W3C 웹 온톨로지 워킹그룹에서는 시맨틱웹을 위한 온톨로지 언어를 위해서 OWL을 개발하였다. 하지만 OWL은 시간에 대한 의미체계를 표현할 수 없기 때문에 시간 정보에 기반한 추론을 수행할 수 없다. 실세계의 개체들은 시간의 흐름에 따라 변하고 어떤 사건의 발생으로 인해 새로운 사실들이 생겨나고 있기 때문에 만약 지식베이스에 존재하는 지식이 시간 정보를 가지지 않는다면 불완전하고 부정확 해질 수 밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 시맨틱웹에서 시간 정보를 표현하고 추론할 수 있도록 OWL을 시간에 대한 의미체계를 가지도록 확장한 온톨로지 언어인 TL-OWL올 제안한다.
웹으로부터 사용자가 원하는 정보에 잘 부응하는 정보를 추출하는 것은 검색엔진이 갖추어야 할 기본적 요소라 할 수 있다. 그러나 질의어와의 패턴 매칭 방식에 의존하는 기존의 대부분의 검색엔진은 질의어가 갖는 애매성으로 인하여 사용자의 요구에 부합하는 검색결과를 제공하기가 쉽지 않다는 단점을 지니고 있다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 5가지 과정, 즉, (i) 질의어 형성, (ii) 질의어 확장, (iii) 검색, (iv) 순위 재생성 및 (v) 지식베이스로 구성되는 지식기반 의미 메타 검색엔진의 기본 구조를 제안한다 영어로 구현된 웹 문서에 대한 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안된 지식기반 의미 메타 검색엔진이 기존의 검색엔진(구글)을 사용하여 얻은 결과보다 좋은 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 온톨로지 기반의 질의-응답을 위한 지능형 웹서비스에 관해 기술하고자 한다. 이 웹서비스는 질의 에이전트와 응답 에이전트 간의 OWL-QL 메시지 교환에 의해서 이루어진다. OWL-QL은 OWL 언어로 표현된 지식베이스를 이용하는 시맨틱 웹 에이전트들 간의 질의-응답 처리를 위한 정형화된 언어이며, 프로토콜이다. OWL-QL에서 응답 에이전트는 질의 에이전트로부터 주어진 질의에 대한 응답처리를 위해 자동화된 추론을 전개한다. 본 논문에서는 시스템을 구성하는 각 에이전트들의 기능과 구조에 관해 설명하고, 질의 에이전트 내에 포함된 그래픽 기반의 OWL-QL 질의 작성기의 유용성에 관해 설명한다.
웹 서비스는 SOA를 웹 상에서 구현한 기술로, 서비스들간의 느슨한 결합을 실현함으로써 재사용 가능한 서비스들의 활용을 극대화 한다. 본 논문에서는 확장 객체 기반 시소러스(eXtended Object-based Thesaurus, XOT)를 사용하여 적응 가능한 오케스트레이션 명세가 가능한 개념 기반 오케스트레이션 기법을 제안한다. XOT는 재사용 가능한 서비스들이 속하는 범주들을 개념으로 표현하고 상호 합성 패턴 관계를 포함한 개념간 상관 관계를 명시한 일종의 지식베이스이다. 이 기법은 오케스트레이션에 참여하는 복합 서비스를 포함한 여러 다양한 서비스들을 구체적으로 명세하는 대신 XOT 내의 개념들로 변수화 하고, 이들을 오케스트레이션 시 적절한 재사용 가능한 서비스 또는 구성 서비스들의 조합으로 대체시킴으로써 서비스들의 재사용성을 획기적으로 개선할 수 있다.
LMT 는 10 가지 풍경요소 그림을 이용하여 내담자의 심리 상태를 분석하는 그림 검사기법이다. 본 논문에서는 LMT 그림 분석에 필요한 지식 베이스를 구축한다. 이를 기반으로 그림 검사 후 내담자에게 제공되는 평가 보고서를 생성하는 LMT 그림 진단지원 시스템을 제안하고, 구현한다. 이 시스템은 각종 문헌 및 연구 결과를 기반으로 진단 결과를 생성하기 때문에 진단 결과의 객관성을 제고한다. 또한, 향후 LMT 그림분석에 대한 지식을 지식 베이스에 축적할 수 있어 지속적으로 확장이 가능하다. 본 시스템은 웹 기반으로 서비스할 수 있도록 구현되었으며, 실제 사례를 이용하여 지원 시스템의 효과성을 보였다.
