기존의 웹을 확장한 시맨틱 웹의 등장으로 웹 온톨로지의 구축이 중요시 되고 있다. 이로 인하여 현재 웹 온톨로지의 관리 및 활용을 위한 편집기, 웹 온톨로지 기술언어, 저장소 및 추론 엔진 등 다양한 기술 및 시스템들이 개발되어 웹 온톨로지의 구축이 용이해졌다. 이제는 구축된 웹 온톨로지를 응용 시스템에 활용하기 위한 웹 온톨로지 클래스에 대한 인스턴스를 풍부하게 할 수 있는 웹 온톨로지의 확장에 대한 연구가 요구된다. 웹 온톨로지의 확장을 위해서는 먼저 웹 온톨로지를 보다 정확하게 정의해야 하며 웹 온톨로지를 보다 풍부하게 확장할 수 있는 방법이 개발되어야 한다. 웹 온톨로지의 보다 정확한 정의를 위해서는 표준화 된 공통 개념을 이용하여 웹 온톨로지 스키마를 생성해야하며 이를 기반으로 한 웹 온톨로지 간 상호운용성 향상되어야 한다. 따라서 이 논문에서는 표준화 된 공통 개념을 관리하는 메타데이터 레지스트리(Metadata Registry)를 기반으로 구조화 된 데이터를 이용한 웹 온톨로지의 학습 및 확장 모델을 제안한다. 또한, 제안 모델을 위한 프로토타입을 구현하고 제안 모델의 평가에 대하여 기술한다.
현재 웹은 단순히 정보를 수집하여 제공하던 웹 1.0을 지나 정보의 사용자가 곧 생산자가 되어 개방된 웹 환경을 기반으로 사용자 스스로 콘텐츠를 제작, 재창조, 공유하는 인터넷 서비스 모델인 웹 2.0으로 발전하였다. 이러한 웹의 발전 과정에서 시맨틱 웹이 등장하게 되었고 시맨틱 웹이 지리 정보와 접목되어 시맨틱 지리 정보 시스템이 등장하게 되었다. 기존 지리 정보 시스템에서는 사용자들이 국한된 정보만을 제공받아 왔지만 웹이 발전하고 수많은 콘텐츠가 생성되면서 웹의 데이터를 지리 정보 시스템과 연결시켜서 사용자에게 풍부한 정보를 제공 할 수 있는 시스템이 연구, 개발되고 있다. 하지만 기존 연구들은 사용자가 시스템에 접속하여 비공간 정보를 입력해야 하는 특정 시스템에 종속적이라는 단점을 가지고 있어 시맨틱 웹에서 지향하는 풍부한 서비스 제공에 어려움을 격고 있다. 따라서 이 논문에서는 웹 자원을 정의된 지리정보 온톨로지(Geo-Ontology)의 인스턴스로 추가하여 지리 정보 시스템의 비공간 정보를 확장함으로써 특정 시스템에 종속적이지 않고 사용자에게 보다 풍부한 서비스를 제공하기 위한 모델을 제안하고 프로토타입을 구현한다.
인터넷의 발전으로 방대해진 정보를 컴퓨터가 이해하고 효율적으로 관리하기 위해서는 시맨틱 웹 기반의 메타데이타가 반드시 필요하다. 그러나 메타데이타 생성 시 의미 중의성을 가진 정보가 존재하며 이 문제의 해결책이 필요하다. 본 논문에서는 순차적으로 존재할 수 있는 단어들의 확률 모델을 이용하여 문서와 같은 정보에 포함된 의미가 애매한 단어를 관련성이 높은 모델의 개념으로 메타데이타를 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 메타데이타를 생성 할 때, 온톨로지에 정의된 개념들 간의 중의성을 고려하고 명칭(named entity)의 일부 단어에 대한 인식을 위해 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용한다. 먼저 온톨로지에 정의된 각 클래스(class)의 인스턴스(instance)를 인식하기 위한 마르코프 모델을 생성한다. 다음으로 문서로부터 의미가 애매한 단어의 의미를 파악할 수 있는 상황정보(Context)를 생성하고, 상황정보에 포함된 단어들의 순서에 대응하는 최적의 마르코프 모델을 찾아 메타데이타 생성시의 중의성 문제를 해결한다. 제안한 방법으로 전산학관련 논문에 대해 의미가 애매한 7개의 단어를 추출하여 실험하였다. 그 결과 상황정보에 존재하는 개체(entity)의 의미부류들 중 가장 빈번한 의미 부류로 애매한 단어의 의미를 선정한 SemTag보다 정확도 면에서 38%정도의 나은 성능을 나타내었다.
