u-City(Ubiquitous city)는 유비쿼터스 컴퓨팅과 정보통신 기술을 기반으로 다양한 u-서비스(Ubiquitous service)를 제공하는 도시이다. u-서비스를 제공하기 위해서는 시스템이 주변 상황(Context)을 인지하여 사용자와 상호작용을 지원하는 상황인지 기술이 중요하다. 최근 상황인지(Context-aware) 기술은 지능형 회의실이나 스마트 홈을 개발하기 위하여 활발히 적용되고 있으나, 광범위한 도시공간을 대상으로 하는 u-서비스를 구현하기 위한 연구는 미진한 실정이다. 본 논문에서는 홍수 모니터링 서비스를 대상으로 온톨로지 기반의 홍수 상황인지 모델을 제안한다. 모델설계를 위해 현재의 홍수 모니터링 시스템을 분석하여 요구사항을 도출하고 홍수 모니터링 시나리오를 작성하였다. 상황 데이터를 분석하고 상황 데이터 수집을 위한 센서(Sensor) 온톨로지(Ontology)를 설계하였다. 다음으로 센서 온톨로지를 통해 수집한 상황 데이터를 추론하여 적절한 서비스를 제공하기 위한 홍수 상황인지 모델을 설계하였다. 제안한 모델은 향후 다양한 u-서비스를 설계하고 구현하는데 응용모델로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 요구사항 변화에 따른 동적 다중 에이전트들의 의사결정 지원을 위한 유비쿼터스 의사결정지원시스템 포털(ubiquitous decision support system, u-DSS Portal)을 제안한다. u-DSS 포털은 의사 결정과정에서 발생할 수 있는 데이터의 의미적 충돌 해결을 위한 지능형 온톨로지 관리 모듈(intelligent-Ontology Management Module, i-OMM), 데이터 충돌 해결을 위한 다중에이전트 관리 모듈(Multi-agent Coordination Module, MACM)과 지식정제모듈(Knowledge Refinery Module, KRM)들을 포함한다. 즉 제안된 모듈들은 다중에이전트들과 협력을 통해 문제를 해결해야 할 경우에는 개별 에이전트들이 보유한 각 온톨로지의 통합 및 데이터간의 충돌 해결을 지원한다. i-OMM은 개별 에이전트들이 보유하고 있는 이질적인 온톨로지의 통합을 위해, 문제해결을 위한 하나의 통합된 새로운 동적 온톨로지 뷰(integrated ontology view, IOV)의 생성을 지원한다. MACM은 고객 에이전트들의 요구사항 변화에 따라 관련 개별 에이전트들 간의 데이터 충돌을 해결하여 에이전트들의 의사결정과정을 지원한다. KRM은 문제 해결과정에서 생성된 가상의 온톨로지 뷰를 재사용할 수 있도록 정제하는 역할을 수행한다. 따라서 본 연구에서 제안된 알고리즘은 고객의 요구사항을 최우선으로 하는 유풀필먼트(u-Fulfillment) 시스템에 적용되었으며 그 활용 대상은 고객, 판매자, 제조업체, 및 배송업체의 배송차량들의 에이전트들로 구성되었다.
이 논문에서는 메타데이터 레지스트리 (MDR, Metadata Registry) 기반의 웹 온톨로지 생성모델을 제안한다. 메타데이터 레지스트리는 국제 표준(ISO/IEC 11179)으로서 데이터베이스간 상호운용성 향상을 위해 개발되었다. 그러나 데이터 표현과 상호운용성을 위한 컴퓨팅 환경의 변화는 메타데이터 레지스트리의 확장은 물론 메타데이터 레지스트리의 활용 방법의 변화를 요구한다. 이 논문에서의 웹 환경의 변화란 정적인 웹 환경에서 웹 2.0 혹은 시맨틱 웹 이라고 정의하는 차세대 웹 환경으로의 변화를 의미한다. 이러한 환경을 위해서 다양한 기술 개발과 적용 기법에 관한 연구가 필요하다. 특히 차세대 웹을 위해서는 지원에 대한 명확한 의미 정의 및 활용이 요구된다. 이는 웹 온톨로지 스키마를 구성하는 개념들에 대한 보다 일관성 있는 정의 및 사용이 필요하다. 이러한 문제가 해결되지 않을 경우, 또 다시 온톨로지를 구성하는 개념들 간 이질성 문제를 야기한다. 메타데이터 레지스트리는 다양한 표준화 된 개념들을 포함하며, 응용을 위한 데이터를 위한 의미 또한 이 개념들을 이용하여 정의한다. 따라서 이러한 표준 요소를 이용한 웹 온톨로지 스키마 정의 및 활용이 요구되며, 이 논문에서 이와 관련된 기본 개념, 요구 사항을 장의하고 전체적인 모델을 제안한다.
그리드 컴퓨팅은 분산된 컴퓨팅 자원들을 서로 연결하여 방대한 양의 계산 작업을 가능케 하는 기술로써 다양한 분야에서 사용되고 또한 발전되어 왔다. 하지만 기존의 연구들은 주로 그리드 자원을 효율적으로 관리하고 사용하는 것에 초점을 두었지, 실제 그리드 환경에서 수행되는 응용 프로그램들의 정보에 대한 체계적인 이해 및 관리는 제대로 이루어지지 않았다. 따라서 응용 분야의 사용자가 그리드 컴퓨팅 환경을 사용하기 위해서는 매번 응용 프로그램의 그리드 관련 요구사항들을 구체적으로 이해하고 기술할 수 있는 전문적인 지식이 요구되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위한 응용 프로그램 온톨로지 기반 시맨틱 그리드 관리시스템을 구현하였다. 이 시스템은 응용 프로그램들에 대한 정보와 이들이 요구하는 그리드 관련 정보를 온톨로지 형태로 구축하였다. 이를 기반으로 입력 데이터와 인수에 따른 자원 요구량 예측, 최적 자원 할당 등의 정보를 추론하고, 이 정보를 그리드 미들웨어가 다룰 수 있는 형태로 재해석할 수 있도록 하였다. 또한 본 논문에서는 구축된 시스템을 고성능 컴퓨팅 자원이 요구되는 생물정보학 분석환경 구축에 실제 적용해보고 이를 기존 시스템들과 비교함으로써 본 시스템이 유용하게 사용될 수 있음을 설명하였다.
