REA 모델은 EA 모델의 구성요소인 측면을 역할측면, 연산측면, A-PART-OF 측면, IS-A 측면, 속송측면 등의 5개 측면으로 분류한 모델이다. EATPS 는 사용자 인터페이스모듈, 지식생성 모듈, 인스턴스 관리 모듈, 스키마 구조관리 모듈, 무걸성검사 모듈등의 5개 모듈로 구성된 지능적 지식표현 시스템의 REA 모델에 의해 대화식 (interactive) 으로 생성하고 관리한다. 본눈문에서는 EATPS 의 구성과 기능, 지식 정의언어인 EAKDL 의 구조및 대화식 형성, 지식생성 모듈의 구성과 기넝, 클래스 생성 모듈의 기능과 알고리즘, 그리고 상속추론메카니즘을 도입한 생성모듈의 기능 및 알고리즘을 제시하였다.
오늘날 세계화된 시장 환경은 기업간 협업 프로세스의 동적 구성을 요구하고 있으며, 웹 서비스 (Web services)와 비즈니스 프로세스 관리 (Business Process Management) 기술의 발전이 이의 구현을 뒷받침하고 있다. 임의의 기업과의 느슨한 구성(loosely-coupled)을 통한 동적 협업이 활성화됨에 따라, 프로세스의 서비스 품질 (Quality of Service)이 중요한 문제로 대두되고 있는데, 특히 단순한 단위 웹 서비스가 아닌 장기 실행 액티비티 (Long-termed activity)를 포함하는 협업 프로세스에서는 제한된 시간 내에 프로세스의 정상적 수행을 보장하는 것이 핵심적 요구사항이라 할 수 있다. 본 연구에서는 프로세스 수행 계획을 동적으로 생성, 관리함으로써 프로세스의 각 인스턴스들의 완료와 납기 준수를 보장할 수 있는 방법론을 제시한다. 본 방법론은 프로세스 인스턴스의 진행과정에 따라 중복(redundancy) 계획을 동적으로 수정함으로써 각 액티비티의 수행 시간과 신뢰성(reliability)을 독립적으로 관리한다. 본 방법론의 최적화 모델은 NP-hard로 증명되었으며, 본 연구에서는 최적화 모델을 위한 휴리스틱 알고리즘을 제시하고, 이를 실제 최적해와 비교하는 실험을 행하였다. 본 연구를 통해 보다 복잡한 기업간 협업환경에서의 수행 보장과 장애내감성 실현이 가능해 질 것으로 기대된다.
언어는 인간의 지적 활동의 가장 근본적인 도구이다. 컴퓨팅에 있어서도 특히, 인간의 지적 활동을 모방하는 경우에 언어를 통한 컴퓨팅이 효과적일 수 있다. 의미베이스는 시스템 기능문법(SFLT)을 기반으로 한 인간 사고의 모델링으로 언어기반 컴퓨팅의 도구로 이용될 수 있다 본 논문에서는 카네비게이션 시스템을 예로 들어 언어를 매개로 한 지적 컴퓨팅에 관한 아이디어를 제시한다. 의미베이스의 계층은 컨텍스트, 의미, 어휘문법으로 나뉘고, 각 계층은 시스템, 서브시스템, 인스턴스로 세분된다 본 논문에서는 카네비게이션의 컨텍스트를 정의하고, 이것을 바탕으로 의미층에서 의미를 생성함을 보인다 그리고, 제시한 의미베이스 안에서 대화를 분석 및 생성하는 과정을 통해 컴퓨팅이 이루어질 수 있음을 예를 통하여 보인다.
정형화되어 있는 데이터를 트리플 형식의 RDF 데이터로 변환하기 위하여 매핑 온톨로지를 제안하며, 이 온톨로지를 이용하여 실제 데이터를 RDF로 변환하는 변환기를 구현하였다. 본 논문에서는 트리플 변환을 위해 수행하는 매핑 작업을 개념화하고, 일반적인 매핑 타입을 정형화하고 제약사항을 설정하여 온톨로지 스키마로 제공한다. 트리플 생성을 위해 사용자가 매핑 내용을 인스턴스로 생성하면, 이를 이용하여 정형화된 데이터를 RDF로 자동 변환하는 변환기를 구현한다. 제안하는 매핑 온톨로지를 이용한 매핑규칙 작업은 온톨로지 편집툴을 활용하여 작업의 편의성을 제공하며 변환 작업의 안내 역할을 할 것이다.
비정상 행위의 탐지를 위한 침입탐지 시스템의 성능을 좌우하는 가장 큰 요인들은 패킷의 손실없는 수집과 해당 도메인에 알맞은 분류 기법이라 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 탐지엔진에 적용된 알고리즘의 부류에서 벗어나 Instance 기반의 알고리즘인 IBL(Instance Based Learning)을 선택하여 학습시간의 단축과 패턴생성에 따른 분류근거의 명확성을 고려였다. 또한, 기존 IBL에 포함되어 있는 Symbolic value 의 거리계산 방식에서 네트워크의 로우 데이터인 패킷을 처리하는데 따르는 문제를 해결하기 위해 VDM(Value Difference Matrix)을 사용함으로써 탐지률을 향상시킬 수 있었다. Symbolic value간의 거리계산에 따른 성능향상의 정도를 알아보기 위해 VDM 적용 유무에 따른 실험결과와 탐지엔진에 적용되었던 알고리즘들인 COWEB 과 C4.5를 이용한 결과를 비교분석 하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지고 관련 서비스와 제품이 많이 출시되고 있다. 특히 하나의 어플리케이션 인스턴스 상에서 멀티테넌트에게 독립적인 서비스를 제공하는 SaaS 플랫폼에 대한 관심이 급격히 확대되고 있다. SaaS 플랫폼 상에서 어플리케이션을 배포하기 위해서는 개발환경을 이용해 어플리케이션 개발자가 손쉽고 직관적으로 어플리케이션을 작성할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 SaaSpia 플랫폼 중 개발환경에 대해 Web 에서 제공하는 컴포넌트를 이용해 효율적인 개발 화면을 구성하기 위한 UI 설계 방안을 제시한다.
