• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.521-524
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• 2007

추론 기반의 온톨로지 구축은 시맨틱 웹 응용의 구현을 위한 최소 요건이다. 그러나 현재 시맨틱 웹응용에 적용된 대부분의 온톨로지들은 추론을 통한 지식의 재사용을 제공하지 못하며, 이는 시맨틱 웹응용의 발전에 많은 지장을 주는 요인이다. 따라서 본 연구는 서술 논리와 규칙 언어로 표현된 추론 기반의 웹 온톨로지를 구축하고, 이를 지능형 이미지 검색에 적용하였다. 추론 엔진을 이용한 지능형 이미지 검색 결과 실험으로, 추론 기반의 웹 온톨로지와 주석 기반의 웹 온톨로지를 이미지 검색 시스템에 적용하였으며, 추론 기반의 웹 온톨로지를 적용한 검색 결과가 재현율과 정확율에 있어 더욱 우수한 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.133-135
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• 2003

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.588-590
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• 1998

현대 웹 기반의 시스템에 대한 개발이 활발하게 이루어지고 있으나 아직까지 등식 추론을 위한 시스템은 개발되어 있지 않다. 본 논문에서는 웹에서 동작하는 조건 등식 추론 시스템 구현에 대해서 기술하였다. 개발된 시스템은 조건 등식 추론이 가능하며, 완료 프로시저, 다양한 개서 전략, 다양한 순서와 방법등을 지원한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.103-105
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• 2003

Semantic Web은 웹 상에 존재하는 정보들을 사람뿐만 아니라 컴퓨터 프로그램과 같은 기계들이 이해할 수 있도록 만들어진 차세대 웹이다. 이러한 Semantic Web을 수행하기 위해서는 Ontology가 가지고 있는 사실과 규칙들의 의미를 컴퓨터가 자동적으로 이해하기 위한 추론기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 Semantic Web 환경에서 Ontology와 연계한 사례기반 추론 시스템을 제안한다. 사례기반 추론 시스템은 사례베이스로부터 현재 사례와 가장 유사한 사례를 검색하여 그 해결책을 제시하는 추론 방법으로 검색시 빠른 해결책을 제시한다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 시맨틱 웹 기반의 온톨로지를 이용한 사례기반 추론시스템은 사용자의 요구사항을 의미적으로 정확하게 판단 할 수 있고, 검색 시 효율적인 알고리즘을 수행하여, 검색 성능 향상을 도모하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.5
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• pp.411-419
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• 2009

In order to derive hidden Information (concept subsumption, concept satisfiability and realization) of OWL ontologies, a number of OWL reasoners have been introduced. Most of the reasoners were implemented to be based on tableau algorithm. However this approach has certain limitation. This paper presents architecture for Medusa. The Medusa is an extended DL-reasoner for SWRL(Semantic Web Rule Language) reasoning under well-founded semantics with ontologies specified in Description Logic. Description logic based ontology reasoners theoretically explore knowledge representation and its reasoning in concept languages. However these logics are not equipped with rule-based reasoning mechanisms for assertional knowledge base; specifically, rule and facts in logic programming, or interaction of rules and facts with terminology. In order to deal with the enriched reasoning, The Medusa provides combining DL-knowledge base and rule based reasoner. The described prototype uses $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ API[1] for controlling communication with the ontology reasoner.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.488-496
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• 2005

현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트와의 인터페이스에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹(Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language)과 RuleML(Rule Markup Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools - Backward chaining inference engine)을 개발하고자 한다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹을 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼의 독립성과 이식성을 확보하고 기기 간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발 중에 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.706-708
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• 2005

