최근 소득의 증대와 삶의 질의 향상에 따라 패션에 대한정보 습득의 욕구가 증대되고 있다. 많은 인터넷 쇼핑몰이나 패션 업계에서 패션과 관련된 정보들을 웹사이트를 통하여 제공하고 있다. 그러나 사람들에게 단편적인 패션정보가 아닌 패션과 관련된 종합적인 연관 정보들을 제공하는 시스템은 미비하였다. 본 논문에서는 언제 어디서나 휴대 가능한 모바일 디바이스 상에서 패션과 관련된 종합 정보들을 습득 할 수 있는 모바일 패션 정보 제안 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 패션 온톨로지를 XML문서로 구현하며 듀이 넘버(Dewey Number)를 체계를 통하여 LCA(Lowest Common Ancestor)를 빠르게 찾아 사용자가 원하는 정보와 관련된 정보들을 모바일 브라우저 상에 제안한다. 또한 사용자가 촬영한 패션 UCC(User Created Content)를 서버에 등록하는 기능을 제공한다. 본 시스템은 패션 정보 모바일 종합 디스플레이 시스템으로서 모바일 기기와 패션 분야의 접목을 통하여 사용자 맞춤형 패션 정보들을 지능적으로 제공받을 수 있는 새로운 시스템이다.
시맨틱 웹 기술은 특정 개체를 중심으로 의미적 연관 관계를 생성하고 연관 관계를 이용해서 다양한 지능형 정보 서비스를 구축하는데 활용되며, 텍스트 마이닝 기술은 비정형 데이터를 대상으로 의미 분석을 통해서 의미적 연관 관계를 생성하는데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 역사인물을 중심으로 온톨로지 스키마, 인스턴스를 생성하는 가이드라인, 인스턴스 생성, 동명이인 해소를 위한 텍스트 마이닝, 추론을 활용한 지능화된 역사인물 검색서비스를 제안한다. 역사분야 전문가들이 생성한 역사적 사건, 기관, 인물 중심의 연관 관계와 국사편찬위원회에서 보유한 다양한 문헌들 간의 연계를 통해, 사용자들의 정보접근성을 향상시킴과 동시에 관계 정보에 기반한 새로운 역사인물 검색 서비스를 제안하였다. 새로운 역사인물 검색 서비스는 인물간의 소셜 네트워크를 사용하여 역사문헌에 나타난 동명이인을 해소함으로써 보다 정확한 검색서비스를 제공하는 것은 물론, 역사 인물 시소러스를 포함한 다양한 외부 정보와의 연계를 통해서 역사인물에 대한 고부가 정보를 제공하고 있다.
최근 공간 데이터와 같은 2차원 데이터를 위한 Semantic Web에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 2차원 Semantic Web은 기존의 Geospatial Web과 Semantic Web이 접목되어 다양한 지리 공간 정보와 일반 웹 상의 방대한 비공간 정보를 효율적으로 연계 및 통합하여 제공할 수 있는 지능적인 지리정보 웹 서비스 기술이다. 하지만 다차원 데이터 처리를 위한 연구는 전체적으로 부족한 편이며, 관련 표준 역시 제정되어 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 그동안 진행되었던 Ontology 처리 기술과 관련된 다양한 기반 이론 및 기술들을 적용하여 다차원 데이터 처리가 가능한 온톨로지, 질의, 추론에 대한 내용을 제안하였다. 또한 각각 제안한 내용을 다차원 질의가 필요한 가상 시나리오에 적용해보았다.
