Building Information Modeling(BIM)기술을 유지관리 단계에서 활용하기 위해서는 상당량의 유지관리 데이터와 BIM기반 정보모델 객체들이 연계되어 운용되어야 한다. 본 연구에서는 교량 점검데이터를 표현하기 위해 확장된 IFC기반의 BIM모델과 온톨로지를 연계하여 정보를 관리하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 현재의 IFC버전은 교량 객체를 제대로 표현할 수 없기 때문에 교량을 위한 IFC엔티티를 확장하였으며, 확장된 IFC기반의 정보모델을 생성하는 방법을 제시하였다. 또한, 교량 점검데이터에 대한 기본 개념을 추출하고, 교량 점검데이터를 위한 온톨로지(Ontology)를 생성하였다. 추출된 기본 개념들은 제시된 온톨로지에서 시멘틱 웹의 트리플(Triple) 방식으로 관계를 형성되었다. 마지막으로, 생성된 IFC기반의 BIM모델은 제시된 온톨로지와의 통합을 위하여 시멘틱 데이터 형식으로 변환되었다. 확장된 IFC기반 BIM모델은 제시된 교량 점검데이터 관리를 위한 온톨로지와 통합되었고, 실제 교량 점검데이터를 기반으로 테스트모델을 생성하였다. SPARQL query를 통해 목적에 맞는 교량 점검데이터가 추출됨을 확인하여 실효성을 검증하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권4호
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pp.979-991
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2016
이 연구에서는 국가이미지를 실시간 측정하기 위하여 위키피디아의 키워드를 추출하여 반자동 동적 온톨로지를 구축하는 알고리즘을 개발하였다. 이 DCDKC (double-crossing double keyword collection)라 명명된 알고리즘에 의해 추출된 국가이미지 온톨로지인 위키온토 (WikiOnto)는 동적으로 변화하는 국가이미지를 실시간으로 자동 측정하여 제공할 수 있도록 하였다. 따라서 국가이미지 관리에 효율성을 기하고 뜻밖에 있을 지도 모르는 국가이미지의 급박한 변화에 선제적으로 대응할 수 있는 도구를 개발하고자 하였다. DCDKC 알고리즘은 과거 오프라인 설문조사에 상당부분 의존하던 각종 국가브랜드지수 모델과는 달리 온라인 실시간 동적 국가이미지 모니터링 시스템에 잘 적용될 수 있음을 보여주었다. DCDKC 알고리즘을 적용한 시스템의 유용성을 검증하기 위하여 아시아의 3대 수출국인 한중일 삼국의 국가이미지를 측정하기 위한 동적 온톨로지 위키온토를 구축하고 국가 이미지의 동적 변화를 실시간으로 추적가능함을 확인하였다. 결론적으로 DCDKC를 이용한 위키온토의 구축을 통한 국가이미지 실시간 관리체계에 대한 가능성을 확인하였을 뿐더러 저렴하고 탁월한 솔류션이 될 수 있음을 증명하였다.
본 연구는 2인의 전문의와 함께 의료 문헌의 초록을 분석하여 의료문서에서의 절차적 지식을 모델링하고 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 절차적 지식을 추출하는 방법론에 대해 기술한다. 절차적 지식은 목적과 해법의 묶음으로, 해법은 다시 단위 절차 지식의 네트워크로 정의 하였고, 목적과 해법 정보 추출과 단위 절차 지식의 구성요소인 대상/행위/방법 개체를 인식하기 위해, 품사태깅, 구문분석, 술어-논항구조(Predicate-Argument Structure), 온톨로지 용어 매핑 정보 등에 기반한 기계학습 방법을 사용하였다. 실험을 위해 전문의와 함께 위함과 척추질환에 대한 1309 문서에 절차적 지식 태깅을 수행하였고, 이 문서 집합을 기반으로 목적/해법 추출 작업과 단위 절차 지식(대상질병/행위/적용방법) 추출 실험을 수행하여, 각각 82% 와 63%의 F-measure 값을 얻을 수 있었다.