수강지도는 학생의 졸업인증이나 공학교육인증 이수를 위해 수강 신청 이전에 수행되는 과정을 지칭한다. 수강지도는 학생의 수강이력 점검과 향후 수강 과목의 안내 등을 포함하여 학생들의 졸업 및 교과과정 인증과 관련된 중요한 역할을 하고 있다. 현재 대부분 대학에서는 수강지도를 위한 전산시스템의 부재로 인해 지도교수가 직접 수동적으로 수강지도를 진행하고 있다. 하지만 이러한 수동적인 방식의 수강지도는 지도교수가 각 학생에 대한 정보를 분석해야 하고, 때때로 휴먼에러를 일으키게 된다. 수강신청이 학기 단위로 이루어지기 때문에 휴먼에러로부터 발생된 피해는 원상태로 되돌리는 것이 거의 불가능하다. 따라서 수강지도를 진행함에 있어 자동화된 시스템은 필수적인 요소로 판단된다. 관계 데이터 모델을 이용한 수강지도 시스템의 도입은 수동적인 수강지도의 문제점을 해결할 수 있게 해준다. 하지만 교육과정 및 인증제도의 변화에 따라 기존 시스템의 스키마 변경이 요구되고, 수강 과목 사이에 존재하는 관계 및 의미적인 검색을 제공하는 것이 어렵다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 수강지도 시스템을 위한 수강지도 온톨로지를 모델링하고, 온톨로지 기반의 수강지도 시스템을 설계한다. 온톨로지 인스턴스 생성을 위해 JENA 프레임워크를 이용하여 온톨로지 생성 모듈을 개발하였고, 실험에 참가한 학생의 수강 이력 데이터를 기반으로 온톨로지 인스턴스를 생성하고 추론과정을 통해 트리플 저장소에 저장하였다. 실험은 제안하는 시스템이 학생들이 향후 수강할 수 있는 과목을 모두 제공하는지 여부와 제공되는 과목에 대한 정보 및 학점 계산들이 정확한 지를 측정하였다. 실제 학생의 수강내역을 이용한 실험의 결과는 온톨로지 기반의 수강지도 시스템이 현 수강지도 시스템의 수동적 방법을 해결하고, 사람이 지도한 내용과 같은 내용을 도출하는 것을 확인함으로써 제안하는 시스템의 유효성을 보여준다.
인터넷상의 워크플로우를 위한 최적의 워크플로우 시스템은 해당 워크플로우 시스템에 입력되는 워크플로우 종류에 의존적이다. 워크플로우 시스템이 처리해야 하는 워크플로우 종류가 다양하고 이들에 가장 적합한 워크플로우 시스템의 구조가 각각 서로 다르다고 볼 때, 하나의 워크플로우 시스템이 다양한 종류의 워크플로우 시스템 구조를 포용하고 입력되는 워크플로우 종류에 따라서 적절히 그것의 구조를 변경하는 것이 이상적이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 워크플로우 시스템 구조를 포용하는 워크플로우 시스템 구조를 제안한다. 제안된 시스템에서는 태스크들을 위한 수행 객체를 객체 인스턴스 형태로 생성하고 이들을 시스템이 원하는 임의의 위치에 배치함으로써 그것의 구조를 변경할 수 있다. 초기의 시스템에 대해서 그 구조를 변경하면서 성능 평가를 수행하였으며 그 결과가 제시되었다. 제시된 결과에 의하면 인터넷상에 분산된 복수의 워크플로우 서버는 분산된 태스크에 대한 안정적인 운영 외에도 전체 시스템의 성능을 향상시키는 데에도 도움이 되는 것으로 확인되었다.
최근 지리정보분야의 표준화 기구인 OGC(OpenGIS Consortium)는 GML과 같은 지리정보 부호화에 대한 표준 연구와 더불어 이를 적용한 지도, 영상 등의 지리데이터의 주석에 관한 연구를 진행하고 있다. 지리데이터의 주석은 지리데이터에 대한 이해 및 의사 결정.교환이 필요한 분야에서 다양하게 활용되어질 수 있다. 예를 들면 관광분야에서 여행지도에 중요 관광코스를 심벌로 표시하거나 구체적인 설명을 텍스트로 나타내는 것이다. 본 연구는 이러한 주석의 기능을 국가수치지도에 활용하기 위한 방안을 제시하고 이를 구현하였다. 먼저 국가수치지도 포맷에 잘 부합할 수 있도록 만든 OGC의 주석 스키마의 수정안과 이를 포함한 GML 응용 스키마의 생성 방법을 제안하였다. 그리고 주석 활용 결과를 가시화하기 위해 주석되어진 지도 인스턴스 문서를 XSLT와 VML을 이용하여 VML 문서로 변환하였다. 향후에는 DXF 포맷뿐만 아니라 다양한 수치지도 포맷을 지원할 수 있도록 연구가 필요하며, 지방자치단체에서 전개하고 있는 UIS에서 지도의 요소(Entity)를 갱신할 경우 주석을 통해 이력을 관리하는 것과 같은 실제적 측면에서도 연구가 필요할 것으로 보인다.
