본 논문에서는 학생들에게 자신의 진로결정에 도움이 될 수 있는 비교과 및 교과 정보 제공 시스템을 제안한다. 이는 교수들의 학생 수강지도에 활용되어 정확한 진로 지도에 도움을 줄 수 있다. 이러한 시스템을 구현하기 위하여, 온톨로지 기반 지식베이스를 구축한다. 온톨로지 지식베이스는 강의, 역량, 능력단위, 직무, 기업 정보로 구성이 되어있으며 유지보수가 쉬운 구조로 설계하였다. 또한 온톨로지 지식베이스가 가진 정보로 새로운 지식들을 추론한다. 이 추론 결과를 웹 인터페이스를 활용해, 사용자가 개념들 간의 관계를 파악하고 자신에게 맞는 과목 및 직무를 추천받을 수 있도록 한다.
시멘틱 웹은 현재의 월드와이드웹의 진화된 모습으로 컴퓨터와 인간이 서로 협업할 수 있도록 컴퓨터가 이해할 수 있는 지식데이터베이스인 온톨로지 기술을 활용한다. 그러나, 온톨로지를 활용하여 정보의 의미를 이해하고 처리 가능하도록 데이터의 표현형식이 표준화 되더라도, 각기 다른 개발자가 서로 다른 개념하에 구축한 온톨로지를 기반으로 작성된 데이터는 상호 불일치 문제를 유발할 수 있다. 따라서, 서로 다른 개념 하에 구축된 온톨로지 간에는 상호 서로 다른 온톨로지 간 정렬작업이 필요하다. 서로 다른 온톨로지 개념노드 간 자동화 처리된 의미정렬 시 인간전문가가 참으로 판단한 사실을 거짓으로 잘못 판단하는 문제상황(false negative)에 의해 정렬오류문제가 발생하게 되는데, 본 연구에서는 서로 다른 온톨로지 개념노드 간 의미정렬과정에서 발생하는 false negative 오류를 최소화 할 수 있는 알고리즘을 새롭게 개발, 제시하였다.
현재 우리나라의 연안정보는 단순한 질의 정도의 초보적 이용에 그치고 있다. 따라서 실질적 업무나 정책 활용에 적용하기 위해서는 구축된 정보를 재가공해야 하는 불편함을 초래한다. 관련 정보들을 의미적으로 연결하여 효율적인 활용을 가능토록 구현할 수 있는 온톨로지 기법을 이런 의미에서 주목할 필요가 있다. 본 연구는 Geo-Ontology를 이용하여 연안정보를 관리하기 위한 공간적 온톨로지 모형을 제시하고, 연안정보 온톨로지의 활용 방안에 대해서 모색하였다. 첫째, 지리 정보와 관련한 온톨로지에 대한 연구가 국내외에서 미약하기 때문에 관련 선행연구를 고찰하였다. 둘째, 연안의 지리적 사상과 관계를 정의한 Geo-Ontology를 구축하였다. 셋째, Geo-Ontology를 이용하여 사례지역인 마산만 연안의 유역권에 해당하는 연안정보 온톨로지를 구축하였다. 넷째, 의미 기반의 질의와 추론을 하고 연안정보 온톨로지를 평가하였다. 이러한 링크드 데이터를 대비하는 온톨로지 기반 접근은 장차 공간정보의 통합적 활용과 공간데이터의 공개를 통한 사회 경제적 활용의 대홍수시대를 대비하는 기초적 연구로 의미를 가진다.
지식표현의 도구초서 온톨로지 사용이 증가함에 따라 온톨로지를 구축하기 위한 온톨로지 구축 도구들도 다양하게 개발되고 있다. 그러나 현재까지의 온톨로지 구축 도구들은 개념화(conceptualization)한 지식을 형식화(formalization)하는 목적으로 개발되었다. 그러므로 온톨로지 구축자가 지식을 개념화하는 과정에서, 온톨로지의 특성에 따라 적절한 온톨로지 구축을 지원하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 특정분야의 전문가 또는 비전문가가 언어자원을 기반으로 지식을 개념화하고 형식화하여 온톨로지를 구축하는 온톨로지 구축 시스템(Ontology Construction System)을 제안한다. 제안한 시스템을 구현하고, 구현한 시스템을 활용한 실제 온톨로지 구축 실험을 통해 OntoCS가 온톨로지를 구축함에 있어서 능률을 높임을 알 수 있었다.