본 논문은 시나리오를 입력하여 자동으로 애니메이션을 저작하는 기술에 관한 것으로서 시나리오 내용에서 매핑 되는 3D 데이터를 온톨로지 기법을 통해 추출할 수 있도록 한다. 또한 Flow Chart 그래픽 유지 인터페이스를 통한 직관적이고 손쉬운 입력방식과 애니메이션 분기 및 흐름 제어를 이용한 인터액티브 애니메이션을 제작할 수 있다. 본 기술을 활용하여 비전문가도 원하는 애니메이션 콘텐츠를 기존 애니메이션 콘텐츠 제작 방식보다 쉽고 간편하게 제작할 수 있도록 한다.
본 연구는 점차로 확대되고 있는 실버 관련 전문정보의 체계적인 수집과 관리에 대한 요구를 바탕으로 멀티미디어 DB를 기반으로 한 실버포탈사이트를 구축하고 실버 관련 정보제공을 위한 디지털 콘텐츠 개발을 통하여 실버형 멀티미디어 정보 시스템을 구축하고자 한다. 또한 온-오프라인을 포괄하는 노인전문 온톨로지 기반 정보저장소를 구축하고자 한다. 실버형 정보를 분석하여 각 정보에 대한 의미적 관계를 추출하고 각종 어휘에 대한 계층적 구조를 파악하고 이를 통한 에이전트별 기능을 설계하여 온톨로지 기반 정보저장소를 설계 구축한다. 또한, 다양한 정보 및 디지털 콘텐츠를 개발하여 국내 노인복지시설에 대한 체계적인 멀티미디어 DB망을 구축하고 국내의 각 노인복지 시설에 대한 자동 등록이 가능한 웹 프레임웍을 개발하여, 업체별 시설별 이용현황과 통계 현황을 지원할 수 있도록 설계하였다.
본 연구는 IPTV의 지능형 검색을 가능하게 하는 VOD 어노테이션을 위해 효율적인 반자동 온톨로지 모델링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 워드넷(WordNet)으로 부터 특정 도메인(또는 장르)을 대표하는 콘텐츠에 관련된 키워드의 상 하위어와 동의어에 해당하는 부분 트리를 추출하고, 워드넷에 없는 외래어, 한자어 등은 확장하여 콘텐츠 온톨로지를 구축한다. 이 온톨로지는 보편적 계층구조와 특정 계층구조를 생성한다. 전자는 콘텐츠와 관련 키워드를 제약 기술(description)을 포함하는 클래스로 정의한 어휘의 의미 모델이다. 후자는 생성된 모델에 함의관계(subsumption) 추론 기술을 적용하여 키워드를 관련있는 콘텐츠로 추론한 모델이다. 어노테이션은 이 온톨로지를 기반으로 VOD에 콘텐츠와 장르의 메타데이터를 의미 기반으로 생성한다. 보편적 계층구조는 서비스 도메인에 독립적으로 재사용이 가능하며, 특정 계층구조는 서비스 목적에 맞는 완전하고 함축적인 모델을 생성한다. 제안하는 방법은 서비스 도메인에 상관없이 적용 가능한 알고리즘이며, 2,400건의 테스트 데이터로 어노테이션 결과를 평가하여 82%의 정확도를 보였다.
지하공간 개발의 증가에 따라 지층단면도 등 다양한 형태로 제공되는 지하공간 정보모델의 신뢰성이 요구되고 있다. 그러나 지반은 근본적으로 불확실하며, 이를 표현하는 정보모델도 자료부족, 해석표준 부재 등의 비통계적 요인과 외부환경 변수라는 통계적 요인으로 불확실성을 가진다. 따라서, 현재의 모델 생성은 고도로 훈련된 전문가에 의해 이뤄지고 있다. 본 연구는 지반공학 전문가의 경험과 지식에서 시맨틱을 추출하고, 이를 온톨로지 모델과 정보량으로 정량화하였다. 정량화한 온톨로지 모델은 군집분석의 클러스터간 거리계산에 적용하여 시맨틱을 고려한 군집분석 방법론을 제안하였다. 본 제안 방법을 실험지역에 적용한 결과 기존 K-Means 방법에 비해 전문가의 해석과 유사한 결과를 도출하였으며, 수작업으로는 어려운 대용량 데이터를 손쉽게 처리하고 3차원 GIS로 가시화가 가능하였다. 본 연구를 통해 지반공학 전문가의 도움 없이도, 그 경험을 고려하면서 대량의 지반정보 데이터를 효과적으로 처리하여 신뢰성 있는 지하공간 정보모델을 생성할 수 있을 것이다.
