유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 학습 즉 u-러닝의 출현을 이끌며 미래 학교 교육의 개선 방향으로 제시되고 있다. 유비쿼터스 학습 환경에서는 우선 사용자들이 언제 어디서나 학습을 위해 다양한 내장형 컴퓨터들을 활용할 수 있도록 이러한 기기들을 도처에 편재시키고 네트워크를 통한 상호작용을 지원하는 것이다. 다음 단계는 지능적인 학습 서비스를 지원하는 것으로, 상황 정보를 이해하고 이를 공유하도록 상황 지식과 상황 추론이 가능한 상황 인식 서비스를 도입하는 것이다. 그러나 아직까지 실제 학교를 대상으로 상황 인식 서비스를 지원하기 위한 온톨로지 상황 모델 설계 및 적용에 대한 연구결과는 미비한 상태이다, 이에 본 논문은 상황 인식 기반의 유비쿼터스 학습 서비스를 지원하기 위해, 기존 LAN 환경에서 이루어지는 학교 네트워크를 대상으로 USN을 활용한 유비쿼터스 학습 공간을 제안하고, OWL을 사용해 유비쿼터스학교 환경에대한온톨로지기반의상황모델을설계한다. 또한제안한유비쿼터스학습공간과온톨로지상황모델이 유비쿼터스 학습 환경에 적합함을 확인하기 위해 유비쿼터스 환경에서의 상황 인식 학습 서비스들을 구현한다.
디지털 캐릭터가 여러 분야에서 중심적인 역할을 하게 되었고 그에 따라 좀 더 능동적이고 사람에 가까운 캐릭터 개발이 필요하게 되었다. 이러한 요구 중에서 본 논문은 감성기반 캐릭터에 초점을 맞추었고 OCC Model과 AEE Model을 바탕으로 온톨로지와 추론엔진을 이용해서 상황정보를 감정으로 바꾸고 캐릭터의 특성을 반영 할 수 있는 Emotion Engine의 Architecture를 제시한다.
본 논문은 지능형 로봇을 통하여 사용자가 원하는 서비스를 제공 받기 위해 외부의 웹 리소스를 이용하여 최적의 서비스 컴포지션 과정을 거쳐 실행 가능한 형태의 언어로 생성하는 방법을 제시한다. 온톨로지 형태로 정의된 템플릿을 서비스 컴포지션을 통해 플랜 인스턴스를 생성하고, 구축된 웹 서비스와 온톨로지를 이용하여 서비스 플랜에 맞게 실행 가능한 형태의 언어인 BPEL4WS 를 생성 한다. 이를 통하여 기존에 제공되었던 제한적이고 수동적인 서비스를 외부의 웹 서비스를 이용하여 보다 많은 정보를 지능형 로봇을 통해 제공 할 수 있다.
15년에 걸쳐 수행된 게놈프로젝트의 완성으로 인류는 본격적으로 프로테옴 시대로 접어들게 되었다. 90년대 중반 이후 전세계적으로 다량의 단백질 구조정보 및 예측을 위한 방법들이 소개되고 있지만 각 자원들마다 저장, 관리 형식이 다를 뿐만아니라 이용하는 방법도 어렵다. 또한 결과적으로 컴퓨터기술을 이용한 단백질의 구조예측작업을 제대로 지원하기 어렵다. 본 논문에서는 개방형다중 에이전트 시스템을 통해 이를 해결하고자 했으며 특히 단백질 자원 데이터베이스를 효과적으로 이용하기 위한 에이전트 설계방법에 대하여 기술하고자 한다. 단백질 구조 예측 지원을 위해 효과적인 에이전트 내부 구조를 설계함으로써 점차로 요구되는 온톨로지 기술이나, 자동 예측 기능과 같은 다양한 요구사항들을 충족시킬 수 있을 것이다.
본 논문에서는 지능형 e-비즈니스의 효과적인 수행을 지원하기 위하여 서비스 온톨로지 표현 언어 OWL-S와 규칙표현 언어 RuleML 사이의 관계를 살펴봄으로써 서비스 온토롤지 및 규칙 표현 모두가 함께 사용될 수 있는 통합모델의 이론적인 근간을 제공한다. 이를 위하여 OWL-S의 정형 시맨틱스를 기술하고 로직 프로그램과의 관계를 분석한 후 두 마크업 표현의 상호매핑을 보인다.
