온톨로지를 이용한 상황인식 시스템은 추론엔진의 도움을 받아 상황을 추론할 수 있다. 추론엔진의 도움을 받고, 추론규칙 문법에 맞는 추론규칙을 작성함으로써 기존 상황인식 시스템이 가진 추론의 모호성을 해결할 수 있다. 또한 추론 알고리즘을 프로그램으로부터 배제함으로써 새로운 상황에 보다 쉽게 적용할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 상황인식 시스템을 제안한다. 또한 온톨로지를 이용한 상황인식 시스템의 효용성을 확인하기 위해 가정을 대상으로 한 구현과 실험을 실시하였다.
시멘틱 웹은 현재의 웹의 한계에 대한 방성으로 등장하였고, W3C를 주축으로 OWL이라는 온돌로지 표준 기수(description) 언어를 권고하는 수준에까지 이르고 있다. 또한, OWL 데이터에 표현된 정보를 검색하기 위한 Jena, Jess, JTP와 같은 추론기들이 개발되고 있다. 하지만, 아쉽게도 현재까지는 OWL 데이터의 효율적인 저장 및 질의 처리 시스템은 찾아보기 힘들뿐만 아니라, 파일을 기반으로 처리되는 현재 추론기들의 실정상 대용량의 OWL 데이터를 처리하기에는 많은 제약을 가지고 있다. 따라서 온톨로지 상에서의 안정적인 정보 검색을 위해서는 온톨로지 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 기법이 뒷받침되어야 한다. 이에 본 연구에서는 첫째로, OWL로 기술된 온톨로지 데이터를 데이터베이스에 변환하여 저장하고 데이터베이스 내에서 추론을 지원할 수 있는 모델을 제안하였고, 둘째로, 데이터베이스 시스템에 기반을 둔 OWL 저장 시스템을 설계 및 구현하였으면, 마지막으로, 제안한 시스템을 기존 추론기 시스템과의 성능 차이 실험 비교를 통해 분석하였다.
본 연구의 목적은 이미 구축되어 있는 RDB 형식의 학술용어사전에 온톨로지 구조와 추론 규칙을 형성시킨 후 이를 의미 검색에 적용하는 상향(Bottom-up) 방식의 방법론을 제안하고 검증하는 것이다. 이를 위해 구조적 학술용어사전 "STNet"을 테스트베드로 삼아 Protege를 이용해 온톨로지 구조를 생성하고, 온톨로지 구조의 오류를 검증하였으며, STNet에 입력된 실제 데이터로 실험을 위한 테스트 데이터를 구축하였다. 그리고 추론 제한 규칙과 검증에 필요한 시나리오를 설정한 후, TBox 검증과 SPARQL 질의에 의한 결과 값을 평가하였다. TBox 검증 결과 본 연구에서 생성한 추론규칙이 모두 참으로 나타났으며, SPARQL 질의를 통한 결과값의 평가 결과 기존의 키워드 검색 수행에서는 파악하기 힘든 복잡한 검색 시나리오에 대해, 의미적으로 연관되는 용어를 효율적으로 조합해 검색 결과로 보여주는 것으로 나타났다.
OASIS의 ebXML 레지스트리는 e-비즈니스 컨텐츠 및 이에 대한 표준화된 메타-데이터를 안전하게 저장 및 관리하는 정보 시스템이다. ebXML 레지스트리 내의 e-비즈니스 정보에 대한 메타-데이터의 스키마는 OASIS 표준문서에 미리 정의되어 있으며, 이를 ebXML 레지스트리 정보모델(RIM: Registry information Model)이라 한다. 한편, 전자상거래 환경에서 시맨틱 정보 처리 기술을 도입하여 보다 효율적이고 원활한 상거래를 지원하기 위한 노력의 일환으로, 기존 ebXML 레지스트리에 온톨로지 기반의 시맨틱 정보를 관리 혹은 처리하는 기능을 추가하려는 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 이에 본 연구에서는, OWL 시맨틱 정보 구성자(semantic construct)로 표현된 온톨로지 데이터가 ebXML 레지스트리 내에 관리될 수 있도록 새로운 ebXML 레지스트리 정보 모델, 즉 시맨틱 정보 모델(SIM: Semantic Information Model)을 제시한다. 이를 기반으로 ebXML 레지스트리 내에서 온톨로지 정보의 추론을 이용한 지능형 정보 처리가 가능해진다. 본 논문에서는 온톨로지 데이터를 위한 새로운 ebXML 레지스트리 정보 모델을 제안하며, 아울러 온톨로지 정보 추론을 활용한 지식 처리의 예를 제시한다.
최근, 패턴분류에 온톨로지를 이용하려는 연구가 다양한 분야에서 시도되고 있다. 그러나 대부분의 이러한 연구에서는 패턴분류 관련 지식을 표현한 온톨로지지가 패턴분류 과정에서 단순히 참조되는 수준에 머물고 있다. 본 논문에서는 퍼지 규칙기반 분류기를 확장한 온톨로지 기반 퍼지 분류기를 제안한다. 이를 위해 퍼지규칙 기반 패턴분류 방법을 개념화하여 온톨로지를 구성하고, 패턴분류를 위한 온톨로지 추론 규칙을 생성한다. 그리고 IRIS 데이터집합의 패턴분류 실험을 통해 온톨로지 기반 퍼지 분류기의 타당성을 보인다.