정보검색 분야의 발전은 많은 양의 정보를 빠르게 찾아주는 것에서 사람이 원하는 정보를 정확하게 찾아주는 연구 분야로 넓혀가고 있다. 핵심 기술로는 개인화 및 시맨틱 웹 기술을 활용하고 있다. 웹 문서에 대한 자동색인 기술과 처리능력은 연구단계를 넘어 실용 서비스로 나타나고 있다. 하지만 웹 문서 이외의 첨부된 문서 형태에 대한 문서정보검색에 관한 연구는 미진한 상황이다. 본 논문에서는 텍스트, 워드, 한글과 같은 형식으로 작성된 비정형 문서의 본문 내용을 분석하여 OWL 온톨로지로 구축하는 방법에 대해 설명한다. 문서 온톨로지의 TBox를 구축하고, 문서로부터 얻을 수 있는 자원을 선정하여, 구축된 문서 온톨로지의 인스턴스로 활용할 수 있도록 시스템으로 구현한다. 이와 같은 비정형 문서의 온톨로지 자동 구축으로 해당 문서의 시맨틱 기술을 이용한 정보검색 및 문서관리 시스템에서 효과적으로 활용 가능하다.
본 논문에서는 위키피디아 사용 데이터를 분석하여 국가별 관심도를 측정하는 기법을 제시하였다. 먼저 해당 국가에 대한 분야별 관심도를 측정하기 위해서 위키피디아 카테고리로부터 개념 계층 구조를 추출하여 관심도 온톨로지를 구축하였다. 관심도 온톨로지는 국가에 대한 관심 분야를 정치, 경제, 사회, 그리고 문화로 분류하고 각 대분류에 대해 다시 세부 분야으로 분류하였다. 다음으로, 특정 국가의 페이지에서 자주 편집된 기사들의 제목을 관심도 온톨로지에 매핑하여 분야별 페이지 뷰를 분석하였다. 마지막으로 한국, 중국, 그리고 일본에 대한 국가별 관심도를 측정하고 국가별로 위키피디아 사용자들의 관심 분야가 다른지 판별하기 위해서 카이 제곱 독립성 검정을 실시하였다. 실험 결과는 위키피디아 사용자들의 관심 분야가 각 국가와 연관성이 있음을 보여준다. 본 연구는 기존의 설문조사 방식으로 국가 이미지를 측정하는 경우보다 적시에 그리고 유연하게 분야별 관심도를 측정할 수 있는 방안을 제시하며, 위키피디아 사용 데이터 분석 결과를 국가 이미지 개선을 위해 분야별로 재고할 방향을 제시한다.
비탈면 혹은 절성토지의 파괴로 사람과 재산에 심각한 피해를 입히기 때문에 미리 산사태 취약성 분석을 수행하여 개발 혹은 자연재해로부터 위험을 대비하는 것이 필요하다. 기존의 산사태 취약성 분석은 휴리스틱, 통계학적, 결정론적 혹은 확률론적 방법을 통해 이뤄졌다. 그러나, 적은 현장정보 등으로 분석의 신뢰도가 떨어지거나, 전문가의 경험과 지식을 기존 정량적인 해석모델에 반영하기 어려웠다. 본 연구는 산사태 취약성 분석에 대한 전문가 지식과 공간입력자료의 시맨틱을 추출하여 온톨로지 모델을 구축하고, 이를 베이시안 네트워크에 반영하여 확률적인 산사태 모델링을 제안하였다. 기존에 전문가 수작업으로 이뤄지던 베이시안 네트워크의 구조 생성을 온톨로지 모델의 지식추론으로 자동화하고, 현장정보뿐만 아니라 전문가 지식을 모델링에 반영하여 조건부 산사태 발생확률분포를 작성하였다. 이 결과를 GIS에 적용하여 산사태 취약성 지도를 작성하였다. 검증을 위해 충남 홍성일원의 오서산 지역에 적용한 결과 기존 산사태 발생흔적과 86.5% 일치하였다. 본 연구를 통해 일반 사용자도 전문가 도움 없이도 광역적인 산사태 취약성 분석이 가능하리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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