유비쿼터스 시스템은 개인화 서비스를 위한 사용자 모델링이 필요하다. 사용자 모델링은 더 정확한 컨텍스트 모델을 만들기 위한 중요한 단계이다. 본 논문에서는 컨텍스트 모델을 기반으로 사용자에게 적당한 서비스를 제공하기 위한 방법을 연구한다. 이를 위해서 우리는 개념 의존(conceptual dependency)을 이용한 온톨로지 기반 컨텍스트 모델링 방법을 제안한다. 이 모델은 관찰된 사용자 행동을 모델링한다. 우리는 사용자 행동을 모델링하기 위해서 개념 의존 이론을 기반으로 컨텍스트 온톨로지를 설계한다. 컨텍스트 모델러는 사용자 행동을 모니터하고 행동을 표현하기 위해 온톨로지 인스턴스를 생성한다. 더 정확한 행동 표현을 위해 본 연구에서는 시간 개념(temporal concept)을 기반으로 시간 추론을 사용하여 컨텍스트 모델을 구축한다. 생성된 시간 컨텍스트 모델은 온톨로지 추론을 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 상위 컨텍스트의 추론이 가능하다.
데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 이들 데이터를 다차원 데이터 모델로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 이용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 지금까지의 데이터 웨어하우스는 일반적으로 ER 도형으로 설계된 소스 데이터로부터 스타 스키마를 설계하고 구축하였다. 하지만, 최근 인터넷의 급성장으로 인해 차세대 웹 문서의 표준인 XML을 통한 인터넷 상의 문서 전송 및 정보 교환이 활발해 지고 있으며, XML 문서에 대한 다차원적인 분석이 요구됨에 따라 데이터 웨어하우스는 XML 문서로부터의 스타 스키마 설계 및 저장이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 XML DTD로부터 애트리뷰트 트리를 생성하여 스타 스키마를 설계하고 이 DTD를 따르는 XML 문서에서 스타 스키마의 인스턴스를 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하기 위한 XML2Star 알고리즘을 개발하였다. 이것을 통해 기업 및 사용자는 OLAP에서 XML 기반의 스타 스키마를 이용한 다차원적인 분석이 가능하게 된다.
본 논문은 지식 기반 정보유통 플랫폼 OntoFrame-K$^{(R)}$ 상에서 추론을 이용하여 연구자 간 협업 서비스를 제공할 수 있도록 하는 DBMS 기반 추론 서비스 OntoThink-K$^{(R)}$에 대해 기술한다. 본 추론 서비스는 URI 서버를 이용하여 RDF 트리플을 생성하고 추론 규칙에 의해 해당 트리플을 확장하며 SPARQL을 통해 질의 결과를 생성해낸다. 특히 이 모든 과정은 DBMS 기반으로 설계 구현되었는데 URI 서버와 성과 비성과 등록 인터페이스를 통해 별도의 추론 엔진을 사용하지 않고도 정합성이 보장되는 지식을 생성 관리할 수 있도록 하며, 불안정한 성능을 보이는 추론 엔진을 이용하지 않기 때문에 안정적인 성능을 보장할 수 있다는 데 그 특징이 있다. OntoThink-K$^{(R)}$는 온톨로지 스키마 트리플, 인스턴스 트리플, 그리고 전방 추론을 통해 획득한 추가 트리플을 포함하는 확장 트리플을 기반 지식으로 하는데, 최종 사용되는 RDF 트리플의 크기는 지식 확장 이전 631,158개, 지식 확장 이후 1,112,100개이다.
XML 문서를 위한 컴파일러를 개발하기 위해서는 많은 노력을 필요로 하기 때문에 XML 컴파일러를 자동적으로 생성할 수 있는 방법에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. XMLSchema가 표준으로 지정된 이후에 많이 사용되고 있지만, XMLSchema를 사용하는 XML 문서를 위한 XML 컴파일러 생성기에 관한 연구는 현재까지 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 속성 문법을 사용해서 XMLSchema를 사용하는 XML 문서를 위한 XML 컴파일러를 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. XML 컴파일러 생성기는 XMLSchema의 데이타 타입 정보와 별도로 제공되는 의미 정보를 이용해서 의미 클래스와 XML 컴파일러를 생성한다. 생성된 XML 컴파일러는 XML 문서를 파싱해서 의미 클래스의 인스턴스로 구성된 트리로 변환하고, 트리를 순회하면서 XML 문서를 사용자의 의도에 맞게 처리한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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