시맨틱 웹의 개발에 대한 연구가 많이 진행됨에 따라 많은 도메인 온톨로지들이 구축되고 있다. 많은 개발자들이 연구 겉과를 바탕으로 온톨로지를 제작하고 있으나, 개발자들의 개인 관점의 차이, 명확한 온톨로지 구축 방법론의 부재, 온톨로지 구축 도구의 다양성 등의 문제에 따라 동일한 주제의 온톨로지 일지라도 내용에서 많은 차이점이 발생하고 있다. 이러한 온톨로지 언어적 수준, 온톨로지적 수준의 차이 때문에 각각 온톨로지의 상호운용성이 떨어진다. 또한 현재 온톨로지 구축 도구들의 기능들은 온톨로지 생성, 편집, 추론 등이 주를 이루고 있고, 동일한 주제에 대한 이질의 도메인 온톨로지를 병합하는 기능은 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 각각의 개발자에 의해 개발된 동일한 도메인의 온톨로지들을 병합하여 더욱 완전한 온톨로지 구축을 위한 병합 방법을 연구하였다. 병합 방법은 대형의 온톨로지인 워드넷(WordNet)을 기반으로 하여, 이러한 이질의 도메인 온톨로지들을 공통된 주제를 중심으로 세부적인 단계를 거쳐 병합을 꾀하였다.
OWL 온톨로지는 실세계의 도메인 지식을 모델링 하는데 적합하다. 또한 명백하게 정의된 지식으로부터 암시적인 새로운 지식을 추론할 수 있다. 하지만 이 모델링된 지식은 완전할 수 없다. 사람이 가지고 있는 모든 상식을 모델링 할 수 없기 때문이다. 온톨로지는 완전한 지식표현을 위한 무결성 제약조건과 예외 처리와 같은 비단조 추론을 지원할 방법이 없다. 디폴트 규칙은 온톨로지 안의 특정 클래스에 대한 예외를 처리할 수 있다. 또한 무결성 제약은 온톨로지에 정의된 클래스의 제한조건(restriction)에 인스턴스가 일관되게 할 수 있다. 본 논문에서는 Open World Assumption(OWA) 기반의 온톨로지와 Closed World Assumption(CWA) 기반의 비단조 추론을 지원하는 규칙의 지식베이스를 통합하여 Open World 와 Closed World 추론을 모두 지원하는 실질적인 추론 시스템을 제안한다. 이 시스템은 온톨로지에 정의된 불완전한 개념을 다룰 때 OWA기반이라서 발생하는 문제점을 ASP(Answer Set Programming)를 사용하여 해결방안을 제안한다. ASP는 논리 프로그래밍 언어로써 비단조 추론을 허용하며, 서술 논리 지식베이스에 CWA 기반의 질의를 가능하게 한다. 제안하는 시스템은 Protege에서 제공하는 Pizza 온톨로지를 예로써 비단조 추론이 필요한 경우를 보이고, 잘 알려진 온톨로지들로 성능 평가하여 본 시스템의 정당(sound)하고 완전(complete)함을 증명한다.
본 논문에서는 웹 상의 미술 작품 검색하기 위해 기존의 키워드 매칭 검색 대신에 시맨틱 기반의 확장된 검색 방법을 소개한다. 온톨로지를 만들기 위해서는 많은 온톨로지 관련 언어가 있다. 그 중 최근의 연구 방향은 RDFS/RDF와 OWL로 작성된 온톨로지와 온톨로지의 추론 분야이다. 지금까지의 정보 검색이 단순한 구문중심의 검색이었다면 앞으로의 정보 검색은 의미 중심의 지식 기반의 정보 검색을 발전할 것이다. 이에 본 논문이 온톨로지를 활용한 지식 기반 검색 시스템을 제안한다.
현재 이슈가 되고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서비스를 제공함에 있어 사용자의 만족도를 높여주기 위해 서비스의 지능화가 필요하다. 이러한 지능적인 서비스를 제공하기 위해 서비스에 필요한 지식을 논리적으로 표현하고, 체계적으로 추론할 수 있는 방법이 요구된다. 이를 위해 표현 범위가 넓고 유연한 일차 술어 논리(FOL)는 여러 분야에서 사용되었으며, 추론 시스템에 이용되고 있다. 그러나 풍부한 표현 범위는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 오브젝트 관리에 있어 많은 계산비용이 소요된다. 서비스의 빠른 제공을 목표로 하고 있는 유비쿼터스 환경에서 이러한 계산비용은 서비스 제공 시간을 늦추는 요인이 된다. 이러한 문제를 극복하고 지식의 의미를 부여하는 방법으로 Description Logic과 온톨로지가 연구되고 있다. 특히 OWL(Web Ontology Language)은 풍부한 표현력을 제공하고 있으며, W3C에 의해 온톨로지 기술의 표준으로 제안되었다. 그러나 풍부한 표현 범위는 실제 컴퓨팅 환경에서 모두 사용되지 않고, 기술 및 추론의 복잡함으로 overhead가 발생한다. 본 논문에서는 이를 극복하고자 실제 유비쿼터스 환경에서 요구되는 표현 범위를 만족하는 SUNHI의 표현력을 갖는 EOL을 제안한다.
인터넷이 발전함에 따라 폭발적으로 증가하는 웹 데이터를 효율적으로 관리하는 방법이 요구되었으며, 기존 웹에 대한 대안으로 제시된 것이 시멘틱 웹이다 시멘틱 웹에서 단순 단어의 나열로 검색하는 방법을 사용하는 것이 아닌 온톨로지 추론을 이용하여 사용자가 입력한 쿼리에 대한 의미를 찾아내는 방법이다. 이 논문에서는 기본적으로 온톨로지에서 제공하는 기본 공리 이외에 부가적인 추론규칙을 만들어 추가하고 추가된 추론규칙을 이용하여 웹 온톨로지와 연관된 지식창고(Knowledge Base)를 확장하는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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