• Journal of KIISE
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• v.41 no.10
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• pp.762-773
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• 2014

As the web of data is increasingly producing large RDFS datasets, it becomes essential in building scalable reasoning engines over large triples. There have been many researches used expensive distributed framework, such as Hadoop, to reason over large RDFS triples. However, in many cases we are required to handle millions of triples. In such cases, it is not necessary to deploy expensive distributed systems because logic program based reasoners in a single machine can produce similar reasoning performances with that of distributed reasoner using Hadoop. In this paper, we propose a scalable RDFS reasoner using logical programming methods in a single machine and compare our empirical results with that of distributed systems. We show that our logic programming based reasoner using a single machine performs as similar as expensive distributed reasoner does up to 200 million RDFS triples. In addition, we designed a meta data structure by decomposing the ontology triples into separate sectors. Instead of loading all the triples into a single model, we selected an appropriate subset of the triples for each ontology reasoning rule. Unification makes it easy to handle conjunctive queries for RDFS schema reasoning, therefore, we have designed and implemented RDFS axioms using logic programming unifications and efficient conjunctive query handling mechanisms. The throughputs of our approach reached to 166K Triples/sec over LUBM1500 with 200 million triples. It is comparable to that of WebPIE, distributed reasoner using Hadoop and Map Reduce, which performs 185K Triples/sec. We show that it is unnecessary to use the distributed system up to 200 million triples and the performance of logic programming based reasoner in a single machine becomes comparable with that of expensive distributed reasoner which employs Hadoop framework.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.7
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• pp.1022-1031
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• 2009

In this paper, we propose a researcher modeling technique based on ontology and construct social network for researchers using diverse relational properties. User ontology schema is created by extending the existing HR-XML model for a researcher model. User ontology schema and instance are created by OWL. We compose social network model for efficient cooperation between researchers using static relational properties such as educational background and dynamic relational properties such as co-authors and co-workers, etc. Closeness has direction because researcher network is differently configured by the researchers. We define inferencing rules using SWRL and inference ontology rules using racer inference machine to compose direct relationships between researchers. The proposed model for researchers can be applied to the cooperation model for researchers by retrieving common expert group dynamically.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.1
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• pp.146-151
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• 2010

For an application of ontology, query processing is mandatory field for efficient information search in the ontology. Other query processing systems tend to analyze only facts and to simply provide structural information for users. In fact, the systems do not have big difference with database systems or text based information processing systems. Therefore, in this research, the method which can provide the inferred information based on axioms is suggested in order to maximize reusability of ontology.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1770-1773
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• 2010

최근 웹상에 존재하는 데이터와 정보들을 사람뿐만 아니라 기계의 컴퓨터 프로그램이 이해할 수 있도록 시멘틱 추론을 기반으로 표현하는 방법은 날로 발전하고 있다. 그렇지만 상황인식 시스템을 구성하는 요소들의 모호성과 복잡성 해결을 위해 다양한 연구가 진행되고 있음에도 불구하고, 기존의 방법들은 주로 규칙기반 추론방법만 적용하여 구현함으로써 정보의 신뢰성과 정확성 확보에 있어 불합리한 요소와 추론의 한계가 많은 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 단일 추론의 한계를 보완하기 위하여 온톨로지 추론, 규칙 추론 또는 확률 추론을 상황에 따라 선택할 수 있는 다중 추론기반 상황인식 서버를 제안하고, OWL 온톨로지 및 자바기술, JADE 이동 에이전트 그리고 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$-OWL API로 구현하는 과정과 성능분석 결과를 설명한다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.3
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• pp.295-306
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• 2015

MOnCa2 is a framework for building intelligent smartphone applications based on smartphone sensors and ontology reasoning. In previous studies, MOnCa determined and inferred user situations based on sensor values represented by ontology instances. When this approach is applied, recognizing user space information or objects in user surroundings is possible, whereas determining the user's physical context (travel behavior, travel destination) is impossible. In this paper, MOnCa2 is used to build recognition models for travel behavior and routes using smartphone sensors to analyze the user's physical context, infer basic context regarding the user's travel behavior and routes by adapting these models, and generate high-level context by applying ontology reasoning to the basic context for creating intelligent applications. This paper is focused on approaches that are able to recognize the user's travel behavior using smartphone accelerometers, predict personal routes and destinations using GPS signals, and infer high-level context by applying realization.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.457-460
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• 2005

본 논문에서는 추론규칙을 통한 온톨로지 구축과 이를 이용한 지능형 여행 추천 시스템 적용 방법에 대해 제안하고자 한다. 사용자 프로파일과 질의어 분석을 통한 사용자 성향 분석은 메타데이터 파일로 작성되며, 지능형 여행 추천을 위한 여행 온톨로지 및 Description Logic을 기반으로 생성된 추론 규칙은 정보 저장소에 저장한다. 온톨로지를 이용한 정보 검색은 다양하고 복잡한 조건에서 검색이 가능하였고, 인스턴스 추가시 각 클래스의 재생성 과정 없이 규칙의 설정만으로 쉽게 인스턴스를 추가할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.393-396
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• 2004