시맨틱 웹의 등장으로 시맨틱 검색에 대한 관심이 높아졌다. 이에 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경의 자원들을 이용하여 시맨틱 검색을 수행하는 검색방법을 제안한다. 기존의 SPARQL(Simple Protocol and RDF Query Language) 시맨틱 질의언어는 추론의 기능 없이 RDF(Resource Description Framework)에서 제공하는 SPO(subiect, predicate, object) 형태의 트리플 패턴 매치만을 제공한다. 본 논문의 시스템은 기존의 SPARQL질의 시스템에 시맨틱 추론기능을 추가하여 검색 결과에 효율성을 증가 시키는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서의 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 구축을 위해서 W3C에서 온톨로지 언어로 표준화된 OWL(Web Ontology Language)를 사용하여 검색 환경을 구축한다. 둘째, 온톨로지와 메타데이터를 추론하여 시맨틱 검색을 유도하는 OWL추론기를 사용한다. 시맨틱 추론은 온롤로지의 공리(Axiom)을 충분히 활용하는 온톨로지기반 시맨틱 추론과 검색 도메인에 맞는 규칙을 활용하는 사용자 컨텍스트 기반의 시맨틱 추론으로 이루어진다. 셋째, 다양한 시맨틱 검색을 위해 W3C에서 제안되어 차세대 시맨틱 검색 질의언어로 연구중인 SPARQL을 사용한다. 이와 같은 특징은 시맨틱 검색 시스템이 시맨틱 웹 환경의 자원을 충분히 활용하는 결과를 가져온다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.25-27
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• 2003

현재 웹이 가지고 있는 문제점들을 해결하기 위해서 연구하고 있는 차세대 웹을 시멘틱 웹이라고 한다. 시멘틱 웹에서 다루고 있는 기술들은 다양하지만 요즈음 가장 부각되고 있는 기술이 DAML-S이다. DAML-S는 DAML+OIL기술을 기반으로 확장된 레이어를 제공하여 웹 서비스의 모호성(unambiguous)을 제거하고, 상호 운용성을 증가시키는 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 DAML-S로 정의된 웹 서비스를 FOL 추론방법을 이용해서 검색하는 시스템을 제안한다. 이를 위해서 DAML-S를 PSO TRIPLE 형태로 변환하는 전처리 방법과 FOL 질의 방법을 제안한다. 본 시스템을 이용하면 기존의 키워드 기반의 검색 방법에서는 불가능하였던 질의 작성이 가능해 지며, 추론을 이용한 정확한 서비스 검색이 가능해 진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.187-189
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• 2004

인터넷의 활용범위는 정보의 검색 및 수집을 넘어서 여러 범위로 확대되고 있고 점보의 양 또한 방대해 졌다. 그러나 필요한 정보를 찾기는 더욱 어려워지고 있고, 그에 따라 개인에게 맞는 정보를 제공해주는 시스템이 절실해지고 있다. 본 연구에서는 웹 서비스 기반 위에 추론엔진을 사용하여 사용자에게 가장 적합한 상품을 검색하여 추천해주는 추천 시스템의 모델을 제시하고 있다. 웹 서비스 기반 위에 시스템을 구축함으로써 표준 웹서비스의 가능성을 엿보고, 복잡한 논리적 추론을 추론엔진을 사용함으로써 효율성을 증가시키고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.694-696
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• 2005

본 논문은 `시맨틱 검색`을 위해서 시맨틱 웹 기술을 사용하여 사용자가 원하는 콘텐츠 제공을 위한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 본 연구는 현재 웹의 단점인 사람 위주의 웹 구성, 단순 텍스트 매칭 기반의 검색, 사람의 필터링이 필요한 대량의 결과, 특정 지식 검색이 불가능한 구조의 웹을 시맨틱 검색이 가능하도록 하기 위해서 다음과 같은 단계로 연구한다. 첫째, 도메인에 따른 정확한 정보의 제공을 위해서 OWL 온톨로지를 이용하여 컨텍스트 모델링한다. 둘째, 도메인 관련 웹 문서를 수집하고 도메인 온톨로지를 기반으로 키워드의 의미를 분석하고 주석 처리(annotation)한다. 셋째, 사용자의 자연어 질의에 의미있는 컨텍스트를 추가하여 질의를 확장한다. 넷째, 확장된 질의를 규칙기반 추론엔진을 이용하여 결과를 추론한다. 마지막으로, 사용자 프로파일 분석을 이용하여 선호하는 문서를 우선으로 추천하는 방법을 연구한다. 따라서 본 연구는 질의어에 해당하는 결과문서가 존재하지 않더라도 사용자가 선호하는 문서의 추론이 가능하고, 특정 도메인의 전문가 지식을 추가한 메타 데이터 추론을 통해서 검색 패러다임을 변화시킨다.