• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.157-159
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• 2004

시맨틱 웹 기술을 활용한 시맨틱 검색은 문서의 의미를 온톨로지의 메타데이터로 생성하여 이를 바탕으로 검색을 수행하게 된다. 이와같은 온톨로지 기반의 시맨틱 검색은 논리를 바탕으로 추론을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 적용한 시맨틱 검색 시스템을 언급하고 시맨틱 검색 시스템에서의 성능향상을 위해 추론엔진의 작업메모리 영역의 부하를 줄여 기존의 시스템보다 빠른 성능의 시맨틱 검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 시맨틱 검색 시스템의 성능향상을 위한 방법론으로는 다음과 같다 첫째, 추론엔진이 검색 도메인내의 전체 메타데이터를 가지고 추론을 수행하지 않고 메타데이터의 온톨로지부분 만을 사용하여 사용자가 원하는 질의문을 추론하여 검색에 사용하게 한다. 둘째, 시맨틱 검색 방법에서 Dirtectly 매칭 검색과 시맨틱 추론검색을 병행하여 수행하게 한다. 이를 위해 본 논문에서는 메타데이터의 온톨로지부분과 인스턴스부분을 분리하는 단계와 분리된 온톨로지부분에서 사용자가 원하는 질의를 추론하는 단계, 추론된 질의문을 검색시스템에서 매칭하는 단계를 수행하게 된다. 이러한 방법은 메타데이터의 양이 증가하여도 온톨로지부분은 증가하지 않으므로 추론엔진에서 전 방향 추론단계의 수행시간을 단축과 추론엔진의 호출 횟수를 단축시키는 결과를 가져온다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권2호
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• pp.153-160
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• 2009

온톨로지의 크기가 대형화됨에 따라, 온톨로지 내부 구조는 점점 복잡해지고 있다. 따라서 온톨로지 구축과정에서 발생하는 여러 가지 논리적 오류를 찾아내어 수정하는 것은 매우 어려운 작업이 되고 있다. Minerva[1]는 OWL로 작성한 온톨로지 중 논리적 오류를 갖는 개념들을 자동으로 탐지하고, 개념간의 계층 관계를 추론하기 위해 개발된 온톨로지 추론 엔진이다. Minerva를 포함한 대부분의 서술 논리 기반의 온톨로지 추론 엔진은 태블로 알고리즘(Tableau Algorithm)을 기반으로 동작한다. 태블로 알고리즘을 그대로 적용할 경우 시간 및 공간 복잡도가 상당히 높아지기 때문에 다양한 최적화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 태블로 알고리즘을 사용하는 온톨로지 추론 엔진의 속도를 향상시키는 최적화 기법들을 제안한다. 제안한 기법들은 선행 연구로서 이미 개발된 온톨로지 추론엔진 Minerva에 적용되어 성능향상을 이끌어 내었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.327-330
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• 2005

시멘틱웹이란 컴퓨터가 정보의 의미를 이해하고 그 의미를 조작 할 수 있는 웹으로서 기존의 웹으로는 불가능했던 데이터의 자동처리를 가능하게 하는 차세대 웹 기술을 말한다. 이러한 웹을 위해서는 표준화된 데이터 표현 방법을 통해 기술된 내용을 기계가 이해할 수 있도록 해주는 온톨로지 시스템이 필요하다. 온톨로지 시스템은 일반적으로 OWL(web ontology language)로 표현된 온톨로지와 지식을 처리하는 추론시스템으로 구성되어 있으며 추론시스템으로는 연구 구현 예가 많은 LP(Logic Programming)방식의 추론시스템이 많이 사용된다. 하지만 LP방식의 추론기법들은 온톨로지를 처리하는데 있어 여러 가지 제약사항을 가지며 이로 인해 온톨로지 정보의 추론에 대한 효용성은 떨어진다. 이에 본 논문에서는 온톨로지 정보를 추론하기 위해 사용되는 기존 시스템들을 조사해 분류하고 문제점과 장점을 파악한 후 추론엔진의 효용성을 높이는데 필요한 최소한의 기능이 무엇인지 파악하여 기존의 LP엔진을 최대한 활용한 OWL추론엔진을 개발하는데 이용하고자 한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.61-70
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• 2016