본 연구는 IPTV의 지능형 검색을 가능하게 하는 VOD 어노테이션을 위해 효율적인 반자동 온톨로지 모델링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 워드넷(WordNet)으로 부터 특정 도메인(또는 장르)을 대표하는 콘텐츠에 관련된 키워드의 상 하위어와 동의어에 해당하는 부분 트리를 추출하고, 워드넷에 없는 외래어, 한자어 등은 확장하여 콘텐츠 온톨로지를 구축한다. 이 온톨로지는 보편적 계층구조와 특정 계층구조를 생성한다. 전자는 콘텐츠와 관련 키워드를 제약 기술(description)을 포함하는 클래스로 정의한 어휘의 의미 모델이다. 후자는 생성된 모델에 함의관계(subsumption) 추론 기술을 적용하여 키워드를 관련있는 콘텐츠로 추론한 모델이다. 어노테이션은 이 온톨로지를 기반으로 VOD에 콘텐츠와 장르의 메타데이터를 의미 기반으로 생성한다. 보편적 계층구조는 서비스 도메인에 독립적으로 재사용이 가능하며, 특정 계층구조는 서비스 목적에 맞는 완전하고 함축적인 모델을 생성한다. 제안하는 방법은 서비스 도메인에 상관없이 적용 가능한 알고리즘이며, 2,400건의 테스트 데이터로 어노테이션 결과를 평가하여 82%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 시맨틱웹의 온톨로지 기술과의 융합을 통한 시맨틱 강의계획서 템플릿을 정의하고 있다. 교수학습 설계도로서 강의계획서는 매우 중요한 의미를 가지고 있으나 이질적인 비구조화, 단편적인 내용구조, 타 서비스와의 연계 부족, 재사용성 부족 등으로 인해 실제로는 단순한 조회에 그치고 있다. 본 논문에서는 강의계획서 기반의 교수학습 정보시스템 구축을 위해 보다 구조화된 의미기반의 강의계획서 템플릿을 설계한다. 제안하는 기법은 강의계획서 계층구조 정의, Bloom 인지 분류 모형을 적용한 학습활동, 능력 및 학습성과 모델링, 학습주제 온톨로지 설계 등을 포함함으로써 강의계획서 중심의 학습연계 서비스를 가능하게 한다. 실제 자바 프로그래밍 강의에의 적용 및 실험을 통해 제안한 템플릿의 유용성과 신뢰성을 보인다.
시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 하나의 관련분야로 규칙기반 시스템 동의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 하지만 규칙기반 시스템을 활용하기에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 규칙습득은 웹으로부터 필요한 규칙을 습득하는 일련의 방법인데, 이러한 규칙을 습득하기 위해서는 규칙구성요소를 먼저 식별해야만 한다. 그러나 이러한 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의해 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 웹으로부터 규칙구성요소 식별을 최대한 자동화하고 지식관리자의 수작업을 최소화함으로써 그 부담을 줄여 주는 데 있다. 이러한 방법으로는 온톨로지를 근간으로 하여 웹 페이지와의 문자열 비교, 이러한 비교의 한계를 극복하기 위한 확장등의 방법이 있다. 첫 번째 방법은 온툴로지 기반으로 규칙식별 할 웹 페이지와 비교를 통해 지식관리자의 규칙식별 과정을 최대한 자동화하여 주는 것이다. 여기서 만약 현재 규칙을 식별하고자 하는 웹 사이트와 유사한 시스템의 규칙들을 활용하여 일반화 된 온툴로지가 구축되었다면, 이 온톨로지를 기반으로 규칙을 식별하고자 하는 웹사이트와의 비교를 통해 규칙구성요소를 자동화하여 추출 할 수 있다. 이러한 온툴로지를 기반으로 규칙을 식별하기 위해서는 문자열 비교 기법을 사용하게 된다. 하지만 단순한 문자열 비교 기법만으로는 규칙을 식별하는 데에 자연어 처리에 대한 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 다음의 두 번째 방법을 사용하고자 한다. 두 번째 방법은 정형화되지 않은 정보들을 확장하여 사용하는 것이다. 우선 찾고자 하는 단어들의 원형을 찾기 위한 스테밍 알고리즘 기법, WordNet을 이용하여 동의어 유의어등으로 확장을 하는 WordNet Expansion 기법, 의미 유사도를 측정하기 위한 방법인 Semantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다.
이 연구의 목적은 국가지식정보자원의 효율적인 관리에 필요한 시맨틱웹 설계와 정책방향을 제안하는 것이다. 이를 위해서 구체적으로 이 논문에서 다룬 내용은 1) 메타데이터 요소, 자원, 온톨로지의 클래스와 속성들에 불변의 식별자를 부과하는 URI체계의 수립, 2) XML 네임스페이스의 적극적인 활용정책의 수립, 3) 국가통합검색을 위한 메타데이터와 응용 프로파일 표준의 설정, 4) 메타데이터의 의미적 상호운용성을 증진시키기 위한 ISO 11179 기반의 레지스트리 설계와 구축 방향의 제시, 5) W3C의 OWL과 ISO/IEC의 토픽맵(Topic Maps)을 활용한 온톨로지 구축의 대한 논의, 6) 메타데이터 기반 지능형 검색서비스의 제공, 7) 국가지식자원관리의 미래 방향과 과제의 제시, 등에 관한 것이다.
고객에 대한 빠른 대응과 유연하고 효율적으로 새로운 제품을 적기에 개발하기 위해서는 제품 플랫폼에 기초한 대량 맞춤이 절실히 요구된다. 본 연구의 목적은 대량맞춤을 구현하는 방안으로서 제품 가족 모델링을 위한 방안과 온톨로지를 이용하여 제품개발 관련 정보를 공유하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 제품들이 점점 복잡해지고, 수명이 짧아지고 고객맞춤으로 되어감에 따라서 이를 실현하기 위한 디자인 노력은 보다 더 지식 집약적이고, 협업을 요구하며 정보의 공유를 필요로 하고 있다. 일련의 연관된 제품군간에 지식, 정보, 구성부품, 제조공정을 공유함으로서 제품 실현화 과정은 더 효율적이고 비용 대 효과가 좋고 고객에 대한 빠른 반응이 가능할 것이다. 본 연구에서 제시할 주요 내용으로는 제품가족 디자인을 위해서 필요한 기능분석, 제품가족 지도 및 가족 모델링을 위한 방안과, 제품가족 개발을 위해서 온톨로지 이용방안이다. 구현을 위해서 휴대전화기의 제품가족 분석과 분해에 의한 기능 분석 및 이 제품가족에 대한 온톨로지를 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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