수많은 종류의 데이타가 발생하는 현재와 같은 상황에서 데이타의 처리속도가 발전함에 따라 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서는 데이타를 얼마나 빠르게 처리하는지 보다 얼마나 의미 있는 정보를 얻을 수 있느냐가 중요한 문제이다. 시멘틱웹은 의미적인 정보와 관계를 기술하여 지능적인 정보 처리를 지원하며 이를 통해온톨로지를 구축할 수 있다. 하지만 현재 실질적인 서비스를 고려한 온톨로지 관리 시스템은 부족한 상황이다. 본 논문에서는 온톨로지를 저장, 관리, 검색하는 기본적인 기능은 물론 실질적인 온톨로지 서비스를 수행할 수 있도록 효율적인 데이타 처리에 중점을 두고 온톨로지 관리 시스템을 구현하였다. 먼저 RDF데이타 모델이 저장장치에 독립적인 인터페이스를 가지도록 시스템을 설계하고 RDF데이타를 데이타베이스에 효율적으로 저장, 처리하는 기법을 제안하였다. 연관된 데이타의 빠른 처리를 지원하기 위한 스키마와 시멘틱 정보 기반의 캐쉬기법을 제안하였으며 사용자 중심의 온톨로지 검색 인터페이스를 제안하였다. 그리고 실제 온톨로지데이타를 시스템에 적용해 봄으로써 구축된 시스템이 효율적으로 동작함을 확인하였다.
지능형 에이전트란 환경상태를 인지하고 상태정보에 따른 적절한 행위를 자동적으로 수행하는 소프트웨어 객체를 말한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 시맨틱 서비스를 지능적이고 자동적으로 수행하는 에이전트 개발을 통해서 시맨틱 웹 응용사례에 대해 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 시맨틱 서비스 에이전트는 다음과 같은 핵심 요소 기술의 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지와 메타데이터 및 사용자 프로파일을 자원으로 사용하여 상태정보를 인지한다. 둘째, SWRL(Semantic Web Rule Language)기반의 추론엔진을 통해서 인지된 상황 정보를 역방향 추론하고 지능적인 행동의 수행을 결정한다. 셋째, 시맨틱 웹 환경의 확장을 통한 에이전트의 활동 범위를 증가시키기 위해서 사용자 중심의 메타데이터 저작기능을 갖는다. 넷째, 시맨틱 서비스 에이전트는 온톨로지 서버 및 시맨틱 미들웨어를 통한 시맨틱 웹 인프라 시스템의 프레임워크를 갖는다. 본 논문에서는 시맨틱 서비스 에이전트의 실제 구현을 통해서 시맨틱 웹 환경이 제공하는 자원을 적극 이용하고 사용자 요구에 맞춰 이를 사용자에게 지능적이고 자동적인 서비스로 제공하는 에이전트를 제안한다.
지능형 에이전트와 규칙기반 시스템을 이용해 보다 지능적안 웹 환경을 구축하고자 하는 노력이 시맨틱 웹의 발전과 함께 증가하고 있다. 이러한 에이전트와 규칙기반 시스템에 필요한 규칙들을 이미 많은 지식들이 산재해 있는 웹으로부터 습득 할 수 있다면 보다 효율적으로 시스템을을 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 구성 요소들을 자동으로 추출할 수 있도록 지원한다. 그러나 추출된 규칙구성요소들을 조합하여 완전한 규칙을 만드는 과정이 규칙관리자의 수작업에 의존하고 있다. 본 연구는 온톨로지와 그래프 탐색 을 사용함으로써 이과정을 자동화하고자 하는 연구이다. 온톨로지에 있는 규칙의 일반적 패턴을 기반으로 하여 그래프 탐색을 이용해 규칙구성요소들을 조합함으로써 웹 페이지로부터 자동으로 규칙을 추출할 수 있다.
