최근 데이터와 데이터베이스의 폭발적 증가에 따라 무한한 데이터 속에서 정보나 지식을 찾고자하는 지식채굴과정(Knowledge discovery process)에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 기업 내외부 데이터베이스 뿐만 아니라 데이터웨어하우스(data warehouse)를 기반으로 하는 OLAP 환경에서의 데이터와 인터넷을 통한 웹(web)에서의 정보 등 정보원의 다양화와 첨단화에 따라 다양한 환경 하에서의 지식 채굴과정이 요구되고 있다. 본 연구에서는 인터넷 상의 지식을 효과적으로 채굴하기 위한 지식채굴과정을 제안한다. 제안된 지식채굴과정은 명시지(explicit knowledge)외에 암묵지(tacit knowledge)를 지식채굴과정에 반영하기 위해 선행지식베이스(prior knowledge base)와 선행지식관리시스템(prior knowledge management system)을 이용한다. 선행지식관리시스템은 퍼지인식도(fuzzy cognitive map)를 이용하여 선행지식베이스를 구축하여 이를 통해 웹에서 찾고자 하는 유용한 정보를 정의하고 추출된 정보를 지식변환시스템(knowledge transformation system)을 통해 통합적인 추론과정에 사용할 수 있는 형태로 변환한다. 제안된 연구모형의 유용성을 검증하기 위하여 재무자료에 선행지식을 제외한 자료와 선행지식을 포함한 자료를 사례기반추론 (case-based reasoning)을 이용하여 실험한 결과, 제안된 지식채굴과정이 유용한 것으로 나타났다.
시맨틱 웹은 지식을 구조적으로 표현할 수 있는 수단과, 논리를 기반으로 지식을 처리하는 기술을 주요 요소로 포함하고 있다. 후자에 대한 유력한 기술로 기호 논리를 기반으로 한 연역 추론 기법이 폭넓게 응용되고 있으나 아직 초보적인 단계에 머물러 있다. 본 논문은 시맨틱 웹 환경에서 효과적인 추론 기능을 수행할 수 있는 연역 추론 시스템의 설계 및 구현 내용을 담고 있다. 본 논문에서 제시하는 추론 시스템은 표준 기술 논리(Description Logic)의 상당 부분과 혼 논리(Horn Logic) 기반의 논리 프로그래밍을 아우르는 확장된 표현력을 제공하여, RETE 알고리즘 기반의 생성 시스템을 활용하여 추론한다. 또한, 규칙베이스를 구성하는 단위 지식들을 웹 자원화함으로써 온톨로지로 대표되는 시맨틱 웹의 지식 표현력을 확장하였다. 본 논문이 제시하는 추론 시스템을 이용하면 웹 온톨로지 위에 규칙 및 논리 계층[1]을 효과적으로 구현할 수 있다.
월드와이드웹 (WWW) 기반의 전자상거래는 주로 데이터베이스를 기반으로 서비스를 제공하고 있다. 그러나 월드와이드웹 기반의 전자상거래는 단순 키워드 검색에만 의존하고 있다. 이러한 검색은 데이터베이스 자체로는 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 1999년 말에 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기 할 수 있는 시맨틱 웹 이 제안되었다. 시맨틱 웹은 의미적인 정보를 담고 있는 지식베이스(Knowledge Bases)인 온톨로지를 기반으로 하고 있다. 그러나 온툴로지의 생성은 많은 부분을 휴리스틱에 의존하고 있기 때문에 많은 시간과 비용이 소비된다. 따라서 우리는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 데이터베이스에서 온톨로지를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터베이스는 도메인을 잘 나타내고 있는 정보의 저장소이므로 데이터베이스로부터의 온톨로지 생성은 분석, 설계 등의 사전 작업이 필요하지 않아 시간과 비용의 소비를 줄 일 수 있는 장점이 있다. 우리는 데이터베이스에서 스키마를 추출, 뼈대그래프$^{1}$ 를 생성하고 개념그래프로 확장하여 도메인을 잘 나타낼 수 있는 온톨로지를 생성하는 알고리즘을 제안하고 제안된 알고리즘을 통하여 온톨로지를 생성을 함으로서 제안된 생성 방법을 검증한다. 제안한 방법으로 생성된 온톨로지는 단순 키워드 검색에서 의미적인 검색을 할 수 있는 시맨틱 웹 서비스의 기반이 되므로 의미적 검색이 가능한 전자상거래 서비스를 구축하는데 시간과 비용의 소비를 줄임으로 차세대 전자상거래의 초석이 된다.
