• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.286-296
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• 2007

본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 시시각각으로 변하는 고객의 요구사항을 만족시키기 위해 상호 협력을 시도하는 다중 에이전트들이 의사결정을 수행할 경우 발생할 수 있는 충돌의 해결을 지원하는 지능적인 온톨로지 관리 모듈(intelligent-Ontology Management Module, i-OMM)과 다중에이전트 관리 모듈(Multi-agent Coordination Module, MACM)을 포함하는 u-DSS 포털을 제안한다. 개별 에이전트들은 온톨로지와 문제해결을 위한 프로시저 등을 이용해 자신의 문제를 해결하는 것을 기본으로 한다. 그러나 다른 에이전트들과 협력을 통해 문제를 해결해야 할 경우에는 먼저 개별 에이전트들이 보유한 각 온톨로지의 통합 및 데이터간의 충돌 해결이 요구된다. i-OMM은 개별 에이전트들이 보유하고 있는 이질적인 온톨로지를 통합하여, 문제해결을 위한 하나의 통합된 새로운 동적 온톨로지 뷰(integrated ontology view, IOV)의 생성을 지원한다. 온톨로지 통합과제에서 생성된 IOV는 사례로 저장되고 유사한 문제 해결에 재사용된다. MACM은 고객 에이전트들의 요구사항 변화에 따라 관련 개별 에이전트들 간의 데이터 충돌을 해결하여 에이전트들의 의사결정과정을 지원한다. 따라서 i-OMM과 MACM을 이용한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 분산된 에이전트들의 협력적 문제 해결을 지원하는 시스템을 유비쿼터스 의사결정지원 시스템 포탈(ubiquitous decision support system, u-DSS Portal)이라고 지칭한다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 활용 대상은 고객, 판매자, 제조업체, 및 배송업체의 배송차량들의 에이전트들로 구성된 u-fulfillment 시스템으로 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.169-171
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• 2006

인터넷이 보다 대중화되고 광범위해지면서 의미적 관계에 따라 정보를 저장하는 온톨로지 시스템이 미래의 지능적인 컴퓨터를 위한 적절한 수단으로 각광받고 있다. 하지만 온톨로지와 같은 메타 데이터를 사용한 방법은 그 사용 목적 또는 작성자의 개인적인 관점에 따라 다양한 이질적인(heterogeneous) 형태를 띠게 된다. 이러한 이질적인 정보들은 데이터가 다른 시스템에서 처리되는 것을 어렵게 한다. 정보의 상호운용성을 보장하기 위해서는 서로 다른 온톨로지 시스템간의 개체에 대한 유사도를 평가할 수 있어야 한다. 따라서 두 개의 다른 OWL 언어로 정의된 온톨로지 사이에서 두 개의 엔티티의 유사도를 측정하기 위한 새로운 유사도 척도(similarity measure)를 제안하였다. 이는 온톨로지 상의 이질적인 정보를 통합하는데 사용되며, 온톨로지 비교(comparison), 정렬(alignment), 매칭(matching) 그리고 병합(merging)의 기반이 되는 중요한 기법이다. 새로운 유사도 척도는 특정한 매핑 정보를 사용하지 않고 온톨로지 언어의 속성을 기반으로 하므로 OWL을 사용한 온톨로지 간의 유사도 검색에 곧바로 적용될 수 있는 장점을 지닌다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.10 no.1
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• pp.1-13
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• 2004

The Semantic Web introduces the next generation of the Web by establishing a semantic layer of machine-understandable data to enable machines (i.e intelligent agents) retrieve more relevant information and execute automated web services using semantic information. Ontology-related technologies are very important to evolve the World Wide Web of today into the Semantic Web in representation and share of semantic data. In this paper, we proposed and implemented the efficient ontology management system, K-Box, which constructs and manages ontologies using topic maps. We can use K-Box system to construct, store and retrieve ontologies. K-Box system has several components: Topicmap Factory, Topicmap Provider, Topicmap Query Processor, Topicmap Object Wrapper, Topicmap Cache Manager, Topicmap Storage Wrapper.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.279-282
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• 2007

인터넷의 생활화와 컴퓨터의 대중화로 인해 의료 분야에서도 웹 환경에서의 지식기반 시스템의 필요성이 증대되고 있으며, 의료정보 자원과 지식기반의 응용시스템이 점차 늘어나고 있다. 또한, 지식기반 시스템에서 의료정보를 의미적 처리하기 위한 의료분야의 온톨로지 개발도 많이 시도되고 있다. 한방 온톨로지는 질병, 증상 등 정보를 체계적이고 논리적으로 표현함으로써 의료정보의 효과적 제공 및 의료지원이 가능한 지식 자원이다. 한방 온톨로지 기반의 지능화된 의료 서비스는 한방분야의 질병 및 증상 정보에 정확성을 부여하고, 체계적이고 질적으로 향상된 데이터를 제공할 수 있다. 또한, 환자의 증상에 따른 연관 증상을 제공하여 지능적인 문진이 이루어질 수 있도록 문진시스템에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 한방 의료 분야의 질 높은 의료지원 서비스 제공을 위한 한방 온톨로지 설계 및 구현 방법을 제시하고, 구축한 한방 온톨로지를 소개한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.277-285
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• 2007

