육군전술지휘정보체계(ATCIS)에서는 군단급 이하의 전술제대들로부터 입력받은 전장정보를 부대 지휘관과 참모들에게 제공하며, 이를 바탕으로 지휘관은 자신의 야전 경험과 군사 전문성을 활용하여 지휘 결심을 하게 된다. 만약 급격하게 변화하는 전장 상황에서 ATCIS가 입력 받은 적 또는 전장 상황에 대한 정보의 의미를 자동으로 이해하여 지휘 결심에 도움을 줄 수 있는 새로운 지식을 제공할 수 있다면, 지휘관은 좀 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있게 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 국방온톨로지를 활용한 지능형 ATCIS를 제안하고자 한다. 이를 위해, 전자 교범과 ATCIS 데이터베이스 정보를 분석하여 국방온톨로지를 구축하였고, 부대 참모들의 인터뷰를 통하여 지휘 결심에 필요한 군사지식을 규칙 형태로 정의하였다. 또한 구축된 국방온톨로지와 규칙이 지휘관의 의사결정지원에 활용되는 것을 보이기 위해 시맨틱 웹 기술을 활용하여 적의 도발 가능성을 예측하는 서비스를 구현하였다.
국가 직무능력 표준(NCS)은 국가가 산업군의 직무에 필요한 지식과 기술, 태도 등을 체계적으로 분류하여 국가 인재 양성을 효율적으로 진행하도록 하는 표준이다. 온톨로지는 인간의 개념 속에 있는 추상적인 정보들을 컴퓨팅이 가능하게 정형적으로 표현하게 해주는 기법으로 현재 단순 DB에 저장되어 있는 NCS 체계도 온톨로지화하여 지식관리를 정형화할 필요성이 있다. 본 연구는 NCS와 온톨로지 융합연구로, 방대한 NCS 직무중 "응용SW 엔지니어링" 직무에 대한 NCS 온톨롤지를 설계 및 구현하여 해당 직무의 지능형 지식관리 및 추론검색을 가능하게 하였다. 또 해당 직무의 능력단위요소들의 학습 콘텐츠 구조의 정형화 명세서로 일관성을 유지할 수 있도록 해 주며, 전체 NCS 직무 온톨로지로 확장 구현할 수 있는 토대를 제공하였다.
정보검색서비스는 '사용자가 얼마나 편리하게 검색할 수 있는가'와 '검색 결과에 얼마나 만족하는가'가 중요한데, 이는 정보검색 기술 개발에서 가장 중요하게 고려해야 할 사항이다. 본고는 과학기술 지식정보를 대상으로, 어휘망과 온톨로지적 성격을 가지고 있는 U-WIN을 기반으로 의미적인 정보검색 서비스가 가능하도록 하기 위하여, 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 개발 중인 U-WIN을 이용한 의미적 정보검색 기술과 시범서비스인 KISTI-STA를 소개한다.
수강지도는 학생의 졸업인증이나 공학교육인증 이수를 위해 수강 신청 이전에 수행되는 과정을 지칭한다. 수강지도는 학생의 수강이력 점검과 향후 수강 과목의 안내 등을 포함하여 학생들의 졸업 및 교과과정 인증과 관련된 중요한 역할을 하고 있다. 현재 대부분 대학에서는 수강지도를 위한 전산시스템의 부재로 인해 지도교수가 직접 수동적으로 수강지도를 진행하고 있다. 하지만 이러한 수동적인 방식의 수강지도는 지도교수가 각 학생에 대한 정보를 분석해야 하고, 때때로 휴먼에러를 일으키게 된다. 수강신청이 학기 단위로 이루어지기 때문에 휴먼에러로부터 발생된 피해는 원상태로 되돌리는 것이 거의 불가능하다. 따라서 수강지도를 진행함에 있어 자동화된 시스템은 필수적인 요소로 판단된다. 관계 데이터 모델을 이용한 수강지도 시스템의 도입은 수동적인 수강지도의 문제점을 해결할 수 있게 해준다. 하지만 교육과정 및 인증제도의 변화에 따라 기존 시스템의 스키마 변경이 요구되고, 수강 과목 사이에 존재하는 관계 및 의미적인 검색을 제공하는 것이 어렵다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 수강지도 시스템을 위한 수강지도 온톨로지를 모델링하고, 온톨로지 기반의 수강지도 시스템을 설계한다. 온톨로지 인스턴스 생성을 위해 JENA 프레임워크를 이용하여 온톨로지 생성 모듈을 개발하였고, 실험에 참가한 학생의 수강 이력 데이터를 기반으로 온톨로지 인스턴스를 생성하고 추론과정을 통해 트리플 저장소에 저장하였다. 실험은 제안하는 시스템이 학생들이 향후 수강할 수 있는 과목을 모두 제공하는지 여부와 제공되는 과목에 대한 정보 및 학점 계산들이 정확한 지를 측정하였다. 실제 학생의 수강내역을 이용한 실험의 결과는 온톨로지 기반의 수강지도 시스템이 현 수강지도 시스템의 수동적 방법을 해결하고, 사람이 지도한 내용과 같은 내용을 도출하는 것을 확인함으로써 제안하는 시스템의 유효성을 보여준다.