웹 상의 많은 정보들 속에서 사용자가 원하는 정보를 찾아내는 일은 쉽지 않다. 사용자가 의도하는 양질의 정보 제공을 위해 특정 영역과 관련한 정보 제공 시스템이 .개발되고 있다. 이전 시스템은 특정 영역 관련 지식베이스를 토대로 하여 웹 문서를 수집해 놓고, 사용자에게 정보를 제공한다. 본 논문에서는 전문 사이트 내에 문서간의 유사성을 토대로 하여 동물 영역에 대한 효과적인 문서 클러스타링(clustering)에 관해 실험하였다. 기존의 방법에서는 문서의 분류나 질의어와 관련한 문서 선택이나 순위 결정이 주로 텀(term)을 바탕으로 하고 있다. 본 논문에서는 각 문서 내의 텀 뿐만 아니라 HTML 태그(tag), 지식베이스에 WordNet의 계층구조를 적용한 data를 활용하고, SVD(Singular Value Decomposition)를 사용하여 문서간의 관계를 밝혀내어 문서 분류 및 수집에 이용하였다. 특정 영역의 전문 문서를 많이 제공하는 사이트에 적용하여 좋은 결과를 볼 수 있었다.
본 논문은 유아의 부모와 웹(web) 상에서 대화를 통하여 유아의 기질을 진단하기 위한 지식형 시스템 구축에 관하여 기술하였다. 유아의 기질 확인을 위한 전문가의 지식은 DB(DataBase)와 지식 베이스로 전산정보화 되어졌다. 또한 아이의 기질 특성을 진단하기 위해 추가적 도움이 될 수 있도록 다양한 동영상을 지원하여 부모들이 시청하고 쉽게 이해할 수 있도록 시스템을 구성함으로써 부모가 아이의 기질을 조기진단하고 기질에 적합한 방식으로 양육함에 도움을 주고자 하는데 연구의 주안점을 두었다.
다양하고 방대한 양의 정보가 산재해 있는 웹의 정보 소스들 중 특정 도메인에 해당하는 문서를 판단하는 방법과 효과적인 검색을 지원하기 위한 웹 문서 순위 결정 방법을 제안한다. 웹에 산재되어 있는 정보들은 특정 도메인에 적합한 문서들만을 저장하기 위해 특정 지식 베이스를 기반으로 하는 지식 정보를 이용하여 문서의 평가 작업을 한다. 또한 효과적인 검색을 지원하기 위한 웹 문서 순위 결정 방법으로 두 단계의 처리를 거친다. 첫째, 사용자로부터 주어진 질의에 대해 그 질의를 이루고 있는 각 단어들에 대한 상대적인 중요도를 반영한 P-norm 모델을 적용하여 문서의 순위를 결정한다. 두 번째 단계로 관련 문서들간의 유용한 링크 정보를 이용한 재조정 작업에 의해 문서의 순위를 결정하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법에 의해 적절한 문서의 판단과 더 나은 정보의 제공을 수행할 수 있는 효과적인 정보 검색 기능을 가진다. 정보 탐색자에게 정확하고 효과적인 정보를 제공할 수 있게 되었고, 일반적인 웹 검색 방법과의 비교에 의해 검색 효율이 향상됨을 보인다.