유비쿼터스 환경은 어디서든지 항상 컴퓨터 액세스가 가능한 세계를 뜻한다. 유비쿼터스 환경에서의 멀티 에이전트들은 객체들의 상황을 인지하고 그 상황에 따르는 이벤트 메시지를 서로 전달한다. 본 논문은 유비쿼터스 환경에서 각 개인의 위치를 인지하여, 최적의 환경을 만들어주기 위한 온톨로지 기반의 멀티 에이전트 시스템을 제안하고 다음 두 가지 부분의 중점을 두어 시스템을 설계하였다. 첫째, 각 객체의 위치와 상황을 인지하는 센서기반의 상황인지 시스템을 이용하여 이벤트 메시지를 서로 주고받는 온톨로지 기반 에이전트들을 설계한다. 둘째, 각 객체의 현재 상황과 위치를 기준으로 객체에 맞는 이벤트를 추론하는 추론 엔진을 설계한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.152-157
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• 2006

상황 정보 관리 시스템은 외부에서 입력된 상황 정보의 숨겨진 의미를 파악하여 상황인지 에이전트 및 상황인지 브로커가 효과적으로 상황정보를 획득하도록 한다. 본 논문에서는 외부 환경으로부터 받은 상황정보의 숨겨진 의미를 파악하기 위해 DL 추론과 시간적 추론을 적용한 상황 정보 관리 시스템을 제안한다. 이를 위해서 3가지 부분에 초점을 두었다. 첫 번째, 외부에서 입력된 상황 정보를 효율적으로 표현하고 여러 에이전트간의 상황 정보 공유가 가능하도록 온톨로지 모델을 적용한다. 온톨로지로 표현된 상황정보는 정보의 속성을 제약함으로써 숨겨진 상황 정보를 추론할 수 있도록 해준다. 두 번째로 상황 정보의 관계를 추론할 수 있도록 서술 논리(Description Logic)를 적용한다. 마지막으로 상황 정보의 시간적 관계를 추론할 수 있도록 시간 논리(Temporal Logic)을 적용한다. 따라서 본 논문에서의 최종 목표는 상황 정보 관리 시스템 연구를 통해 상황인지 에이전트 및 상황인지 브로커에 활용이 가능한 온톨로지 기반 추론 기능을 보유하는 지능형 모듈의 기본 프레임워크를 구축하는 것이다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.10
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• pp.1195-1206
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• 2015

For the management of a knowledge system, systems that automatically infer and manage scalable knowledge are required. Most of these systems use ontologies in order to exchange knowledge between machines and infer new knowledge. Therefore, approaches are needed that infer new knowledge for scalable ontology. In this paper, we propose an approach to perform rule based reasoning for scalable SHIF ontologies in a spark framework which works similarly to MapReduce in distributed memories on a cluster. For performing efficient reasoning in distributed memories, we focus on three areas. First, we define a data structure for splitting scalable ontology triples into small sets according to each reasoning rule and loading these triple sets in distributed memories. Second, a rule execution order and iteration conditions based on dependencies and correlations among the SHIF rules are defined. Finally, we explain the operations that are adapted to execute the rules, and these operations are based on reasoning algorithms. In order to evaluate the suggested methods in this paper, we perform an experiment with WebPie, which is a representative ontology reasoner based on a cluster using the LUBM set, which is formal data used to evaluate ontology inference and search speed. Consequently, the proposed approach shows that the throughput is improved by 28,400% (157k/sec) from WebPie(553/sec) with LUBM.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1165-1168
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• 2013

웹의 비약적인 발전으로 정보가 폭발적으로 증가하였고, 이로 인하여 정보검색 기술에서 해당 정보를 빠르게 찾는 것에 목표를 두었던 기술이 원하는 정보를 정확하게 찾는 기술로 발전을 이루게 된다. 시맨틱 웹 기술은 이와 같은 요구에 부응하기 위하여 등장했으며 의미 기반의 검색 및 추론과 같은 지식 발견 등의 기술을 가능하게 한다. 일반적인 정보가 아닌 법률과 같은 전문지식 영역의 정보는 현재 일반 사용자들이 쉽게 접근하여 법률 정보를 확인할 수 있는 환경이 되지 못한다. 따라서 시맨틱 웹 기술을 이용한 온톨로지 기반의 법률 검색 서비스가 필요하며 이를 위한 기반 시스템을 구축하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 기반의 법률 검색 서비스를 위해 법률이 가지는 구조적 특징을 분석하고, RDF 기반의 온토롤지 구축 방법 및 RDF 언어 레벨에서 하지 못했던 명시적인 트리플 외에 추론된 트리플을 찾아 낼 수 있는 질의 방법의 고안 및 추론 방법을 제안한다. 이를 통해 법률 용어를 정확하게 모르는 일반 사용자들이 법과 관련된 검색을 수행할 시 효과적으로 법명 및 조문 내용을 확인할 수 있으며 RDF 언어 레벨의 추론 기능의 제안으로 RDF 레벨로 구축된 다양한 분야의 시스템에서 다른 추가적인 레이어 없이 추론을 위한 기반 기술을 갖출 수 있다.