현재 대용량 온톨로지를 추론하기 위해 하둡 기반의 분산 클러스터 환경을 구축한 후, 맵-리듀스 알고리즘을 기반으로 추론을 수행하는 방식이 활발히 연구되고 있다. 그러나 본 논문에서는 분산 클러스터의 메모리 환경에서 대용량 OWL Horst Lite 온톨로지 추론을 위한 기법을 제안한다. 대용량 온톨로지 추론에 사용되는 규칙 기반 추론 방식은 데이터가 더 이상 추론 되지 않을 때까지 트리플 형식으로 표현된 온톨로지에 추론 규칙을 반복적으로 수행한다. 따라서 컴퓨터 디스크에 적재된 대용량의 온톨로지를 대상으로 추론을 수행하면 추론 시스템의 성능이 상당히 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 본 논문에서는 메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 Spark를 기반으로 온톨로지를 메모리에 적재한 후, 추론을 수행하는 기법을 제안한다. Spark에 적합한 OWL Horst Lite 온톨로지 추론 시스템을 구현하기 위해서 대용량 온톨로지를 적절한 크기의 블록으로 분할한 후, 각각의 블록을 분산 클러스터를 구성하는 각 노드의 메모리에 분산 적재하여 작업을 수행하는 방법론을 제안하였다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험하였다. 대표적인 맵-리듀스 기반 온톨로지 추론 엔진인 WebPIE와 비교 실험한 결과, LUBM8000(11억개 트리플, 155GB)에 대해서 WebPIE의 추론 처리량이 19k/초보다 3.2배 개선된 62k/초의 성능 향상이 있었다.
본 논문은 개인이 소장하고 있는 문서, 이미지, 오디오, 동영상 등의 미디어를 통합 관리하는데 사용할 수 있는 개인용 미디어 온톨로지에 대해서 기술한다. 본 논문에서 기술하는 개인용 미디어 온톨로지는 미디어 정보 기술을 위한 부분과 미디어를 소장하고 있는 개인 정보 기술을 위한 부분, 그리고 온톨로지 기반 추론을 위한 추론 규칙으로 구성된다. 온톨로지는 W3C에서 표준으로 정의한 온톨로지 표현 표준 언어인 OWL (Web Ontology Language)로 기술되어 있어서, OWL을 지원하는 다양한 도구들을 이용할 수 있다. 뿐만 아니라, 온톨로지 추론 규칙을 함께 기술하고 있어서 온톨로지 기반 추론을 통해서 온톨로지에 명시적으로 기술되지 않은 정보들을 획득하는 것이 가능하도록 한다.
RDF 온톨로지는 XML 트리 모델을 이용하여 표현할 수 있다. 그러나 XML 문서를 보호하기 위해 개발된 XML 보안 모델을 RDF 온톨로지에 적용하는 방법은 부적합하다. RDF는 그래프 모델로서 추론 기능을 제공하므로 새로운 보안 모델의 개발이 요구된다. 이 논문에서는 RDF 온톨로지 접근 제어를 위한 새로운 질의 지향 모델을 제안한다. 제안 모델은 3 계층 온톨로지 뷰를 이용하여 사용자 질의를 재작성한다. 이를 통해 제안 모델은 추론 규칙에 따라 추론 모델을 생성하는 기존 접근 방법의 문제점을 해결한다. 사용자가 방문할 수 있는 접근 가능한 온톨로지 개념들과 인스턴스들을 각각 온톨로지 뷰로서 정의하며, 또한 추론 질의에 대한 제어를 위해 정의한 추론 뷰를 통해 사용자의 추론 기능을 제어할 수 있다. 이 논문에서는 3 계층 뷰를 정의하고 이에 따라 질의를 재작성하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 시스템 구조와 구현된 프로토타입에 대하여 기술한다. 마지막으로. 제안 모델과 기존 접근 방법에 대한 실험 및 평가 결과에 대하여 기술한다.