컴퓨터의 발전에도 불구하고 수많은 전자 문서가 범람하는 현재와 같은 상황에서 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서 데이타를 얼마나 빠르게 처리하는지 보다 얼마나 의미 있는 정보를 얻을 수 있는지가 중요한 문제가 되고 있다. 이에 웹 자원에 대해 지식기반의 메타 데이타를 기술하고 이를 이용한 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 것이 시멘틱 웹이다 또한 시멘틱 웹이 발전함에 따라 웹 자원 못지않게 지식자원에 대한 중요성도 커질 수 밖에 없다. 본 논문에서는 시멘틱 웹을 기술하는 W3C표준 언어인 OWL에 대해 효율적이고 의미 있는 질의처리를 제공할 수 있는 데이터 베이스의 저장 시스템 및 OWL-QL 질의 처리기를 제공한다.
최근 블로그 사용이 급증하면서 방대한 양의 블로그 자원으로부터 적합한 자원을 추출하여 사용자에게 제공하기 위한 연구들이 시도되었다. 이들 연구 중 OSEM(Ontology-based Semantic Blog Model)은 블로그 공간(Blogosphere) 내 지식베이스를 효과적으로 모델링하기 위해 이를 온톨로지로 정의한 모델이다. OSEM을 시맨틱 웹 환경에서 활용하기 위해 본 논문에서는 매핑 기법을 적용하여 OSEM의 지식베이스를 OWL로 변환하고, OWL로 변환된 온톨로지에 SWRL 추론과 SPARQL 질의를 적용하여 블로그 사용자에게 유용한 관심 커뮤니티를 추천하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 OSEM 내 지식베이스를 OWL로 변환함으로써 시맨틱 웹 환경에서의 공유와 재사용을 가능하게 하고, 제안한 추론 기법을 적용하여 사용자 관점의 관심 블로그 커뮤니티 추천을 가능하도록 한다.
본 논문은 대용량의 데이터베이스 내에서 유용한 정보를 검색하기 위해 웹 기반하에 적응형 정보추출 에이전트 모듈 설계이다. 인터넷을 통한 정보 검색이 일반화됨에 따라 검색시간의 최소화를 기하면서 사용자의 요구조건에 맞는 유용한 정보 제공이 필요하다. 구축되는 지식베이스 시스템의 스키마 구성요소의 도메인이 이진 검색이 가능한 필드 도메인이 있는 가하면 그렇지 않은 불확실한 도메인도 존재한다. 최초의 대용량 지식베이스에서 사용자의 자연어 질의어에 대해 러프셋의 리턱트롤 통해 최소지식베이스를 생성한 후, 축소된 스키마의 도메인의 불확실성찬 값에 대한 연산을 처리는 퍼지합성 연산처리 모듈에 의해 소프팅 컴퓨팅이 수행토록 설계하였다.
숙련된 세포유전학자가 수행하는 염색체 분석과 진단 작업은 반복적이고, 시간 소비적이며, 많은 비용이 요구된다. 이러한 이유로, 전문가를 대신하여 염색체 분석에 필요한 정보를 얻을 수 있도록 웹을 이용한 염색체 지식 베이스 기반 지능형 에이전트를 개발하였다. 즉, IF-THEH 생성규칙으로 이루어진 지식 베이스에서 정상 염색체와 비정상 염색체를 하나의 지식 영역으로 구성하고, 추론을 통해 염색체를 분석하고 진단결과를 제시하였다. 연구에 사용한 데이터는 GTG 방법으로 분염된 중기 말초혈액과 양수샘플을 핵형분류하여 얻은 2,736환자 증례의 정상 염색체와 259환자 증례의 비정상 염색체들로 구성하였다. 구축된 염색체 지식 베이스 기반 인텔리전트 에이전트는 정상 염색체와 비정상 염색체의 분석을 통해 다양한 형태학적 정보를 제공하고, 사용자와 시스템간의 상호작용을 통하여 염색체 분석과 진단을 협의할 수 있는 장점들을 지닌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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