유비쿼터스 환경에서 사용자는 개인용 디바이스를 이용하여 보이지 않는 수많은 자원들과 서로 연결하여 원하는 서비스를 제공 받기를 원한다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위하여 유비쿼터스 지능 공간에 존재하는 자원들 사이의 공유가 필요하며 이를 효율적으로 수행하기 위한 연구는 새로운 연구 주제이다. 그러나 동일한 환경이라 할 지라도 각 사용자들의 상황은 서로 다르며 개인적인 성향 역시 다양하다. 그러므로 동일한 공간에서 동일한 서비스를 원하는 사용자들이라 할 지라도 현재의 상황과 사용자 개개인의 개성에 따라 필요로 하는 자원이 다른 것이 현실이다. 그러므로 본 논문에서는 사용자의 상황을 인지하여 맞춤형 자원을 추천하는 시스템을 개발한다. 추천 시스템은 사용자의 상황을 인지하기 위한 방법으로 온톨로지 기반 추론을 수행하고, 개인화 추천 서비스를 제공하기 위하여 규칙들 이용한 규칙 기반 추론 방법을 수행한다.
이기종의 자원들로 이루어진 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용과 대용량의 데이터를 고속으로 처리하기 위해서는 실시간으로 변화하는 자원의 상태에 따라 대처 할 수 있는 동적인 작업 스케줄링 모델이 필요하다. 현재 이기종의 자원들에게 작업을 어떻게 분배 및 할당 할 것인지에 대하여 많은 자원 평가 방법 및 휴리스틱 기법들이 연구되었으나 이러한 방법들은 표준언어를 사용하지 않기 때문에 시스템 호환 및 확장에 어려움이 많다. 또한 다양한 자원들의 상태가 실시간으로 동적으로 변화하기 때문에 기존 연구에서 제안한 방법으로는 효율적인 처리가 불가능하거나 자원의 상태 변화에 동적으로 대처할 수 없다. 본 논문은 이러한 기존 연구들의 문제에 대한 해결책으로 W3C에서 제정한 온톨로지 표준 언어인 OWL을 이용하여 자원 온톨로지를 구축함으로써 이기종의 자원 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 자원의 동적인 변화에 따라 작업 스케줄링하는 방법을 지식기반의 다양한 규칙들로 정의하여 추론을 통해서 최적의 자원에게 작업을 할당하는 시멘틱 컴퓨팅 기반의 동적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과는 본 논문에서 제안한 작업 스케줄링 모델이 기존 모델에 비하여 낮은 작업 손실과 높은 작업 처리율 및 짧은 응답시간을 제공함으로써 이기종의 자원들로 구성된 시스템 전반에 걸쳐 안정적이고 고속의 데이터 처리를 제공할 수 있다는 사실을 증명한다.
본 연구에서는 의미의 구조적인 표현에 중점을 두고 객체와 객체들 간의 관계를 표현하는 온톨로지를 개발하고자 하였다. 개발된 온톨로지가 실제 환경에 적용될 수 있도록 기존의 온톨로지나 메타데이터들과의 상호운용성에 대해서도 고려하였다. 전체적인 틀을 제공하는 ABC 온톨로지와 통합될 수 있는 응용분야를 고려하였으며, 특히 이벤트를 중심으로 개념이 표현될 수 있는 분야를 선택하였다. 본 연구에서는 이러한 분야를 음악으로 간주하였고, 음악분야 온톨로지를 개발하였다. 이는 단순한 용어들의 의미적인 연결뿐만 아니라 잠재적인 의미를 추론할 수 있는 기반지식을 함께 제공하였다. 본 연구에서는 전체적인 틀을 표현하는 ABC 온톨로지에 의미를 전달해주는 도메인 온톨로지인 음악 온톨로지를 적용하여 ABC 온톨로지 확장 모형을 개발하였다. 개념 관계를 표현하는 온톨로지 확장 모형은 틀과 의미가 조화를 이루는 하나의 온톨로지로 개발되며, 온톨로지의 특징인 추론 기제를 적용하였다. 또한 ABC 온톨로지 확장 모형과 상이한 메타데이터 모델간의 상호운용성을 고려하여, 확장 모형에 대한 활용가능성도 분석하였다.
최근 이슈가 되고 있는 시스템 생물학(Systems Biology)은 생물학적인 이론과 컴퓨터의 계산적인 모델링 그리고 실험의 상호 의존적인 통합으로써 특징 지워진다. 그 중 컴퓨터의 계산적인 모델링에 대한 연구가 무엇보다 중요한 비중을 차지하고 있다. 하지만 계산적인 모델링에서 여러 자원을 통합하기 위한 공통의 기반 구조나 표준에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 KML 기반의 형식을 갖춘 SBML(Systems Biology Markup Language)이 시스템 생물학의 표준으로 개발되어 연구 중에 있다. 현재 시스템 생물학 분야에서 개발중인 시뮬레이션과 데이터 분석을 위한 다양한 응용 어플리케이션이 이미 SBML 문서를 지원하고 있다. 본 연구에서는 시스템 생물학 분야에서 SBML 표준에 대한 중요성을 인식하여, 객체지향 바이오 데이터베이스로부터 질의 결과를 SBML 문서로 변환하고, 반대로 외부의 SBML 문서를 객체지향 데이터베이스에 저장하는 변환기를 제안하며, 데이터를 검색하고 저장하는데 발생하는 중복이나 동의어 관계의 모호성을 줄이고 정확성을 높이기 위한 방안으로 온톨로지 기법을 적용한다.