최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 사용자가 개인적인 정보를 자유롭게 개제할 수 있도록 하는 인터넷서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분양의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 어렵고, 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용한 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체와의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.
디지털포렌식은 범죄와 관련된 디지털 증거를 수집, 분석하여 범죄혐의를 입증하는 과정으로 범죄수사에서 중요한 역할을 한다. 지금까지의 디지털포렌식 온톨로지에 대한 연구는 디지털포렌식을 사이버 관련 범죄에만 적용하였거나 디지털포렌식 자체의 절차와 기법에 관한 것으로 한정되었다. 본 연구에서는 다양한 유형의 범죄수사에서 디지털포렌식을 효과적으로 활용하기 위해 전반적인 수사절차와 디지털포렌식의 연관성을 분석하여 연계 모델을 설계하고 이를 바탕으로 디지털포렌식 온톨로지를 구축하였다. 온톨로지 구축시 포렌식 분석결과의 구체적인 활용 분야를 도출하여 반영하였고, 디지털포렌식의 절차 검증과 관련된 적법성 규칙, 분석 결과 활용과 관련된 적절성 규칙을 적용하여 의사결정지원이 가능하도록 하였다. 구축된 디지털포렌식 온톨로지는 다양한 범죄 유형에 적용 가능한 지능형 범죄수사 시스템 구축시 중요한 기반을 제공하게 될 것이다.
온톨로지는 공유된 개념과 그 개념들 사이의 관계로 표현된다. 이러한 온톨로지를 사용하여 인간과 시스템에 대한 지식의 공유에 관한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 예를 들면, 온톨로지의 설계 및 구축에 의한 영상이해를 들 수 있다. 그러나 온톨로지에 기반한 영상이해 방식 중 대부분의 기존 방식은 개념적인 연구에 그칠 뿐 구체적인 방법을 제시하지는 못하였다. 본 논문에서는 온톨로지로 표현된 지식에 근거하여 영상을 이해하는 다음과 같은 영상이해 프로세스 및 시스템을 제안한다. i)특정 분야의 지식을 온톨로지로 표현하고, ii)영상 처리 및 분석 과정을 통해 영상을 구성하는 객체들의 특징을 추출하며, iii)객체의 특징으로부터 객체의 개념을 해석하고, iv)온톨로지 추론을 통해 영상 해석 과정에서의 애매성을 줄인다. 제안된 영상 이해 프로세스에 기반하여 영상이해 시스템을 구축하고, 특정 분야에서의 실험을 통하여 제안된 프로세스와 시스템의 효용성을 확인한다.