최근 상황인식 기술은 유비쿼터스 환경에서 중요한 이슈로 떠 오르고 있으며, 연구자들에 의해 많은 연구가 이루어 지고 있다. 상황인식 기술은 상황정보를 획득/가공하여 사용자에게 필요한 서비스와 정보를 제공하는 컴퓨터 시스템이다. 상황인식 시스템은 각종 센서로부터 발생하는 낮은 수준의 상황정보를 높은 수준의 상황정보로 변환하여 사용자에게 원하는 서비스를 제공하는 환경을 만들어 준다. 본 논문에서는 물리적인 스마트 공간에 존재하는 각종 센서로부터 얻어진 하위단계(Low level)의 Event driven 센서정보를 온톨로지 기반 상황정보로 모델링 하여 상위단계(High level) 상황정보로 변환하는 상황인식 모델링과 시스템을 제안한다. 또한 변환된 High level 상황정보는 가상공간에서 ECA(Event Condition, Action) 룰에 따라 사용자에게 언제 어디선지 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하고, 스마트 오피스 환경에서 발표 도우미 서비스를 구현하였다.
미래 전쟁의 양상은 네트워크 중심전(network-centric warfare) 및 효과중심 작전(effects-based operations)으로 변화하고 있다. 전장에서 적을 먼저 발견하고 타격하기 위해서는 실시간 표적획득 및 첩보수집, 정확한 상황판단과 적시적인 지휘결심이 필요하다. 첨단 센서기술과 무선네트워크의 급속한 발전으로 인하여 전장감시의 운영개념에도 큰 변화가 요구된다. 특히, 자동화된 정보수집 자산이 부족한 지상군에게 있어서 전장감시 센서네트워크시스템의 도입은 필수 과제이다. 따라서 이 논문에서는 지상군 작전에서 적의 조기 발견과 전장가시화에 필요한 전장감시 센서네트워크시스템 구축을 위한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크를 제안한다. 제안한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크의 성능을 상황정보시스템의 평가방법을 적용하여 기존 시스템과 비교 분석한 결과 양호하게 평가되었으며, 장비협업도를 활용한 구조적 평가방법으로도 만족한 결과를 입증하였다. 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크는 확장성과 재사용성의 측면에서 매우 장점이 많은 방식으로서, 향후 지상군 감시정찰체계에 폭 넓게 확대 적용할 수 있다. 또한, 온톨로지로 인한 데이터 량의 증가, 집중화로 인한 네트워크 대역폭 제한 및 처리시간 증가 문제들은 제대별 임무와 특성에 맞게 커스터마이징하거나, 차세대 통신 인프라의 구축으로 인하여 지능형 감시정찰 서비스를 촉진시키게 되므로 지상군의 정보능력 확충에 크게 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 적응형 학습을 제공하기 위한 새로운 에이전트 기반 e-러닝 시스템을 제안하였다. 시멘틱웹 환경에서 적응형 e-러닝은 온톨로지와 지능형 에이전트의 개발은 필수적이다. 특히 학습 콘텐트의 분석과 학습자 정보를 이용한 추론 엔진의 개발은 효과적인 e-러닝 환경을 제공할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시멘틱웹 환경에서 적응형 e-러닝 적용 모형을 설계하였고, e-러닝 학습에 대한 다양한 온톨로지를 개발하였다. 온톨로지는 학습 도메인과 학습자 그리고 인터페이스관점에서 분석하고 개발하였다. 그리고 에이전트의 추론을 위하여 지능형 환경을 구현하였다. 제안된 시스템을 통하여 시멘틱 웹 환경에서 새로운 e-러닝 시스템 모형을 제시하였다.
지능형 에이전트와 규칙기반 시스템을 이용해 보다 지능적인 웹 환경을 구축하고자 하는 노력이 시맨틱 웹의 발전과 함께 증가하고 있다. 이러한 에이전트와 규칙기반 시스템에 필요한 규칙들을 이미 많은 지식들이 산재해 있는 웹으로부터 습득할 수 있다면 보다 효율적으로 시스템을 구축하는 것이 가능하며, 이러한 응용시스템의 확장은 시맨틱 웹의 발전을 더욱 가속화하는 계기가 될 수 있을 것이다. XRML 방법론은 웹으로부터 규칙을 습득하기 위한 단계적 방법을 제시하고 있으며, 온톨로지를 이용함으로써 규칙의 구성요소들을 자동으로 추출할 수 있도록 지원한다. 그러나 추출된 규칙구성요소들을 조합하여 완전한 규칙을 만드는 과정이 규칙관리자의 수작업에 의존하고 있다. 본 연구는 온톨로지와 그래프 탐색을 사용함으로써 이 과정을 자동화하고자 하는 연구이다. 온톨로지에 있는 규칙의 일반적 패턴을 기반으로 하여 그래프 탐색을 이용해 규칙구성요소들을 조합함으로써 웹 페이지로부터 자동으로 규칙을 추출할 수 있다.
