• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2005.11a
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• pp.1197-1200
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• 2005

시맨틱 웹에서 지능형 검색은 잘 구축된 온톨로지의 추론에 의해 가능하다. 온톨로지는 간단히 표현하면 단어와 관계들로 구성된 사전으로서 어느 특정 도메인에 관련된 단어들을 계층적 구조로 표현한다. 이런 구조는 다양한 방법으로 표현이 가능하며 추론에 적합한 구조인 N-TRIPLE로의 변환을 위해 JENA API를 사용한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.313-316
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• 2016

온톨로지란 사물이나 개념의 속성이나 관계를 사람과 컴퓨터 모두 이해할 수 있는 형태로 표현한 모델로 정보검색, 인공지능, 소프트웨어 공학 등의 분야에서 많이 활용된다. 온톨로지에는 다양한 정보가 구조화되어 저장되어 있지만 일반적으로 온톨로지가 제공하는 그래프 형태의 데이터들은 사용자들이 직관적으로 이해하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지의 정보를 문장화하여 한국어 문서를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주제와 관련된 트리플을 추출하고 이를 문장정렬, 결합, 생성을 위한 정보가 담긴 템플릿을 생성한 뒤 한국어 문법에 맞게 문장을 생성한다. 또한 기존 연구에서 다루지 않았던 이벤트 온톨로지의 내용을 포함하여 문장을 생성한다. 두 온톨로지로부터 생성된 문장을 연결하여 주제어를 설명하는 하나의 문서를 작성한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.727-729
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• 2005

본 논문에서는 시맨틱 웹 환경의 핵심기술인 온톨로지 기술을 블로그에 접목하기 위한 블로그 모델링 방식을 제안한다. 블로그에 사용되는 개념과 개념 간의 관계를 온톨로지로 표현하여 공유된 지식으로 이용함으로써 블로그 상에서 보다 세부적이고 정확한 검색 및 추론을 가능하게 하였다. 블로그에 시맨틱 웹 기술인 온톨로지를 적응시킴으로써 사용자의 특성에 맞는 개별화된 블로그 서비스를 제공할 수 있으며 사용자에게 관심 블로그 커뮤니티에 대한 링크 추천이나 사용자 관점에 따른 커뮤니티를 동적으로 구성 할 수 있다. 또한 사용자가 중요하게 생각하는 관점에 따라 원하는 블로그 컨텐츠 검색이 가능하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.313-316
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• 2016

온톨로지란 사물이나 개념의 속성이나 관계를 사람과 컴퓨터 모두 이해할 수 있는 형태로 표현한 모델로 정보검색, 인공지능, 소프트웨어 공학 등의 분야에서 많이 활용된다. 온톨로지에는 다양한 정보가 구조화되어 저장되어 있지만 일반적으로 온톨로지가 제공하는 그래프 형태의 데이터들은 사용자들이 직관적으로 이해하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지의 정보를 문장화하여 한국어 문서를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주제와 관련된 트리플을 추출하고 이를 문장정렬, 결합, 생성을 위한 정보가 담긴 템플릿을 생성한 뒤 한국어 문법에 맞게 문장을 생성한다. 또한 기존 연구에서 다루지 않았던 이벤트 온톨로지의 내용을 포함하여 문장을 생성한다. 두 온톨로지로부터 생성된 문장을 연결하여 주제어를 설명하는 하나의 문서를 작성한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.385-388
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• 2004

인공지능분야에서의 온톨로지란 기본적인 개념의 규정과 개념들 사이의 관계를 표현한 용어들의 분류(classification)를 의미한다. 온톨로지를 만들기 위해서는 많은 온톨로지 관련 언어가 있다. 그 중 최근의 연구 방향은 DAML+OIL과 OWL로 작성된 온톨로지를 이용한 추론, 인텔리전트 서비스 분야이다. 본 논문에서는 웹 상의 미술 작품 온톨로지에 대해 기존의 키워드 매칭 검색 대신에 추론엔진을 이용한 시맨틱 기반의 확장된 검색 방법을 소개한다. 향후 연구는 퍼지 개념을 도입하여 기존의 결과 보다 정확한 검색 결과를 얻기 위한 연구를 할 것이다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.486-489
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• 2008