모바일 서비스 환경에서 시간 동기화에 의해 생성된 패턴들은 데이터 스트리밍으로 인하여 인스턴스 값들이 다르게 스트리밍 된다. 본 논문에서는 유연한 클러스터링을 지원하기 위해 가변클러스터링 관리 기법을 제안하며, 이 구조는 다중 데이터 스트리밍을 동적으로 관리하도록 지원한다. 제안되는 기법은 일반적인 스트리밍기법과 달리 데이터 스트림 환경에서 동기화를 효율적으로 지원하는 기능을 수행하며, 구조적 표현단계와 적합성 표현단계를 거쳐 클러스터링 스트리밍이 관리된다. 구조적 표현 단계는 레벨정합과 누적정합을 수행하여 스트림 구조가 표현되며, 동적 세그먼트와 정적세그먼트 관리를 통해서 클러스터링 관리가 가변적으로 수행되도록 하였다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해서 k-means 기법, C/S 서버기법 그리고 CDN 기법과 시뮬레이션평가를 수행하였으며 그 결과 제안된 기법의 성능이 효율적임을 알 수 있었다.
최근 폼 기반의 웹 시스템에 대한 접근 제어 방법이 서비스 기반 아키텍처를 가지는 클라이언트 시스템 구현에 유용한 방법으로 주목받고있다. 특히 XForms 언어는 서버와 상호작용하는 XML 기반의 사용자 인터페이스를 기술하는 언어로 많이 채용되고 있다. 이 논문에서는 XForms 페이지에 대한 XPath 기반의 접근 제어 규칙을 효율적으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. XForms 페이지는 바인딩된 XML 노드에대한 연속된 질의로 모델링할 수 있으며 클라이언트 시스템은 사용자 인터페이스를 생성하면서 XPath 규칙을 계산한다. XPath 규칙은 인스턴스 데이터를 이용하는 조건부를 가지는데 이 조건부의 계산이 규칙들 사이에 또 연속된 질의 사이에 중복되는 경우가 많다. 중복되는 조건부의 효율적인 계산을 위해서 조건부 그래프 모델을 제안하여 동일한 컨텍스트 노드에 대해 이전에 계산된 결과를 재사용하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 각 조건부 식이 해당되는 XML 노드에 대해 한번만 계산되는 것을 보장한다.
통신 기록 데이타는 이메일이나 인스턴스 메시지를 주고 받거나, 웹사이트에 접속하는 것과 같은 통신 이벤트들로 구성된다. 미국과 유럽연합을 포함한 여러 나라에서는 인터넷을 사용한 범죄의 조사와 발견을 위해서 통신 서비스 제공자에게 이런 데이타를 보관하도록 규정하고 있다. 보관되는 통신 기록 데이타의 크기가 매우 크기 때문에 치안당국이 이 데이타를 사용하기 위해서는 필요한 정보만을 효과적으로 추출해내는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 발신자, 수신자, 통신발생시각의 세 가지 정보만 포함하는 통신 이벤트가 주어질 때, 의미 있는 정보 중 하나인 대화형 통신 순서열 패턴과 이러한 패턴의 마이닝 문제를 정의하고 것을 해결하기 위해 Fast Discovering Interactive Communication Sequence Patterns (FDICSP)라 불리는 알고리즘을 제안한다. FDICSP는 길이가 짧은 대화형 통신 순서열을 조합하여 길이가 긴 대화형 통신 순서열을 생성 해나가는데, 대화형 통신 순서열의 특성에 초점을 맞춘 작업을 통해 효율적으로 대화형 통신 순서열 패턴을 찾는다.
최근 데이터 통합을 위한 방안으로 데이터 이질성을 해결하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 우리가 제안하는 시스템의 구성요소는 XMDR 래퍼와 XMDR 저장소이다. XMDR 래 퍼는 XMDR의 표준 정보를 기반으로 인터페이스를 생성하고, 표준 정보와 로컬스키마 간의 매핑정보를 이용하여 글로벌 XMDR 쿼리와 로컬 쿼리 간의 상호변환을 수행함으로써 기존 시스템의 이질성을 해결한다. XMDR 저장소는 표준 정보와 로컬간의 매핑정보를 관리하는 XMDR과 수행된 결과를 저장하는 Proxy DB로 구성되어 있다. 사용자는 동일한 인터페이스를 사용하고, XMDR 래퍼가 XMDR의 메타 시멘틱 온톨로지를 이용하여 스키마의 이질성을 해결뿐만 아니라 인스턴스 시멘틱 온톨로지를 통한 값의 의미에 따른 이질성도 고려함으로써 중복된 질의를 수행하지 않아도 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 데이터 이질성을 해결하고 효율적인 데이터 통합을 위한 데이터 그리드 래퍼를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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