• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.265-269
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• 2006

차세대 웹의 중심기술인 시맨틱 웹을 구현하기 위해서는 컴퓨터가 지식을 추론하고 처리할 수 있게 하기 위한 지식표현방법인 온톨로지가 필수적으로 요구된다. 이러한 온톨로지 생성의 중요성이 점차 커져 가는 실정에 따라, 생성된 온톨로지들의 재사용을 위한 방법이 관련 연구들 사이에 중요한 과제로 떠오르기 시작되었다. 본 논문에서는 온톨로지의 재사용을 효율적으로 하기 위한 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 온툴로지를 사용자가 이해하기 쉽고 편집이 용이한 그래프 형태로 표현하는 방법으로 온톨로지를 UML로 변환하여 UML을 통한 온툴로지 재사용 방안을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 다음과 같다. OMG의 MDA 개념을 기반으로 기존에 생성된 온톨로지를 XML 파서를 이용하는 방법을 통하여 XMI로 변환한다. XMI로 변환된 온툴로지는 UML 도구를 사용하여 재사용 할 수 있다. UML로 변환된 온톨로지는 위 과정을 역으로 다시 수행함으로써 온톨로지로 변환된다. 이렇게 UML로 변환된 온톨로지는 UML의 장점을 그대로 가지게 된다. 이미 널리 사용되고 가독성과 편집력 그리고 상호 운용성이 높은 UML을 이용하여 온톨로지의 재 사용성을 높이고자 하는데 있다. 즉 사용자가 직관적으로 온톨로지의 전체 구조와 의미를 파악하는데 도움을 주며 편집 또한 용이하다. 이러한 방법을 바탕으로 UML을 통해 온톨로지를 쉽게 사용자의 온톨로지에 대한 이해와 수정을 도와 온톨로지의 재 사용성을 높이고 사용자간의 공유를 용이하게 만들 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.877-880
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• 2017

가정이나 사무실 등과 같은 다양한 현실 세계에서 서비스 로봇이 자율적으로 동작하기 위해서는 복잡한 작업을 수행할 수 있어야만 한다. 다양한 센서 데이터가 있는 서비스 환경에서 고수준의 의미 정보를 이해하는 것은 지식 기반 로봇에게 필수적인 능력 중 하나이다. 본 논문에서는 서비스 로봇에게 다양한 환경에서 주어진 작업을 효과적으로 해결할 수 있도록 저레벨의 센서 데이터와 고레벨의 의미 정보를 통합하는 인간-로봇 상호작용 온톨로지를 소개한다. 지능형 로봇 지식에는 다양한 서비스의 확장성을 위해 사용자, 로봇, 인지, 환경, 행위 5가지 온톨로지로 분류한다. 지능형 로봇 지식은 일반 지식 뿐만 아니라 로봇의 수행 능력, 구성요소 등의 전문 지식까지 정의하고 서비스 에이전트 간 상호작용을 위한 인터페이스를 표준화함으로써 지능형 로봇에 적합한 지능을 제공한다. Turtlebot2을 이용한 실험을 통해 온톨로지 기반의 통합 로봇 지식의 높은 효율성을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.106-108
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• 2003

최근 들어 인터넷의 급속한 발전으로 사용자가 처리해야할 점보의 양이 급속히 늘어나게 됨으로써 사람이 혼자만의 힘으로 이 많은 정보를 처리하는 것이 하나의 고단한 작업이 되었고, 이 작업을 돕기 위한 소프트웨어 에이전트(software agent) 의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 구현한 소프트웨어 에이전트가 사용자의 업무보조 (personal assistant) 라는 자신의 임무를 수행하기 위하여 온톨로지(ontology)를 기반으로 사용자의 선호도(preference) 와 의사결정 패턴을 학습하여 사용자 프로파일(user Profile) 을 작성한다. 학습한 프로파일을 바탕으로 사용자의 선호도와 일치하는 제품을 추천하는 지능형 에이전트를 제안하고. 실질적인 실험을 통해 학습된 사용자의 성향을 분석한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.10
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• pp.1499-1507
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• 2009

With the abundance of digital contents, the necessity of precise indexing technology is consistently required. To meet these requirements, the intelligent software entity needs to be the subject of information retrieval and the interoperability among intelligent entities including human must be supported. In this paper, we analyze the unifying framework for multi-modality indexing that Snoek and Worring proposed. Our work investigates the method of improving the authenticity of indexing information in contents-based automated indexing techniques. It supports the creation and control of abstracted high-level indexing information through ontological concepts of Semantic Web skills. Moreover, it attempts to present the fundamental model that allows interoperability between human and machine and between machine and machine. The memory-residence model of processing ontology is inappropriate in order to take-in an enormous amount of indexing information. The use of ontology repository and inference engine is required for consistent retrieval and reasoning of logically expressed knowledge. Our work presents an experiment for storing and retrieving the designed knowledge by using the Minerva ontology repository, which demonstrates satisfied techniques and efficient requirements. At last, the efficient indexing possibility with related research is also considered.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.357-361
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• 2007

지능형 에이전트가 홈네트워크 환경 속에서 사용자에게 적절한 서비스를 제공하기 위해서는 에이전트가 속한 환경에 대한 모델이 필요하다. 온톨로지는 이러한 환경 모델을 표현하기 위한 유용한 도구로 복잡한 도메인의 조직적 구조 표현에 있어서 뛰어난 성능을 보여준다. 하지만 전통적 온톨로지는 크리스프 로직에 기반하기 때문에 현실세계의 불확실성을 표현하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 온톨로지의 이러한 한계점을 보완하고, 불확실한 환경 속에서 지능형 홈 에이전트가 적절한 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 베이지안 네트워크기반 온톨로지 추론 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 온톨로지의 클래스 객체를 베이지안 네트워크의 노드로 나타내고, 객체 속성(object property)을 아크로 표현함으로써, 확률적 추론이 가능한 온톨로지를 제공한다. 몇 가지 시나리오와 설계 복잡도 분석을 통해서 제안하는 방법의 유용성을 평가한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.835-840
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• 2007

