• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.927-928
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• 2009

본 연구는 웹2.0의 기술로 각광받는 소셜네트워크 서비스를 위해 다양한 분야에서 적용 가능 할 수 있는 시맨틱 표현 모델을 제안하는 것이다. 소셜네트워크를 온톨로지를 이용하여 다양한 영역으로 추론하고 확장하여 서비스 제공자 중심의 일방적 소셜네트워크 제공이 아닌, 사용자가 질의에 대한 의미를 분석하고 결정하여 사용자 의도에 부합하는 상호작용 가능한 소셜네트워크 서비스를 제공할 수 있는 온톨로지 기반 시맨틱 표현 모델과 이를 적용하기 위한 전체 시스템 구조를 제안하고자 한다. 본 연구를 통해 소셜네트워크 서비스가 다양한 분야로 확대 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.325-328
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• 2009

최근 자율 로봇을 지원하는 로봇의 지식 체계를 확립하기 위해 온톨로지 기술이 많이 사용되고 있다. 즉, 온톨로지를 통한 로봇의 지식 체계에 대한 데이터베이스 스키마를 설계하고 이에 따른 추론 시스템을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있는 시점이다. 이러한 관점에서, 본 논문은 독거 노인을 보조하는 실용적인 SilverMate 로봇분야와 같은 로봇의 지능적인 서비스를 요구하는 분야에서 로봇의 지식 체계 프레임워크를 제공하는데 초점을 두고 있다. 제안하는 지식 체계는 로봇의 자전적 기억을 중심으로 자전적 기억을 기술하기 위한 5W1H 모델을 제안하고 의미적 상관관계를 기술하기 위해 의미기억 모델로서 SCOT-SN 모델, 절차적 기억 모델로서 TES 모델을 정의한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.241-244
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• 2011

유비쿼터스 환경에서는 무선 네트워크 연결의 불안정으로 발생되는 비즈니스 프로세스의 부분 연결문제를 관리하는 네트워크 상황정보와 개인 취향 정보, 사무 환경 정보들을 지능적으로 취합, 상황분석, 및 관리하는 서비스 개발이 요구된다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스의 유연한 상황정보 추론을 위하여 온톨로지 기반 상황인식 구조인 상황인식 추론 시스템을 제안하였다. 가상공간에 대한 구조를 정의하고 재사용이 가능한 컴포넌트로 일반적인 상황인식 메커니즘을 제공함에 따라 어플리케이션 개발 시 가상공간에서 상황인식 어플리케이션 구현에 대한 비용을 절감하고 복잡성을 줄여 확장성을 갖게 되었다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.11 no.5
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• pp.451-457
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• 2005

In spite of the development of computers, the present state that a lot of electronic documents are overflowing makes it more difficult for us to get appropriate information. Therefore, it's more important to focus on getting meaningful information than processing the data quickly In this context, Semantic Web enables an intelligent processing by adding semantic metadata on yow web documents. Also, as the Semantic Web grows, the knowledge resources as well as web resources are getting more and more importance. In this paper, we propose an OWL storage system aiming at an intelligent Processing by adding semantic metadata on your web documents, plus a system aiming at an OWL-QL Query Processing.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.228-232
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• 2014

지식 베이스(Knowledge Base)는 주어진 질의 문에 대한 잠재적인 답과 답에 대한 단서가 될 수 있는 구조화된 형태의 정보를 포함하고 있기 때문에 질의응답 시스템에서 매우 중요하다. 하지만 비록 DBpedia, Freebase, YAGO 등과 같이 이용 가능한 여러 개의 지식 베이스가 존재함에도 불구하고 이러한 지식 베이스에 포함되어 있는 정보는 웹(Web)상에 존재하는 정보에 비하면 매우 제한적이다. 본 논문에서는 무제한 정보 추출 기술을 이용하여 정형화되지 않은 텍스트로부터 트리플(Triple)을 추출하고, 추출된 트리플의 각 개체 및 관계 어휘를 대상 온톨로지(Ontology) 상의 어휘에 사상시킴으로써 지식 베이스를 확장 시키는 방법을 제안한다. 이를 통하여 무제한 정보 추출 방법과 명확화(Disambiguation) 기술이 지식 베이스를 확장시키는데 어떻게 사용될 수 있고, 어떠한 요소가 전체 시스템의 주된 성능 저하를 일으키며 개선되어야 하는지 알아보도록 한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.309-314
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• 2005