재난방재시스템은 재난에 대하여 예방, 대비, 대응, 복구 단계별 활동을 지원하기 위한 정보시스템이다. 재난방재시스템은 여러 형태의 재난에 대하여 여러 수준의 다양한 정보자원을 이용해야 하고 여러 임무를 맡고 있는 다양한 인적자원과 다양한 물적 자원을 활용하여 준비하고 빠르게 대응해야 한다. 기존의 재난방재시스템은 통합적인 상황분석이 부족하고, 지역재난상황에 따라 표준행동에 의한 자동적 실시간 임무부여와 실시간 보고의 처리, 재난관리자의 경험적 지식을 활용될 수 있는 정보시스템화는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 주로 국방, 경찰, 보안 분야에 적용되어온 정보융합(Information fusion)기술과 비즈니스 룰(BRMS)의 규칙기반 지능형 기술을 활용하여 여러 수준의 다양한 정보를 종합 분석하여 통합적인 상황정보를 제공하고, 표준행동 요령과 지역 재난관리자의 지식을 활용하여 인적자원과 물적 자원에 대한 대응계획을 제시하여 대응조치를 선택할 수 있도록 하며, 현장 상황에 따른 실시간 임무 부여와 상황 보고를 처리할 수 있는 정보융합기반 지능형 재난방재 프레임워크를 제안한다. 본 연구의 프레임워크는 지역단위 재난방재에 적용을 고려하고 있으며 오픈소스 소프트웨어를 같이 활용하는 프로토타입 구현을 계획하고 있다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.12 no.3
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• pp.133-150
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• 2007

In this paper we investigate a trend analysis service using Semantic Web technology in a news domain. The trend analysis service can provide more intelligent answers rather than the answer given In current news search engines since it can analyze the passage of time and the relation among news. In order to provide the trend analysis service, the capability of temporal reasoning is required, but the Semantic Web language such as OWL does not support the reasoning capability. Therefore, we propose a language TL-OWL(Temporal Web Ontology Language) extending OWL with the temporal reasoning.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.282-285
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• 2011

서술논리를 기반으로 하는 OWL 온톨로지는 표준화된 형식적 언어로써 실세계의 도메인 지식을 표현하는데 적합하다. 따라서 논리를 바탕으로 명시적으로 정의된 지식 속에 내재되어 있는 새로운 지식의 추론이 가능하다. 그러나 OWL이 가지는 Open World Assumption(OWA)의 특성은 근거가 불완전하거나 완전한 정보획득이 불가능한 상황에서의 추론을 제한한다. 더불어 OWL이 가지는 또 다른 특성으로 Unique Name Assumption(UNA)의 비지원은 실제적 지식표현을 지원하는 반면, 표현의 불충분으로 인해 결과 도출의 불능을 야기한다. 이러한 특징을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 에이전트 구성을 위한 서술논리 기반 지식 표현 방법을 제안한다. 이는 논리적 정당성을 유지하고 올바른 결과를 이끌어 낼 수 있도록 하며, 항상 논리적 결론 도출이 가능한 지식모델을 구성할 수 있도록 돕는다. 이를 통해, 지식모델에 정의된 불완전한 개념에 있어서 OWL이 가지는 특징으로 인하여 발생할 수 있는 문제점에 대한 해결방안을 제시한다. 이에 있어서, 모바일 온톨로지의 예를 통하여 OWA와 UNA에 따른 추론의 제약을 보이며, 이를 해결할 수 있는 방안을 논리적으로 표현함으로써 본 제안의 정당성을 증명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.331-333
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• 2006

본 논문에서는 작업장 감지 시스템 WMS(Workshop Monitoring System)의 센서로부터 수집된 정보를 통하여 작업장 상황(Situation)을 지능적으로 인식할 수 있는 시스템을 개발하였다. 기존의 시스템은 개별 센서가 보낸 정보에 기반한 작업장 상황파악이 그 주된 기능이다. 본 연구에서는 센서 정보의 연관성을 파악하고 정상 및 비정상 상황을 구분함과 아울러 비정상 상황이 발생할 수 있는 원인을 분석하여 센서 온톨로지(Sensor Ontology)를 구축하였다. 이러한 지능적 상황인식을 통하여 유비쿼터스 환경에서 센서 융합(Sensor Fusion)형 상황인지를 가능하게 하는 시스템 구현 기초기술을 확보하였다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.12
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• pp.1365-1375
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• 2016

One of the most important capabilities for autonomous service robots working in living environments is to recognize and understand the correct context in dynamically changing environment. To generate high-level context knowledge for decision-making from multiple sensory data streams, many technical problems such as multi-modal sensory data fusion, uncertainty handling, symbolic knowledge grounding, time dependency, dynamics, and time-constrained spatio-temporal reasoning should be solved. Considering these problems, this paper proposes an effective dynamic context management and spatio-temporal reasoning method for intelligent service robots. In order to guarantee efficient context management and reasoning, our algorithm was designed to generate low-level context knowledge reactively for every input sensory or perception data, while postponing high-level context knowledge generation until it was demanded by the decision-making module. When high-level context knowledge is demanded, it is derived through backward spatio-temporal reasoning. In experiments with Turtlebot using Kinect visual sensor, the dynamic context management and spatio-temporal reasoning system based on the proposed method showed high performance.