최근 인터넷을 통한 언어 교육 연구에 관심이 고조되면서 다양한 언어 학습 홈페이지가 등장하였다. 이 논문은 국어 작문 학습을 목표로 본 연구실에서 개발한 '바른 우리글 쓰기' 학습시스템에 대해 다룬다. 본 학습 시스템은 초보자에서 전문가에 이르는 학습자를 대상으로 우리말로 글을 쓸 때 필요한 우리말 지식을 체계적으로 학습하도록 하거나 학습자가 직접 쓴 문장에서 스스로 오류를 찾아 분석하고 그에 따른 설명 및 글쓰기 규칙을 더 상세하게 알 수 있도록 설계하였다. 학습시스템의 내부 구조를 효율적으로 구성하기 위해 우리말 글과 관련 있는 자료를 수집하여 각각 지식베이스화하고, 학습 내용을 서로 체계적으로 연결하기 위해 우리나라 사람이 자주 틀리는 오류를 중심으로 해당 글쓰기 규칙과 참고 자료와 용례를 하이퍼텍스트화하였다. 이 시스템은 특히 학습 모형에 따라 학습 자료를 재구성할 수 있도록 지식베이스와 모형을 독립하였다. 이와 같이 학습 자료를 풍부하게 준비하고 학습 내용을 구성하는 일 만큼이나 중요한 과제는 학습자의 수준에 맞춰 학습 줄거리를 구성하는 작업이다. 이 시스템에서도 학습자의 특성을 살릴 수 있도록 연역적 학습 모형과 귀납적 학습 모형을 시도하였지만 더 세분화된 학습 줄거리 구성에 대한 연구가 있어야 한다. 따라서 학습자의 학습 동기를 유발할 수 있는 학습 내용과 적절한 기술이 조화를 이룬 홈페이지를 만드는 일이 향후 우리가 지향할 연구 과제이다.
웹 표준 언어인 XML에 기반한 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위한 추론엔진은 시맨틱 웹(Semantic Web)에서의 규칙 표현을 위한 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)을 이해할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 정방향 추론엔진인 SMART-F(SeMantic web Agent Reasoning Tools-Forward chaining inference engine)을 개발하고자 한다. 전통적인 규칙 추론 분야에서는 정방향 추론을 위하여 if-then 형태의 규칙을 네트워크 구조로 변환하여 정방향 규칙 추론의 효율성을 높인 Rete 알고리즘이 많이 사용되고 있다. 이를 시맨틱 웹 환경에 적용하기 위하여 SWRL 기반 정방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, Rete 알고리즘에 도출된 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 정방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 정방향 추론 엔진 등을 Java 컴포넌트로 개발하였으며, 이는 이미 개발된 역방향 추론엔진인 SMART-B와 규칙 베이스 및 사실 베이스를 완벽하게 호환 가능하므로 차세대 웹 환경에서의 지식 활용을 극대화시킬 것이다.
웹과 같은 분산 정보 검색 환경에서 문서들은 많은 문서 데이터 베이스들에 자연스럽게 분할되어서 존재한다. 그러므로 이러한 문서들의 효율적인 검색을 위해서는 먼저 질의에 관련되어 문서들을 제공할 것으로 판단되는 문서 데이터 베이스를 찾아내고 다음으로 그 문서 데이터 베이스에 질의를 줌으로써 분산 정보 검색을 수행해야 한다. 본 논문에서는 이러한 효율적인 분산 정보 검색을 위한 신경망 기반 사용자 피드백 학습 메카니즘을 제안한다. 제안된 학습 메카니즘은 질의 검색 예제들을 통하여 얻어진 질의에 대한 사용자의 관련도 피드백 정보에 기반하여 역전파 알고리즘으로 분산 정보 검색 지식을 학습한다. 충분히 학습한 후의 학습 메카니즘은 주어진 질의에 대하여 관련 문서 데이터 베이스들을 찾아내고 그 문서 데이터 베이스들로부터 관련되는 문서들을 검색하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 실험에서는 제안된 학습 메카니즘을 적용한 신경망 에이전트 시스템을 구현하고 이 시스템의 정보 검색 성능을 기존 시스템들과 비교하여 제안된 학습 메카니즘의 유용성을 입증한다.
본 논문에서는 객체지향 패러다임의 구조적 특성을 적용하여 만든 시소러스를 이용하여 웹 자원의 의미적 연관성을 RDF 형식으로 표현할 수 있는 RDF 문서 자동 생성기를 소개한다. 객체지향 시소러스를 RDF 형식으로 나타내기 위해 시소러스에 사용된 객체와 관계의 내용을 명세한 네임 스페이스를 정의하여 시맨틱 웹에서 메타데이타를 기술하는 표준이 되는 RDF와 RDF Schema 형식으로 매핑할 수 있다. 이러한 연구를 통해 객체지향 시소러스의 내용을 RDF 형식으로 표현함으로써 지식베이스(KnowledgeBase)라 불리는 온톨로지를 생성할 수 있으며, 구축된 온톨로지는 시맨틱 웹 상의 에이전트나 다른 어플리케이션에 응용될 수 있다.
본 논문에서는 데이타마이닝 기법을 이용하여 지능형 전문 검색엔진을 설계하고 사용자 인터페이스를 구현하였다. 먼저, 컴퓨터 분야의 전문 용어에 대하여 연관 규칙 탐사 알고리즘을 이용하여 의미적으로 연관된 용어들끼리 클러스터로 구성하였다. 전문 용어별로 구성된 클러스터는 본 논문에서 제안한 지식베이스 테이블에 저장하여 의미적으로 연관된 용어를 포함하는 웹 문서를 검색하는 과정에서 이용하였다. 검색과정에서는 사용자가 제시한 키워드와 관련된 전문 용어들간의 연관정도를 가중치로 부여하여 연관 정도가 높은 웹 문서순으로 출력하였다. 제안된 방법을 통하여 사용자가 제시한 키워드와 의미적으로 연관된 웹 문서를 효과적으로 검색할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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