근래에 들어 다양한 시멘틱 서비스를 위하여 기존의 지식을 바탕으로 새로운 지식을 고속으로 추론할 수 있는 대용량 온톨로지 추론 기법이 요구되고 있다. 이런 추세에 따라 대규모의 클러스터를 활용하는 하둡 및 Spark 프레임워크 기반의 온톨로지 추론 엔진 개발이 연구되고 있다. 또한, 기존의 CPU에 비해 많은 코어로 구성되어 있는 GPGPU를 활용하는 병렬 프로그래밍 방식도 온톨로지 추론에 활용되고 있다. 앞서 말한 두 가지 방식의 장점을 결합하여, 본 논문에서는 RDFS 대용량 온톨로지 데이터를 인-메모리 기반 프레임워크인 Spark를 통해 분산시키고 GPGPU를 이용하여 분산된 데이터를 고속 추론하는 방법을 제안한다. GPGPU를 통한 온톨로지 추론은 기존의 추론 방식보다 저비용으로 고속 추론을 수행하는 것이 가능하다. 또한 Spark 클러스터의 각 노드를 통하여 대용량 온톨로지 데이터에 대한 부하를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안하는 추론 엔진을 평가하기 위하여 LUBM10, 50, 100, 120에 대해 추론 속도를 실험하였고, 최대 데이터인 LUBM120(약 1백7십만 트리플, 2.1GB)의 실험 결과, 인-메모리(Spark) 추론 엔진 보다 7배 빠른 추론 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.102-103
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• 2008

온톨로지가 대용량화됨에 따라, 구축 과정에 많은 인력이 투입되고, 그 과정 역시 복잡해지고 있다. 따라서 온톨로지 구축과정에서 발생하는 여러 가지 논리적 오류를 찾아내어 수정하는 작업은 중요하다. 또한 온톨로지 기반의 검색이나 온톨로지들을 통합할 때 온톨로지를 구성하는 개념간의 관계를 추론하는 것 역시 매우 중요하다. 본 연구의 목표는 온톨로지 구축 시 논리적 오류를 갖는 개념들을 찾아주고, 개념들 간에 관계를 추론하는 엔진을 구축하는 것이다. 본 논문에서 제안하는 Minerva는 OWL로 작성한 온톨로지 중 논리적 오류를 갖는 개념들을 찾아내어, 온톨로지 개발자들이 효과적으로 온톨로지를 구축하는 것과, 개념간의 관계를 추론해 줌으로써 온톨로지 기반의 서비스 어플리케이션 구축에 도움을 준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.655-657
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• 2005

온톨로지를 효율적으로 관리하기 위한 관리도구의 프레임워크로써, 온톨로지 편집과 통합, 추론을 다루고 있다. 온톨로지 편집에 있어 텍스트 기반의 편집과 한국어 사용자를 위한 편집 방식 지원 그리고 semi-Automatic 편집 및 템플릿 생성에 대해 다루고 있으며 온톨로지 통합과 관련된 여러 알고리즘을 구상하고, 온톨로지에 대한 정당성 체크 및 향후 유비추론을 위한 프레임워크 개발에 대한 통합 측면과 추론에 대해 언급한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.271-274
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• 2007

본 논문에서는 한방 온톨로지 기반의 자가진단 시스템을 위해 Jena API를 이용해 한방 온톨로지 기반의 관계를 검색하고, 이를 통해 검색 결과에 대한 정의와 속성 그리고 관계정보를 출력하는 시스템을 설계하고 구축하였다. 온톨로지 기반의 지능화된 의료 서비스를 이용함으로써, 한방분야의 질병 및 증상 정보에 정확성을 부여하고 체계적이고 질적으로 향상된 데이터를 제공한다. 온톨로지 기반의 추론시스템은 다음과 같은 특징이 있다. 첫째, 의미정보가 존재함으로써 검색가 틀려도 의미를 통한 추론이 가능하다. 둘째, 의미와 관계의 추론을 통해 정확한 매치가 없을 경우 유사 개념으로 매칭이 가능하다. 셋째, 단순한 키워드의 매칭이 아닌 의미정보를 이용한 정확한 매칭이 가능하다. 넷째, 관계정보를 이용하여 검색의 관련 정보를 추론할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권5호
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• pp.411-419
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• 2009