많은 정보가 저장되어 있는 웹은 더 이상 우리의 삶과 별개로 생각할 수 없는 존재가 되었다. 무수한 정보가 웹상에 존재하게 되어 웹은 커졌지만, 단순한 정보의 저장소로 전락할 위기에 놓여있다. 이러한 거대한 정보 저장소에서 사용자는 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비해야만 한다. 이러한 문제의 해결을 위해 현재까지 많은 연구가 진행중에 있으며, 본 연구에서는 온톨로지 지술에 기반한 정보검색 시스템을 그 해결방안으로 제안한다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 의미적 정보검색을 위해 요구되는 세부적인 요소 기술들을 소개하고 실제로 이들을 설계하고, 유기적인 결합을 통한 의미적 정보검색 시스템을 설계하였다.
본 논문은 뉴로-심볼릭 구조를 바탕으로 일반 텍스트로부터 온톨로지 생성이 가능한 심층 신경망 기반 온톨로지 추출기를 제안한다. 온톨로지 추출 단계를 (i) 온톨로지 학습 및 (ii) 온톨로지 생성의 2 단계로 상정, (i) 일반 텍스트로부터 문장 구조 및 논리적 관계를 학습하는 트랜스포머 기반 심층 생성 신경망 출력을 이용하여 (ii) 계층적으로 결합한 심볼릭 추론기로 온톨로지를 생성하는 뉴로-심볼릭 구조 온톨로지 추출기를 구현하였다. 1800 개 훈련 집합으로 학습 후 200 개 테스트 집합으로 평가한 결과, 정확도 91.9%, Precision 100%, Recall 99.1%로 비교 모델 OpenIE 의 성능에 비해서 각각 83.8%, 1.8%, 3.5% 개선된 것을 확인하였다. 정성적 품질에 있어서, 복잡한 문장 (예: 관계대명사, 접속사, 중첩 구조)에서도 비교 모델에 비해 더 정밀한 온톨로지 생성 결과를 보였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 주변 환경에 의해 발생하는 방대한 컨택스트 정보에 대한 모델 정의와 컨택스트 인지를 통한 지능적인 서비스 제공을 위하여 컨택스트 정보 처리, 관리 및 추론과 관련한 연구가 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 컨택스트 인지 분야에서는 고수준의 서비스 지원을 위한 온톨로지 특성을 효과적으로 반영한 모델링 기법이 부재하며, 지능적인 추론(응용, 조합)을 지원하는 기법 부재 및 컨택스트 정보간 상호운용성 지원의 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구의 최종 목표는 실세계에 존재하는 실체(entity)에 대한 상태를 특징화하고 정의하기 위한 방법으로 육하원칙을 적용한 온톨로지 기반의 컨택스트 인지 모델링 기법 컨택스트 인지를 위한 육하원칙 온톨로지를 개발하고 보다 양질의 지능화된 컨택스트 인지 서비스를 제공하기 위해 컨택스트 정보에 대한 관리 및 컨택스트 추론을 지원하는 프레임워크를 개발함에 있다.
복잡한 의미관계를 정의하는 온톨로지를 구축하는 일은 매우 정밀하고 전문적인 작업이다. 잘 구축된 온톨로지를 응용 시스템에 활용하기 위해서는 온톨로지 클래스에 대한 많은 인스턴스 정보를 구축해야 한다. 본 논문은 온톨로지 인스턴스 정보 추출을 위하여 방대한 양의 웹 문서로부터 주어진 주제에 적합한 문서만을 추출하는 주제 중심 웹 문서 수집 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘을 바탕으로 문서 수집 시스템을 개발한다. 제안하는 문서 수집 알고리즘은 URL의 패턴을 이용하여 주제에 적합한 링크만을 추출함으로써 빠른 속도의 문서 수집을 가능하게 한다. 또한 링크 블록 텍스트에 대한 퍼지집합으로 표현된 주제 적합도는 문서의 주제 관련성을 지능적으로 판단하여 주제 중심 문서 수집의 정확도를 향상시킨다.