$PICS^{1}$는 터넷 내용물을 선별적으로 볼 수 있게 해주는 기반구조로서, 선별 소프트웨어와 등급 서비스들 간에 효과적으로 동작할 수 있게 도와주는 기술규격이다. 또한 시맨틱 $PICS^{1}$은 팀 버너스 리가 창안한 차세대 웹 기술로서 온롤로지를 기반으로 웹 데이터를 기계가 인식하고 자원의 공유와 재사용이 가능하다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 개념을 도입한 지능형 무선 PICS 환경을 구현함으로서 개선된 무선 웹 서비스 환경을 제안한다. 그리고 사전 연구를 통해 구현된 무선 PICS 환경을 초석으로 온톨로지 기술언어인 RDF를 사용하여 지능형 PICS 환경을 구현한다. 끝으로 일반 웹에 시맨틱 웹 개념을 도입할 때 유념해야 할 스키마의 처리를 고려하고 PICS 환경에서 중심이 되는 PICS 레이블, PICS 규칙을 RDF 로 기술하여 데이터의 의미를 명확하게 하고 관리 능력을 향상시킨다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.12
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• pp.1365-1375
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• 2016

One of the most important capabilities for autonomous service robots working in living environments is to recognize and understand the correct context in dynamically changing environment. To generate high-level context knowledge for decision-making from multiple sensory data streams, many technical problems such as multi-modal sensory data fusion, uncertainty handling, symbolic knowledge grounding, time dependency, dynamics, and time-constrained spatio-temporal reasoning should be solved. Considering these problems, this paper proposes an effective dynamic context management and spatio-temporal reasoning method for intelligent service robots. In order to guarantee efficient context management and reasoning, our algorithm was designed to generate low-level context knowledge reactively for every input sensory or perception data, while postponing high-level context knowledge generation until it was demanded by the decision-making module. When high-level context knowledge is demanded, it is derived through backward spatio-temporal reasoning. In experiments with Turtlebot using Kinect visual sensor, the dynamic context management and spatio-temporal reasoning system based on the proposed method showed high performance.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.10 no.4
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• pp.225-232
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• 2009

Context-aware technologies for ubiquitous computing are necessary to study the representation of gathered context-information appropriately, the understanding of user's intention using context-information, and the offer of pertinent services for users. In this paper, we propose the WS-CAM(Web Services based Context-Aware Middleware) framework for context-aware computing. WS-CAM provides ample power of expression and inference mechanisms to various context-information using an ontology-based context model. We also consider that WS-CAM is the middleware-independent structure to adopt web services with characteristic of loosely coupling as a matter of communication of context-information. In this paper, we describe a scenario for lecture services based on the ubiquitous computing e e e e e e to verify the utilization of WS-CAM We also show an example of middleware-independent system expansion to display the merits of web-based services. WS-CAM for lecture services represented context-information itodomaits as OWL-based ontology model effectively, and we confirmed the information is inferred to high level context-information by user-defined rules. We also confirmed the context-information is transferred to application services middleware-independently using various web methods provided by web services.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.9
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• pp.637-648
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• 2009

As the cost of disks decreases, PCs are soon expected to be equipped with a disk of 1TB or more. Assuming that a single person generates 1GB of data per month, 1TB is enough to store data for the entire lifetime of a person. This has lead to the growth of researches on lifelog management, which manages what people see and listen to in everyday life. Although many different lifelog management systems have been proposed, including those based on the relational data model, based on ontology, and based on file systems, they have all advantages and disadvantages: Those based on the relational data model provide good query processing performance but they do not support complex queries properly; Those based on ontology handle more complex queries but their performances are not satisfactory: Those based on file systems support only keyword queries. Moreover, these systems are lack of support for lifelog group management and do not provide a convenient user interface for modifying and adding tags (metadata) to lifelogs for effective lifelog search. To address these problems, we propose a lifelog management system based on the relational data model. The proposed system models lifelogs by using the relational data model and transforms queries on lifelogs into SQL statements, which results in good query processing performance. It also supports a simplified relationship query that finds a lifelog based on other lifelogs directly related to it, to overcome the disadvantage of not supporting complex queries properly. In addition, the proposed system supports for the management of lifelog groups by providing ways to create, edit, search, play, and share them. Finally, it is equipped with a tagging tool that helps the user to modify and add tags conveniently through the ion of various tags. This paper describes the design and implementation of the proposed system and its various applications.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.18 no.2
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• pp.29-38
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• 2009

In the computing environment with heterogeneous resources, a job scheduling model is necessary for effective resource utilization and high-speed data processing. And, the job scheduling model has to cope with a dynamic change in the condition of resources. There have been lots of researches on resource estimation methods and heuristic algorithms about how to distribute and allocate jobs to heterogeneous resources. But, existing researches have a weakness for system compatibility and scalability because they do not support the standard language. Also, they are impossible to process jobs effectively and deal with a variety of computing situations in which the condition of resources is dynamically changed in real-time. In order to solve the problems of existing researches, this paper proposes a semantic computing-based dynamic job scheduling model that defines various knowledge-based rules for job scheduling methods adaptable to changes in resource condition and allocate a job to the best suited resource through inference. This paper also constructs a resource ontology to manage information about heterogeneous resources without difficulty as using the OWL, the standard ontology language established by W3C. Experimental results shows that the proposed scheduling model outperforms existing scheduling models, in terms of throughput, job loss, and turn around time.