웹 서비스들의 수가 급격하게 증가함에 따라 사용자가 적합한 웹 서비스를 찾는 것은 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 그러나 전통적인 키워드 탐색 방법은 다음의 두 가지 이유 때문에 문제가 있다: (1) 웹 서비스에 대한 의미적인 정보들을 활용하지 못한다. (2) 사용자의 요구사항을 정확하게 표현하지 못한다. 이러한 키워드 기반 탐색 방법의 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 하나의 새로운 구문 분석 및 온톨로지 학습 방법을 제안한다. 구문 분석 방법은 키워드를 일반화하여 검색 범위를 넓혀주고, 온톨로지 학습 방법은 상관관계를 표현하여 깊이 있는 탐색을 유도한다. 이러한 두 방법을 결합함으로써 재현율과 정확률 둘 다 향상 시킬 수 있는 기법이 될 수 있다. 제안된 방법은 508개의 웹 서비스 집합에 대한 실험을 수행하여 그 성능의 우수함을 보인다.
웹의 확산과 더불어 웹 상에 존재하는 정보의 양은 예측할 수 없을 정도로 증가하였고, 웹 사용자의 이용수준과 요구사항도 매우 다양하고 복잡해졌다. 이러한 환경에서 사용자 요구에 맞는 적절한 정보를 제공하기 위해서는 정확하고 필요한 정보만을 효율적으로 추출하고, 웹 정보들 간의 관계와 정보 자원들 사이의 의미적 연관성을 기술하는 지식 표현 수단으로 온톨로지(Ontology)가 필요하게 되었다. 이를 위해 W3C는 다양한 온톨로지를 통합하여 시맨틱 웹에서 웹 정보들간의 의미적 표현을 기술할 수 있는 표준으로 OWL(Web Ontology Language)을 제안하였으나, 이를 활용하기 위한 저작도구가 전무한 실정이다. 따라서 본 논문은 W3C에서 표준으로 제안하고 있는 OWL의 속성들을 분석하여, OWL 구문을 직관적이고 효율적으로 생성, 저작할 수 있는 OWL builder를 설계 및 구현하였다.
이제 인터넷은 시맨틱 웹(Semantic Web)의 형태로 진화 발전하고 있다. 그 결과 시맨틱 웹의 지식을 표현하는 백본 인 온톨로지가 매우 중요하게 인식되고 있다. 그러나 온톨로지를 구축하는 것은 많은 시간과 자원을 필요로 하는 작업이다. 이로 인해 온톨로지 추출도구(ontology extraction tool)에 대한 개발의 필요성이 지난 십여 년간 제기되어 왔으며, 온톨로지를 자동으로 추출하거나 온톨로지 구축을 돕는 도구들이 개발되었다. 그러나 여러 온톨로지 자동추출도구들 중에 구축하고자 하는 온톨로지의 사용자 요구사항에 적합한 자동추출도구를 선택하기 위해서는 이런 도구들에 대한 평가지표가 필요하다. 하지만, 현재 이런 도구들을 평가하기 위한 포괄적인 평가 프레임워크(comprehensive evaluation framework)가 존재하지 않는다. 본 연구에서는, 문헌연구를 수행하여 온톨로지 자동추출도구가 갖춰야 할 핵심 요소들을 찾고, 온톨로지 추출도구들을 평가하기 위한 일련의 평가지표들을 개발했다. 또한 본 연구에서 제안하는 평가지표에 따라 온톨로지 자동추출도구인 OntoLT, Text-To-Onto, TERMINAE, OntoBuilder를 평가해 보았다.
기술의 빠른 발전은 하드웨어와 소프트웨어의 다양한 결합방법으로 산업시스템을 정보기반 모델로 변경하고 있다. 엔지니어링시스템이 복잡해짐으로서 시스템의 에러를 줄이기 위한 다양한 시각화 모델 표현이 요구되고 연결관계를 구현하기위한 노력이 필요하다. 본 논문에서는 요구사항과 엔지니어링객체 사이에 추적고리로 디자인 컨셉을 삽입하여 외부 사용자 이벤트에 반응하고 추적고리를 설치하기 위한 시각적이고 효과적인 방법을 연구한다.
최근에 웹 서비스는 비즈니스 간 e-commerce 응용을 위한 중요한 기술이 되었다. 시장적시성이 요구되는 비즈니스 관점에서, 동적 진화는 예측 불가능하고 자주 변화하는 비즈니스 요구사항에 대응할 수 있는 유연성을 제공한다. OWL-S는 OWL에 기반 한 서비스 온톨로지 언어이다. OWL에 의해 제공되는 의미성은 서비스의 발견, 수행, 조합의 자동화를 제공한다. 본 논문에서는 OWL-S를 이용하여 서비스지향 애플리케이션의 동적 진화를 지원하기 위한 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크에서는 표준 요구사항 분석 방법인 유즈케이스를 확장한 요구사항 개념과 활동도로의 매핑을 정의한다. 그리고 프로토타입을 구현하여 프레임워크의 유효성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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