본 연구는 시맨틱웹 응용의 중심 기술인 웹 온톨로지의 표현과 추론을 위해 서술 논리와 규칙언어를 기반으로하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 현재 웹 온톨로지 표현 언어인 OWL DL은 서술 논리에 근거하여 표현되는 것이나, 기계나 온톨로지 공학자가 OWL로 기술된 온톨로지를 직관적으로 이해하고 공유할 수 있는 형식적이고 명시적인 온톨로지의 지식 표현은 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 시맨틱웹이 목적하는 웹 온톨로지 구축을 위한 웹 온톨로지 모델링 방법으로 웹 온톨로지 모델링 계층을 제안하고, 제안된 각 계층에 따라 서술 논리의 TBox와 ABox의 구조와 SWRL을 기반으로 지식을 표현하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 웹 온톨로지 모델링 방법의 성능 검증을 위해 제안 방법에 따라 웹 온톨로지를 구축하였고, SPARQL과 TopBraid의 DL Inference를 이용하여 구축된 웹 온톨로지의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.483-486
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• 2009

본 논문은 클러스터링 탐색 방법과 온톨로지 학습 방법을 융합하여 보다 더 효율적인 검색 방안을 제안한다. 이를 통해 키워드가 정확하게 일치하지 않더라도 사용자가 원하는 웹 서비스를 검색할 수 있고, 반대로 키워드가 일치하지만 사용자가 의도하지 않은 웹 서비스는 검색 결과에서 제거할 수 있다. 주된 아이디어는 매개변수들 사이의 숨은 시맨틱 개념을 찾아내어 온톨로지를 학습하고, 확장된 키워드 탐색 방법과 온톨로지 활용 방법을 혼합 사용하여 보다 지능적인 웹 서비스 매칭을 수행하는 것이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.221-225
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• 2005

언제 어디서나 자유롭게 인터넷을 사용할 수 있는 다가오는 유비쿼터스 환경에서 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾고자 하는 사용자들의 요구는 중요한 이슈가 되었다. 대량의 정보에 대한 정확하고 의미있는 검색의 해결책으로 제시된 한 분야가 바로 시맨틱 웹이다. 우리는 본 논문에서 시맨틱 웹의 핵심 기술인 차세대 데이터베이스라 불리는 온톨로지를 통합하고 이를 확장해 나아가는 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서 온톨로지 통합에 사용되는 기법은 맵핑을 이용한 온톨로지 병합(merging) 기법이고, 이를 바탕으로 하는 상위 온톨로지 확장은 통합된 온톨로지를 메타레벨과 언어레벨로 나누는 작업을 통해 이루어진다. 제안된 방법은 중복되는 온톨로지들을 최소화하여 재사용성을 높이는데 기여한다. 또한 온톨로지들 사이의 개념들 간의 관계를 효율적으로 만들고, 시맨틱 웹뿐만 아니라 나아가 유비쿼터스 웹 환경에서 사용자들이 원하는 정보의 공유를 용이하게 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.14 no.4
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• pp.19-30
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• 2008

Semantic heterogeneity should be overcome to support automated information sharing process between information systems in ontology-based distributed environments. To do so, traditional approaches have been based on explicit mapping between ontologies from human experts of the domain. However, the manual tasks are very expensive, so that it is difficult to obtain ontology mappings between all possible pairs of information systems. Thereby, in this paper, we propose a system to make the existing mapping information sharable and exchangeable. It means that the proposed system can collect the existing mapping information and aggregate them. Consequently, we can estimate the ontology mappings in an indirect manner. In particular, this paper focuses on query propagation on the distributed networks. Once we have the indirect mapping between systems, the queries can be efficiently transformed to automatically exchange knowledge between heterogeneous information systems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.336-339
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• 2008

유비쿼터스 지능공간은 개인이 원하는 서비스를 능동적이며 효율적으로 제공하는 공간이다. 그러한 환경을 제공하기 위해서 올바른 온톨로지의 모델링과 적절한 추론이 필요하다. 온톨로지 모델링의 어려움을 생각하며 그 방법을 모색한다. 또한 온톨로지 추론 엔진 중 RacerPro와 JESS의 특징을 이용하여 온톨로지의 보다 효율적인 활용방안을 찾는다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.317-330
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• 2005

시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 지능형 에이전트 혹은 규칙기반 시스템 등의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 그러나 규칙기반 시스템의 활용에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 이와 같은 제약을 극복하기 위해 웹 페이지로부터 규칙을 습득하기 위한 XRML 방법론이 제안되었다. XRML 방법론은 웹 페이지로부터 규칙을 식별하고 식별된 결과로부터 자동으로 규칙을 생성하는 두 단계로 구성되어 있다. 여기서 규칙의 식별은 규칙생성의 자동화 정도에 매우 중요한 영향을 미친다. 그러나 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의존하고 있다. 이러한 지식관리자의 부담을 줄이기 위해 본 논문에서는 온톨로지 기반의 개선된 규칙식별 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 OntoRule이라는 이름의 온톨로지를 설계하였다. OntoRule은 자동화된 규칙 식별을 지원하기 위해 사용되며, 규칙의 구성요소들과 구조에 대한 정보를 포함하고 있다. 그리고 OntoRule을 이용하여 규칙을 식별하는 절하를 제안하였다. OntoRule과 규칙식별 절차를 제안하는 과정에서 온톨로지 학습효과, 하향식 접근방식과 상향식 접근방식의 차이, 온톨로지 적용범위 관리, 규칙 구성요소의 식별순서, 생략된 별수의 식별과 같은 놈점들이 고려되었다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 방법론의 효과를 보였다.