현재 온톨로지의 논리적 오류와 개념들 간의 포함 관계를 탐지하는 추론 엔진들이 소개되고 있다. 대부분의 서술 논리 기반 온톨로지 추론 엔진은 태블로 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 그러나 태블로 알고리즘 기반의 온톨로지 추론은 인스턴스 추론에 있어서 한계를 보인다. 이에 본 논문에서는 Medusa 시스템을 제안한다. Medusa는 서술 논리로 표현된 온톨로지의 정형화된 의미를 기반으로 시맨틱 웹 규칙 언어(SWRL)를 지원하는 확장된 서술 논리 추론 엔진이다. 대부분의 서술 논리 기반 추론 엔진은 효과적으로 온톨로지 스키마 모델을 추론하지만 인스턴스(Assertional Knowledge) 정보를 추론하기 위한 규칙 기반 추론 기능을 제공하지는 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 Medusa는 서술 논리의 추론 방식과 규칙 기반 추론 방식을 동시에 사용한다. 본 논문에서 설명하는 Medusa의 프로토타입은 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ API[1]를 사용하여 시맨틱 웹 규칙 언어 추론 엔진과 서술 논리 추론 엔진간의 상호작용을 제어한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.928-935
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• 2009

온톨로지 스키마 추론은 개념의 정합성을 테스트하고 계층구조를 자동으로 생성해 준다. 이를 위해 개념의 검색과정은 반드시 수행하여야 한다. 온톨로지 스키마 추론은 온톨로지에 정의된 모든 개념들간의 포함관계를 테스트함으로써 수행된다. 이러한 포함관계 테스트 결과는 개념의 완전 그래프 생성여부에 따라 결정되며 이는 추론의 전체적인 성능에 결정적인 영향을 준다. 일반적으로 완전 그래프 생성 과정은 복잡도가 높은 과정으로 알려져 있으며 이는 낮은 추론성능을 유발시키는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 개념들간의 포함관계 테스트시 개념의 향상된 검색방법을 통해 불필요한 포함관계 테스트를 생략함으로써 온톨로지 스키마 추론의 성능을 향상시키는 방법을 제시하고자 한다. 이 향상된 검색방법은 개념의 포함관계 테스트 결과를 정의상 연관된 다른 개념에 전파함으로써 이루어진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.284-288
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• 2006

본 논문은 시맨틱 웹 기술이 융합된 지식기반 정보유통 플랫폼(OntoFrame-K$^{(R)}$)의 추론 서비스 시스템 (OntoThink-K$^{(R)}$)에서 이용되는 Persistent Model인 DBMS기반의 온톨로지 확장 모델에 대해 설명하고자 한다. OntoFrame-K$^{(R)}$는 대용량의 지식 데이터를 다루기 때문에 기존에 개발된 온톨로지 추론 엔진을 이용할 경우 많은 한계점을 가지게 된다. 따라서 우리는 대용량의 지식 데이터를 안정적으로 처리할 수 있으며 추론의 신뢰성과 정합성을 가지는 온톨로지 확장 모델을 설계, 구현하였다. 본 모듈은 OWL과 인스턴스 데이터를 트리플 형태로 변환하여 입력 받은 후, 온톨로지 스키마 규칙과 사용자 정의 규칙을 이용한 정방향 추론 방법으로 추론 서비스에서 필요한 지식데이터들을 생성하는 역할을 한다. 본 모델은 DBMS를 이용하여 대용량의 지식 데이터를 저장할 수 있으며, 추론 규칙에 따른 정방향 추론을 통해 지식 모델을 확장하기 때문에 데이터의 정합성이 보장된다.