현재 이슈가 되고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서비스를 제공함에 있어 사용자의 만족도를 높여주기 위해 서비스의 지능화가 필요하다. 이러한 지능적인 서비스를 제공하기 위해 서비스에 필요한 지식을 논리적으로 표현하고, 체계적으로 추론할 수 있는 방법이 요구된다. 이를 위해 표현 범위가 넓고 유연한 일차 술어 논리(FOL)는 여러 분야에서 사용되었으며, 추론 시스템에 이용되고 있다. 그러나 풍부한 표현 범위는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 오브젝트 관리에 있어 많은 계산비용이 소요된다. 서비스의 빠른 제공을 목표로 하고 있는 유비쿼터스 환경에서 이러한 계산비용은 서비스 제공 시간을 늦추는 요인이 된다. 이러한 문제를 극복하고 지식의 의미를 부여하는 방법으로 Description Logic과 온톨로지가 연구되고 있다. 특히 OWL(Web Ontology Language)은 풍부한 표현력을 제공하고 있으며, W3C에 의해 온톨로지 기술의 표준으로 제안되었다. 그러나 풍부한 표현 범위는 실제 컴퓨팅 환경에서 모두 사용되지 않고, 기술 및 추론의 복잡함으로 overhead가 발생한다. 본 논문에서는 이를 극복하고자 실제 유비쿼터스 환경에서 요구되는 표현 범위를 만족하는 SUNHI의 표현력을 갖는 EOL을 제안한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.14 no.4
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• pp.69-87
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• 2008

The Web is evolving toward the Semantic Web. Ontologies are considered as a crucial component of the Semantic Web since it is the backbone of knowledge representation for this Web. However, most of these ontologies are still built manually. Manual building of an ontology is time-consuming activity which requires many resources. Consequently, the need for automatic ontology extraction tools has been increased for the last decade, and many tools have been developed for this purpose. Yet, there is no comprehensive framework for evaluating such tools. In this paper, we proposed a set of criteria for evaluating ontology extraction tools and carried out an experiment on four popular ontology extraction tools (i.e., OntoLT, Text-To-Onto, TERMINAE, and OntoBuilder) using our proposed evaluation framework. The proposed framework can be applied as a useful benchmark when developers want to develop ontology extraction tools.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.229-233
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• 2006

기계번역(Machine Translaton, MT), 다국어 정보 검색, 의미 정보 검색 등에 대한 연구는 시소러스, 지식베이스, 사전 검색, 의미망, 코퍼스등과 같은 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 시맨틱 웹이 등장과 시맨틱 웹 기반 기술의 발전에 따라 위 연구들을 시맨틱 웹에 적용시킬 필요성도 제안되었다. 특히 한국어 시소러스, 워드넷(WordNet), 전자 세종 사전, 가도까와(Kadokawa) 시소러스와 같은 지식베이스가 개발되었으나 활용 분야에 따라 그 구축 방법론이 다르게 적용되어, 위 연구에 효과적으로 통용될 수 있는 지식베이스는 실질적으로 구축되지 못한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 세종 사전과 가도까와 시소러스, 한/일 기계 번역 사전 그리고 전문 용어 사전을 기반으로 한국어와 일본어 지식베이스를 위한 사전 온톨로지 서버를 정의하여 의미 정보를 구성하고, Semantic Web Rule Markup Language (이하 SWRL)을 이용해 구문 정보 규칙을 정의한다. 그리고 SWRL 기반 정방향 추론 엔진을 이용하여 번역에 필요한 추론 엔진을 구성하고 문장 구문형성 규칙 추론 엔진을 통해 사용자에게 한국어와 일본어의 문장 구성 변환을 제공한다. 본 연구는 현재 기계 번역이 갖고 있는 다의성, 술부 어순의 차이, 경어체 등 아직 해결해야 할 많은 부분들에 대한 해결 방안으로서 시맨틱 웹 기반 기술과의 활용방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.376-378
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• 2002

현재 전자상거래 시스템에서 도메인에 대한 전문적 지식이 없는 사용자는 원하는 상품을 찾기 어렵다. 또한, 다양한 전자상거래 시스템간의 공통적인 상품 정보에 대한 표준이 부족하므로 원하는 상품을 찾기 위해선 많은 시간과 노력이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반의 온톨로지 언어를 확장하여 퍼지 상품 지식베이스를 구축하고 지능적 질의 처리가 가능한 지능형 에이전트를 제안한다. 상품 지식베이스를 퍼지 온톨로지를 통해 구축함으로서 도메인에 대한 전문적인 지식이 없는 사용자를 지원하고, 서로 다른 시스템간에 표준적인 상품 지식으로서 질의 처리에 사용될 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.6
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• pp.17-26
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• 2009

In national defense, established information systems are mainly based on simple information processing, such as mass data query. They have thus lacked intelligent ability of information and knowledge representation ability. We therefore need the research about the construction of military ontology which is the main topic for knowledge construction. Military ontology can help us develop the intelligent national defense information system which can search and manage information efficiently. In this paper, we present the six-step bottom-up approach for military ontology extraction, then we apply this approach to one of military domain, called national defense educational training, and finally implement it using $Prot\acute{e}g\acute{e}$ which is one of the most useful ontology development tool.