다양한 분야에서 온톨로지 기술을 이용하여 효율적인 정보 검색과 정보자원을 재사용을 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 식품의약품안전처와 식품안전정보포털에서 제공하는 식품첨가물 정보를 소비자에게 제공하기 위한 온톨로지를 구축하였다. 식품첨가물은 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$를 이용하여 OWL(Web Ontology Language)기반의 지식으로 표현하였다. 식품첨가물명, 기원, 목적, 기본정보를 제공하기 위한 클래스, 속성, 관계를 정의하였다. 구축한 온톨로지를 이용하여 식품첨가물의 정보를 검색하기 위해 679개의 인스턴스를 구축하고 DL Query 질의를 통하여 결과를 확인하였다. 본 논문에서 보이는 식품첨가물 온톨로지를 이용하면 향후 관련 분야의 정보 검색 시스템 통합 및 개선에 있어서 도움이 될 수 있을 것이라 기대한다.
본 연구는 온톨로지, 자연어 처리, 메타데이터 등의 시맨틱 웹 기반 기술들을 이용하여 시맨틱 웹 응용을 위한 전체적인 기술 적용과 그의 활용에 목적을 두고 있다. 이를 위해 OWL을 기반으로 조직이나 기관의 지식 주제별 도메인 온톨로지와, 기존 워드넷(WordNet)이나 더브린 코어 메타데이터(Dublin Core Meta Data)와 조직에 정의된 데이터베이스의 스키마를 MDR로 구축하여 상호 연결하여 온톨로지가 갖는 지능적 추론과 규칙 서비스와 표준화된 메타데이터의 결합 방법을 제공한다. 이는 기존에 온톨로지와 메타데이터의 재활용과 연결(Alignment)에 있어 연구적으로 높은 가치가 있다. 그리고 조직의 사용자가 문서를 작성할 때 문서의 내용에 대해 자연어 처리 기술과 온톨로지의 기술을 이용해 적합한 용어나 메타데이터를 자동으로 제공하여 작성된 문서의 공유와 재사용성을 높이고, 작성된 문서를 XML 형식으로 구성되는 XML 기반 지능 문서 데이터베이스(XMB Based Intelligent Document Database)에 저장하여 유사한 문서를 작성하거나 사용할 필요가 있는 사용자에게 문서 등록과 검색 에이전트(Document Registry and Retrieval Agent)를 통해 이러한 제공하여 문서 지식의 사유화를 최소화 하고, 유사 문서의 재작성과 또는 특정 문서의 작성에 필요한 시간이나 경비를 줄이게 된다. 또한 웹상이나 PDA 같은 개인 휴대장치를 통해서도 서 등록과 검색 에이전트를 통해 문서를 검색하고 사용할 수 있게 한다면 언제 어디서나 해당 서비스를 활용하는 유비쿼터스와 시맨틱 웹의 실질적 응용을 거둘 수도 있으리라 사료된다.
최근 상호운용성과 지능화 및 개인화가 강조되는 IT 기술 추세에 맞추어 Geospatial Web이 Semantic Web과 접목되면서 다양한 지리 공간 정보와 일반 웹상의 방대한 비공간 정보를 효율적으로 연계 및 통합하여 사용자에게 보다 적합한 정보를 제공할 수 있는 지능적인 지리 정보 웹 서비스 기술인 Geo Semantic Web이 제시되었다. 이러한 Geo Semantic Web 서비스를 위해서는 웹 환경에 산재한 지식 및 정보를 컴퓨터가 자동으로 처리할 수 있게 하기 위한 Geo Ontology 처리 기술의 개발이 필요하다. 그러나 아직까지 Geo Ontology 처리 기술에 관한 표준은 제정되어 있지 않고 표준화 기구와 여러 단체 및 기관 등에서 관련 연구를 진행 중이다. 본 논문에서는 그동안 진행되었던 Geo Ontology와 관련된 다양한 기반 이론 및 기술들을 적용하여 Geo Semantic Web 시스템을 설계 및 구현하였다. Geo Semantic Web 시스템은 Geo Semantic 질의를 분석 및 처리하고 세션을 관리하기 위한 질의 처리 관리자, Geo Ontology를 생성 및 질의하고 공간/비공간 데이타를 추출하기 위한 온톨로지 관리자, 그리고 클라이언트로 구성된다. 마지막으로, 본 논문에서는 이러한 Geo Semantic Web 시스템을 Geo Semantic 질의가 필요한 가상 시나리오에 적용해 봄으로써 시스템의 효용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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