OMIM이나 MedLine과 같은 바이오 정보를 포함한 대규모의 데이터베이스에서의 바이오 정보검색이나 추출은 단계별 처리가 상호적인 운용에 의한 것이 아니라 수동 또는 Perl script에 의한 것이 대부분이다. 바이오정보(bio-information)의 효과적 추출과 유추를 위해서는 현재 상이한 스키마로 이루어진 다양한 데이터베이스들 간의 이질적 데이터(heterogeneous data)를 체계적이고 효율적으로 통합하는 표준 방안이 필요하다. 이를 위해서는 서로 다르게 표현된 다양한 개념간의 관계를 표현하는 지식체계가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 지식체계인 온톨로지(ontology)와 자원 메타정보(metadata)를 표현하기 위한 국제적 표준안으로 대두되고 있는 시맨틱 웹(semantic web)에서 제공하는 온톨로지, 메타정보, 스키마 통합 안을 발전적으로 적용하여 이질적 바이오 정보의 효율적 통합처리 방안을 제시하고자 하였다.
최근 들어 수자원관리에 있어서도 다양한 이해당사자의 참여 요구가 증가하고 있으며, 수자원과 함께 생태, 환경, 사회, 경제적인 요소의 고려도 요구되고 있다. 이에 부응하기 위하여 수자원관리자들은 통합수자원관리의 실현을 위한 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 통합수자원관리에 필요한 지식관리시스템(www.water21.net)을 구축하였다. 수자원 통합지식관리시스템에서는 지식을 구조화/체계화하기 위하여 관리계획의 준비, 모델의 구성, 계획의 수립, 계획의 평가 등 4단계로 구성된 프로세스 온톨로지(Ontology)를 개발하고 적용하였으며, 수자원관련 지식의 효율적인 유통체계를 구축하기 위하여, 물 관련 지식의 허브 역할을 수행할 수 있는 버퍼 개념을 도입하고, 지식제공자들과 '물관련 지식공유협약'의 체결을 추진하고 있다. 통합수자원관리에는 다양한 이해당사자의 참여와 생태, 환경, 사회, 경제적 요소에 대한 고려가 필요하다. 하지만 이를 실현하기 위해서는 많은 시간과 비용이 소요된다. 본 연구에서 개발된 수 자원통합 지식관리시스템은 사용자들에게 물관련 정보를 빠르고 체계적으로 제공함으로써 이에 소요되는 시간과 비용을 줄여줄 것이다. 또한 국가적으로는 물관련 분야의 지식기반을 구축하는데 기여하게 될 것이다.
본 논문은 기업 온톨로지를 기반으로 하는 비즈니스 프로세스 컨설턴트 시스템(BUPCO)의 설계를 기술한다. BUPCO 시스템은 사용자 인터페이스, 프로세스 표현 도구, 프로세스 평가 도구, 프로세스 분석 도구, 워크플로우 영향분석 도구, 프로세스 시각화 도구로 구성된다. 그 기반에 기업의 프로세스 지식을 표현하기 위해 기업 온톨로지를 구축하고 온톨로지 추론을 위한 프롤로그 추론기를 개발하였다. BUPCO 시스템은 기업 업무 환경의 변화에 빠르게 적응할 수 있는 최적의 프로세스 개선안을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템을 통해 기업은 내부의 각종 비효율성을 제거하고 프로세스와 자원을 최적화함으로써 기업의 경쟁력을 제고시킬 수 있을 것이다.
현재 웹의 발전과 더불어 시맨틱웹의 응용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 아직까지 그것에 대한 결과물이 나오지 않는 것은 정보자원을 의미적으로 정확히 분석하고, 관리할 수 없는 시스템의 부재라고 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 Annotator들을 분석하고, 시맨틱웹의 응용에 필요한 온톨로지 annotation system을 구현하여, 사용자가 원하는 정확한 정보를 검색하고, 사용자가 편리하게 관리 저장 할 수 있는 방법을 제시하였다.
웹의 확산과 더불어 웹 상에 존재하는 정보의 양은 예측할 수 없을 정도로 증가하였고, 웹 사용자의 이용수준과 요구사항도 매우 다양하고 복잡해졌다. 이러한 환경에서 사용자 요구에 맞는 적절한 정보를 제공하기 위해서는 정확하고 필요한 정보만을 효율적으로 추출하고, 웹 정보들 간의 관계와 정보 자원들 사이의 의미적 연관성을 기술하는 지식 표현 수단으로 온톨로지(Ontology)가 필요하게 되었다. 이를 위해 W3C는 다양한 온톨로지를 통합하여 시맨틱 웹에서 웹 정보들간의 의미적 표현을 기술할 수 있는 표준으로 OWL(Web Ontology Language)을 제안하였으나, 이를 활용하기 위한 저작도구가 전무한 실정이다. 따라서 본 논문은 W3C에서 표준으로 제안하고 있는 OWL의 속성들을 분석하여, OWL 구문을 직관적이고 효율적으로 생성, 저작할 수 있는 OWL builder를 설계 및 구현하였다.
온톨로지는 주어진 응용 도메인의 특성을 나타내는 관련 개념들의 집합과 정의 그리고 그들간의 관계로 이루어진다. 본 논문에서는 코퍼스에 있는 텍스트의 분석 결과를 이용한 온톨로지를 구축방안과 이를 문서의 검색에 사용함으로써 해당정보가 있는 자원을 찾는 정확도를 향상시키는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여, 실험 도메인의 문서 내에 출현한 전문 용어들의 결합형태를 분석하여 계층구조를 도출해내는 알고리즘을 제안하며 구축된 온톨로지를 문서의 검색에 응용하였다. 제안된 온톨로지는 전통적인 문서검색의 인덱스 파일과 같은 역할을 하게 되며, 질의로 들어온 키워드뿐 아니라 그에 대한 온톨로지 내 하위어들에 기반하여 검색을 수행함으로써 많은 의미정보를 포함하고 있으며 검색의 정확도를 높일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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