웹 온톨로지 언어의 개발에 따라 웹 온톨롤지를 저장하기 위한 다양한 저장소들이 개발되었으며 이러한 웹 저장소는 관계형 데이터베이스 모델을 기반으로 하고 있다. 또한 웹 온톨로지 데이터를 검색하기 위한 질의 언어로서 W3C에서 SPARQL을 제안하였다. 웹 온톨로지 저장소로서 관계형 데이터베이스가 활발히 개발되고 SPARQL의 이용이 증가함에 따라 SPARQL을 SQL로 변환 하는 알고리즘의 필요성이 대두되었다. 지금까지 제안된 변환 알고리즘들은 SPARQL-to-SQL 변환 알고리즘이 저장소 구조에 종속적이라는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 관계형 뷰를 기반으로 저장소에 독립적인 변환 알고리즘을 활용할 수 있는 모델이 제안되었다. 그러나 제안된 모델에서 변환 알고리즘을 독립적으로 활용하기 위해서는 사전에 사용자가 SQL 문을 작성하여 수동적으로 뷰를 생성해 주어야 한다. 이 경우 수동적인 SQL 작성으로 인한 불편함과 사용자의 실수로 인한 SQL문의 오류가 생길 수 있다는 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 웹 온톨로지 저장소 모델 OWL 관련 시스템 개발에 가장 많이 사용되고 있는 Jena 저장소를 이용하여 독립적 저장소 활용을 위한 뷰 생성 독인 Jena-to-TRIPLES 변환 도구를 제안한다.
본 연구는 패싯 이론을 기반으로 한 온톨로지 구축방법을 제안한다. 스마트폰 온톨로지를 설계하는 과정에서 패싯 분류체계를 적용하여 온톨로지 모델링에 있어서 패싯 분석의 활용가능성을 점검하였다. 랑가나단과 CRG의 패싯 분류 이론에 기반하여 '유형', '사양', '기능', '작업', '상품', '개인', '기업', '장소', '시간'의 스마트폰 기본 패싯을 설계하였다. 본 연구에서 제안한 패싯 구조 기반 온톨로지는 상품관련 다양한 클래스의 계층구조를 개념적으로 이해하고 클래스와 속성의 다각적 관계를 체계적으로 파악하는데 활용될 수 있을 것이다.
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.
본 연구에서는 시소러스를 SKOS 기반 온톨로지로 구축하는 단계적 변환 방법을 제시하였다. 변환과정을 3단계로 형식화하였고, 각 단계별 수행작업, 산출물 및 가이드 라인을 개발하였다. 각 단계는(1) 시소러스의 어휘 용어 체계와 의미 관계를 이해하기 위해 시소러스의 기초자료를 수집하고 분석한다. (2) 대상온톨로지의 분석결과를 활용하여 변환방식을 정의하고 SKOS 온톨로지를 생성한다. (3) 대상시소러스와 생성된 SKOS 온톨로지 사이의 형태와 의미 구조 보존 여부를 검사하여 보정하고 문서화한다. 본 연구에서는 제시하고 있는 시소러스 기반형 온톨로지 구축 방법은 복잡한 어휘 관계를 갖는 시소러스에도 적용이 가능하다. 향후, 본 연구에서 제시한 단계별 변환 알고리즘을 프로그램으로 구현하여 시소러스의 자동 SKOS 온톨로지 변환기를 구현하여야 할 것이다.
시맨틱 웹과 시맨틱 웹 서비스의 논리적 기반이 되는 온톨로지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. W3C는 웹 온톨로지 기술을 위한 표준 언어로 OWL을 발표했고, OWL로 기술된 온톨로지는 웹 서비스, 유비쿼터스 컴퓨팅 등에서 활용되고 있다. 그러나 OWL의 복잡한 문법 구조는 OWL 온틀로지 개발을 어렵게 하고 있어, 직관적으로 OWL 온틀로지를 개발할 수 있는 방법이 요구되었고. 이를 위해 Protege 등 많은 온톨로지 편집기들이 개발되었다. 본 논문에서는 쉬운 OWL 온톨로지 편집을 위해 개체 중심의 온톨로지 시각화를 통한 온톨로지 편집기 개발에 관한 내용을 담고 있다. 이 편집기는 JDK 1.4 환경에서 개발되었으며 OWL 온톨로지 분석을 위해 Jena2 API를 사용하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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