최근 온톨로지 모듈을 이용하여 효과적으로 온톨로지를 구축하려는 시도들이 증가하고 있으며 이에 따라 다양한 온톨로지 모듈화 기법들이 제안되어왔다. 이들 기법들은 각각의 모듈화 목표와 기준을 바탕으로 개발되어 왔으나 모듈화 기법들을 평가할 수 있는 공통된 기준 및 평가 프레임워크가 정립되지 않아 서로 비교하기 어려운 실정이다. 또한 온톨로지와 관련된 평가에 대한 연구들이 지금까지 활발히 이루어져 왔지만 주로 온톨로지 단위의 평가가 중심이 되어왔으며 온톨로지 모듈화 기법의 평가에 대한 가시적인 연구들이 부족하다. 그러나 획일적이고 대용량인 온톨로지 사용의 문제점과 모듈화 필요성에 대한 인식과 함께 온톨로지를 모듈화하는 작업에 대한 평가 필요성이 제기되고 있다. 그러므로 본 연구에서는 온톨로지 모듈화 작업 과정과 모듈화 결과물인 모듈 그리고 모듈화 도구에 대한 총괄적인 평가를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 또한, 본 연구에서 제시한 평가 프레임워크를 실증적 실험을 통해 SWOOP, PATO, Prompt 등 모듈화 기법에 적용하였다. 본 연구의 결과를 통하여 온톨로지 엔지니어들이 온톨로지 모듈화 작업의 품질을 개선시킬 수 있고 온톨로지 사용자들이 사용 목적에 맞는 온톨로지 모듈화 기법을 선택할 수 있도록 한다.
컴퓨터를 활용한 지식과 정보 처리를 위해 온톨로지를 구축하고 활용하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 현재까지의 온톨로지 개발 방법 및 온톨로지 구축 도구는 온톨로지 개발 목적에 따라 제한적인 부분에서 연구되어 사용되고 있다. 그러므로 개발하려는 온톨로지 특성에 따른 적절한 온톨로지 구축 프로세스와 도구가 필요하다. 본 논문에서는 특정 분야의 비전문가가 언어 자원으로부터 지식을 개념화하고, 개념을 형식화하여 온톨로지를 구축할 수 있는 온톨로지 구축 프로세스(OntoProcess)를 제안한다. 그리고 다수의 온톨로지 구축자가 동시에 온톨로지 구축 작업을 행할 경우 i)지식의 개념화 과정에서 동일한 개념을 중복 정의하거나 ii)개념의 형식화 과정에서 형식언어와 포구사용법의 이해 부족으로 인해 온톨로지 구축 능률이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 메타 온톨로지를 이용한 다중 온톨로지 구축 프로세스(OntoProcess)를 제안한다. 제안한 프로세스에 기반한 온톨로지 구축 시스템 (OntoProcess)을 개발하고, 실제 온톨로지 구축 실험을 통하여 제안한 프로세스와 시스템의 효율성을 확인한다. 그리고 온톨로지 구축 과정에서 발견된 문제점 및 이에 대한 해결 방안을 제시한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서비스를 제공함에 있어 지능적인 수행 능력은 사용자의 만족도를 높여주는 핵심 요소이다. 시스템의 지능을 부여하기 위해서는 지식을 관리, 처리, 활용하는 기능이 필요한데, 이들 기능은 그 지식이 어떻게 표현되어 있는지에 큰 영향을 받는다. 일차 술어 논리 기반 지식 표현 방법은 폭넓은 표현 범위와 유연한 지식 정의, 추론 방법으로 선호되고 있지만, 복잡한 계산 비용을 갖고 있기 때문에, 전문적인 지식 처리 시스템이 아닌 경우, 불필요한 계산 비용이 소요된다. Description Logic은 Frame기반 지식 표현 방식으로 일차 술어 논리를 사용하는 것보다 지식을 표현할 수 있는 범위는 제한적이지만, 빠른 추론 결과를 보장해 준다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 분산된 다양한 오브젝트들이 협력과정을 통해 사용자에게 지능적인 서비스를 제공하게 되고, 이들 개별적인 오브젝트들은 저사양의 계산능력을 갖고 있다고 가정된다. 그러므로, 저사양의 컴퓨팅 오브젝트들을 조합하여 지능적인 서비스를 성공적으로 제공하기 위해서, 각각의 오브젝트들은 제한된 지식을 효과적으로 관리할 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Frame 기반의 Description Logic을 기반으로 SUNHI의 표현 범위를 가진 인식론적 온톨로지 표현 언어를 제안하고, SUNHI의 표현 범위의 효율성을 증명하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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