OntoCS는 웹 기반 온톨로지 구축 시스템으로써 온톨로지 협업 구축이 가능한 장점이 있으나 구축한 온톨로지의 논리 기반 검색이나 추론 기능을 지원하지 않는다. 그로 인해 구축한 온톨로지의 검증 및 확장 작업을 위해서는 전문가의 수작업이 불가피하다. 따라서 본 논문에서는 OntoCS에 JENA Engine을 탑재하여 구축 중인 온톨로지의 논리 검색을 통한 온톨로지 검증과 온톨로지의 확장 구축 및 관리가 가능한 개선된 OntoCS를 제안하고 개발한다. 그리고 온톨로지 추론 전 후의 온톨로지 요소 비교를 통해 JENA에서의 온톨로지 추론 결과를 OntoCS에 반영할 수 있도록 한다.
이 논문에서는 SPARQL로 작성된 OWL-DL 온톨로지 질의에 대한 재작성 알고리즘은 제안한다. 현재 웹 온톨로지 저장소는 주어진 SPARQL 질의의 추론 결과를 얻기 위해 추론 온톨로지 모델을 생성하고 SPARQL 질의와 생성된 추곤 온톨로지 모델과의 일치성을 비교한다. 추론 모델은 베이스 온톨로지 모델에 비해 보다 큰 공간을 필요로 하고 다른 추론 질의론 위해 재사용 될 수 없기 때문에 앞서 언급한 접근 방법은 보다 방대한 크기의 SPARQL 질의 처리에 부적합하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 비SPARQL 질의를 재작성하고 이를 기본 베이스 온톨로지 모델에 대해 질의 연산을 수행하여 결과를 획득할 수 있는 SPARQL 재작성 알고리즘을 제안한다. 이러한 목적을 이루기 위해, 먼저 OWL-DL 추론 규칙을 정의하고 이를 질의 그래프 패턴 재작성에 적용한다. 또한 추론 규칙들을 분류하고 이러한 규칙들이 질의 재작성에 미치는 영향에 대하여 기술한다. 제안 알고리즘의 장점을 보이기 위해, Jena 기반의 프로토타입 시스템을 구현한다. 비교 평가론 위해 테스트 질의를 이용하여 실험을 수행하고 제안 방법과 기존 접근 방법을 비교한다. 실험 결과에서, 제안 알고리즘이 완전성 및 정확성의 손실없이 메모리 공간 및 온톨로지 로딩 측면에서 향상된 성능을 보였다.
상황인식 시스템의 추론 기능은 점점 더 중요해져가고 있다. 정확하고 오류 가능성이 적은 상황 추론 기능은 상황인식 시스템에서 중요한 역할을 한다. 온톨로지는 규정된 규칙을 이용한 추론엔진을 지원한다. 이러한 추론엔진을 이용함으로써 상황 추론에 있어 추론의 모호성을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지 기반 상황 인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 상황 인식 시스템은 상황 해석에서 발생 할 수 있는 모호성을 줄일 수 있다. 온톨로지 기반 상황 인식 시스템의 효용성을 확인하기 위해 가정을 대상으로 한 구현과 실험을 실시하였다.
시맨틱 웹의 등장으로 시맨틱 검색에 대한 관심이 높아졌다. 이에 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경의 자원들을 이용하여 시맨틱 검색을 수행하는 검색방법을 제안한다. 기존의 SPARQL(Simple Protocol and RDF Query Language) 시맨틱 질의언어는 추론의 기능 없이 RDF(Resource Description Framework)에서 제공하는 SPO(subiect, predicate, object) 형태의 트리플 패턴 매치만을 제공한다. 본 논문의 시스템은 기존의 SPARQL질의 시스템에 시맨틱 추론기능을 추가하여 검색 결과에 효율성을 증가 시키는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서의 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 구축을 위해서 W3C에서 온톨로지 언어로 표준화된 OWL(Web Ontology Language)를 사용하여 검색 환경을 구축한다. 둘째, 온톨로지와 메타데이터를 추론하여 시맨틱 검색을 유도하는 OWL추론기를 사용한다. 시맨틱 추론은 온롤로지의 공리(Axiom)을 충분히 활용하는 온톨로지기반 시맨틱 추론과 검색 도메인에 맞는 규칙을 활용하는 사용자 컨텍스트 기반의 시맨틱 추론으로 이루어진다. 셋째, 다양한 시맨틱 검색을 위해 W3C에서 제안되어 차세대 시맨틱 검색 질의언어로 연구중인 SPARQL을 사용한다. 이와 같은 특징은 시맨틱 검색 시스템이 시맨틱 웹 환경의 자원을 충분히 활용하는 결과를 가져온다.