W3C에서는 온톨로지의 표준언어로 OWL(Web Ontology Language)을 발표하였고 이를 활용한 온톨로지가 다양한 곳에 적용되어 구축되고 있다. 하지만, DL(Description Logic)기반인 OWL언어가 표현할 수 있는 규칙의 한계로 인하여 이를 화장하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통하여 W3C에서는 OWL과 RuleML(Rule Markup Language)을 통합하여 규칙(Rule)에 대한 표현력이 더욱 향상된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 언어를 제안하였다. 따라서 최근에는 온톨로지 구축을 위해 OWL과 SWRL언어가 함께 사용되기 시작하였다. 그러나 이렇게 통합적으로 구성된 온톨로지의 추론을 위한 방법에 대한 연구는 시작단계에 있다. 현재의 일반적인 방법은 OWL로 기술된 부분은 Racer등을 이용한 DL추론을 수행하고 SWRL로 기술된 부분은 Jess등을 이용한 Rule-base 추론이 병렬적으로 사용되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 OWL과 SWRL로 기술된 온톨로지를 추론하기 위한 엔진으로 Racer와 Jess의 병행이 아닌, Jess를 이용한 통합추론엔진의 개발에 관하여 기술한다. 이러한 시스템을 구축하기 위해 OWL을 Jess언어를 이용하여 추론할 수 있도록 개발된 OWL Jess KB와 SWRL 언어를 Jess 언어로 변환하는 SWRL Factory를 이용하는 세 가지 통합 추론 플랫폼을 제안한다.
마이크로어레이 데이터의 클러스터링 성능을 향상시키기 위하여 유전자 온톨로지(GO)를 활용하는 연구가 최근 진행 중에 있다. 그 중 Biological Process(BP) GO를 활용한 Kustra et al.의 연구가 2006년에 소개된 바 있다. 본 연구는 Kustra et al.의 연구를 확장하여 일반적이고 실질적인 GO의 활용 방안을 위한 분석 결과를 제시하기 위하여 다양한 활용 방법을 적용한다. (1) GO의 거리를 측정하기 위하여 Lin et al, Resnik et al과 Jiang et al의 방법을 적용하였으며, (2) BP를 포함한 세 가지 GO 유형의 구조에 대해 적용하여 각 방법에 따른 성능 향상 정도를 분석한다. 각 방법에 대한 성능 분석 비교를 위하여 효모 유전자를 관측하여 형성한 데이터를 활용한다. 실험 결과를 통하여 GO 정보를 클러스터링에 적용하면 전반적으로 성능 향상을 유도하지만, 활용 방법에 따라서 성능 개선 정도의 차이가 발생한다. 그 중 Resnik의 거리 측정 척도와 BP GO를 활용하였을 때, 가장 개선된 성능을 유도함을 볼 수 있다.
컴퓨터의 발전에도 불구하고 수많은 전자 문서가 범람하는 현재와 같은 상황에서 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서 데이타를 얼마나 빠르게 처리하는지 보다 얼마나 의미 있는 정보를 얻을 수 있는지가 중요한 문제가 되고 있다. 이에 웹 자원에 대해 지식기반의 메타 데이타를 기술하고 이를 이용한 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 것이 시멘틱 웹이다 또한 시멘틱 웹이 발전함에 따라 웹 자원 못지않게 지식자원에 대한 중요성도 커질 수 밖에 없다. 본 논문에서는 시멘틱 웹을 기술하는 W3C표준 언어인 OWL에 대해 효율적이고 의미 있는 질의처리를 제공할 수 있는 데이터 베이스의 저장 시스템 및 OWL-QL 질의 처리기를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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