온톨로지를 이용한 시맨틱 웹은 의미 기반의 표현 수단으로써 기존의 웹이 갖는 한계점을 극복할 수 있는 차세대 웹의 표준으로 인식되고 있다. 시맨틱 웹에 표현된 정보를 최대로 활용하기 위해서는 온톨로지에 대한 질의 검색 및 추론 기능이 필요한데, 대부분의 시맨틱 웹 도구들은 RDF 메타데이터 구조에 따른 Triple 기반의 저장 구조를 이용함으로 인해 온톨로지 추론을 위한 의미 단위의 복합 질의를 효율적으로 지원하지 못하고 있다. 본 연구에서는 기술 논리(DL)에 기반하여 온톨로지 데이터 구조와 일치하는 저장 구조를 설계하고, 이를 이용하여 시맨틱 웹 온톨로지에 대한 질의 검색 도구를 개발함으로써 온톨로지 추론을 위한 효율적인 복합 질의 검색을 지원할 수 있는 개선 방법을 제시하고자 한다. 그리고 제안된 방법을 구현한 시스템인 SMART-DLTriple을 기존의 시스템과 비교하여 그 성과를 평가하였다. 개선된 온톨로지 질의 검색 방법은 온톨로지 추론의 성능 향상에 기여하여 실용적인 온톨로지 추론 시스템의 개발에 도움을 줄 것이다.
유비쿼터스 지능공간은 개인이 원하는 서비스를 능동적이며 효율적으로 제공하는 공간이다. 그러한 환경을 제공하기 위해서 올바른 온톨로지의 모델링과 적절한 추론이 필요하다. 온톨로지 모델링의 어려움을 생각하며 그 방법을 모색한다. 또한 온톨로지 추론 엔진 중 RacerPro와 JESS의 특징을 이용하여 온톨로지의 보다 효율적인 활용방안을 찾는다.
현재 온톨로지를 구축하는데 있어 OWL을 온톨로지 표현 언어로 많이 사용하는 추세이다. OWL 온톨로지의 내제된 정보(클래스간의 계층구조, 인스턴스의 정확한 타입)를 추론하기 위해, 현재 많은 온톨로지 추론엔진이 개발되어지고 있다. 그러나 대부분의 온톨로지 추론 엔진들은 단순히 추론 결과만 명시할 뿐, 그 과정을 표현하지는 않는다. 따라서 본 논문에서는 논리적으로 정당하지 못한 은톨로지를 디버깅 하기위한 MEXS(Minimum Expression Axiom Set) 추출과 저장에 대한 기법을 제안한다. MEXS를 추출하기 위해서는 온톨로지 내에서 논리적인 오류를 유발하는 Axiom들을 찾아내는 방법은 매우 중요하다고 할 수 있다. 이에 본 논문은 두 가지 부분에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 첫 번째, 논리적으로 정당하지 못한 온톨로지가 주어졌을 때, 논리적 오류를 유발하는 핵심 Axiom을 찾아내고, 이와 연관이 되는 Axiom들을 찾아낸다. 두 번째, 논리적으로 정당하지 못한 온톨로지를 디버깅하기 위한 MEXS를 구성한다. 본 연구 결과는 서술 논리에 기반을 둔 모든 어플리케이션에 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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