최근 인터넷의 급속한 발달에 따라 정보들이 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 수많은 정보들을 원활하게 커뮤니케이션하기 위해서 다양한 연구가 이루어지고 있다. 최근에는 인공지능 및 빅데이터 기술을 적용한 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 괄목할 만한 결과를 도출해내지 못하고 있다. 그 원인 중 하나는 언어 및 지식 표준의 결여라는 심각한 한계에서 찾을 수 있다. 현재는 멀티미디어적인 접근 방식의 회의에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있는 실정이며, 점차적으로 지식기반 회의 시스템에 관해서도 관심을 가지기 시작했다. 멀티미디어적인 접근 방식의 회의의 경우는 기존 오프라인 회의의 장단점을 그대로 온라인으로 표현 한 것에 지나지 않으며 정작 중요한 실제 회의 내용 및 과정에 대한 정보 관리는 소홀하게 된다. 이에 본 논문에서는 회의 내용정보를 온톨로지화 할 수 있는 방안에 대해 연구하고 온톨로지화된 정보를 체계적으로 분석하는 방안을 제시한다.
최근에 시멘틱 웹에 대한 관심과 기대가 증가함에 따라 시멘틱 웹 기반의 웹서비스인 시멘틱 웹서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 웹서비스는 XML 기반의 웹서비스 기술 언어인 WSDL을 사용하지만 시멘틱 웹서비스에서는 DAML-S와 같은 온톨로지 언어기반의 웹서비스 기술 언어를 사용한다. 시멘틱 웹서비스에 대한 연구는 웹서비스 검색, 웹서비스 구동, 웹서비스 구성, 웹서비스 실행 모니터링 등의 관점에서 수행되고 있다 특히, 시멘틱 웹서비스 검색은 시멘틱 웹서비스의 궁극적인 목적을 달성하기 위한 가장 기반이 되는 분야로 기존의 정보 검색과는 다른 특징들을 가지고 있다. 즉, 시멘틱 웹 기술 언어에 적합한 저장 시스템과 검색 방법이 요구된다. 이에 부합하여 관련된 시스템이 많이 개발되고 있으나 지능로봇 응용과 같은 제한된 메모리 공간 및 디스크 공간을 가지는 임베디드 환경에서 기존의 시스템을 적용하기에는 부적합하다. 이와 관련하여, 이 논문에서는 임베디드 시스템 환경에서 시멘틱 웹서비스 검색에 이용될 수 있도록 하기 위해서 DAML-S 서비스 지원을 위한 효율적인 DAML+OIL 문서 관리 시스템을 개발하였다. 또한, 우리는 이 논문에서 소개한 시스템의 특성을 다른 시스템과 비교하여 기술한다.
2010년 "스마트그리드 국가로드맵"을 시작으로 세계 최초의 국가 단위 스마트그리드 구축을 목표로 지능형전력망 기본계획 및 시행계획을 통해 스마트그리드 2030을 내세우며, 전력 인프라와 정보·통신 인프라가 융합된 고효율 차세대 전력망 구축이 진행되고 있다. 본 논문에서는 시행 계획의 표준인 "스마트그리드 상호운용성 표준 프레임워크 및 로드맵"의 상위 개념모델과 하위 개념모델을 바탕으로 전력 비즈니스 플랫폼 기반의 전력도메인 온톨로지를 구축하고자 한다. 온톨로지는 지식을 개체의 속성과 개체 간 관계를 정의함에 따라 계층적 구조를 고려하기 때문에 스마트그리드 개념 모델을 표현하고 활용하기에 적합하나 이와 관련된 연구는 전무한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 개념 모델을 상위 온톨로지와 하위 온톨로지로 구분하여 상위 온톨로지를 스마트그리드 관련 분야에 대한 대분류로 정의하고 하위 온톨로지를 상위 온톨로지에 대한 세부적인 시스템 및 기능으로 정의하여 온톨로지를 구축한다. 뿐만 아니라 전력계통에서 발생할 수 있는 다양한 상황의 시나리오를 구성하고 추론엔진과 질의를 통해 유의미한 추론 결과를 도출했다. 이를 통해 본 논문에서 구축한 전력도메인 온톨로지로 실제 상황에서 발생하는 문제를 대비하거나 해결하는 데 활용 가능함을 보인다.
본 연구는 사용자의 정적, 외부환경과 연관된 동적 상황정보와 사회적 관계와 연관된 개인적 상황정보들을 의사결정 요소로서 고려한 의사결정의 동적 변환(Dynamic Adaptation)을 제안한다. 즉, 의사결정자의 정적, 외재적 정보보다 과거의 경험, 주관적 선호도 및 사회적 관계와 연관된 상황정보(Social Context)를 의사결정에 동적으로 반영하고 동시에 의사결정 해의 사용시점에서의 가용성에 따라 유용 가능한 대안을 추출하는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해, 정적, 외재적 및 사회적 상황정보를 이용하여 의사결정 추론한다. 추론은 의사결정자의 과거 경험에 기반한 사례기반 추론과 해당 의사결정 결과가 가용하지 않을 경우 수정을 위한 제약식 만족추론으로 이루어진다. 이를 위해 개인적 경험 등의 정보에 기반한 '문제상황 온톨로지'(Problem Context Ontology)와 집단의 경험적 지식에 기반한 '솔루션 온톨로지'(Solution Ontology)를 구축하였다. 의사결정단계는 상황정보 인식 및 문제상황 온톨로지에 매핑하는 단계, 경험적 사례로부터 문제상황에 가장 적합한 사례를 선택하는 단계, 생성된 솔루션이 가용하지 않을 경우 솔루션 온톨로지와 제약식 만족추론을 통해 새로운 대안을 생성하는 단계로 이루어진다. 본 방법론을 모임에 적합한 식당을 제안하는 예제를 적용함으로써 타당성을 검증하였다. 또한 실험을 통해 사회적 상황정보를 고려하여 생성된 의사결정대안이 그렇지 않은 경우보다 의사결정자의 만족도를 향상시켰으며, 생성된 의사결정대안이 가용하지 않은 경우 제약조건식과 솔루션 온톨로지를 이용해 생성한 대안이 유의미함을 검증하였다.
다양한 환경에 배치될 수 있고, 예상치 못한 상황에 자주 접할 수 있는 지능형 서비스 로봇의 경우에는 처할 수 있는 환경과 상황을 모두 예측하여 로봇 내부에 필요한 기능을 모두 가지고 있기 어렵다. 로봇에게 환경에 맞는 필요한 기능만 내부에 가지고 있을 수 있게 하고, 필요에 따라 새로운 기능을 획득할 수 있도록 지원해 주기 위한 기반 기술인 컴포넌트 저장소가 본 논문의 주제이다. 이 저장소를 실제 로봇 플랫폼에 적용 실험 해 온 결과, 로봇이 일일이 외부 저장소들을 접근함에 따라 필요한 컴포넌트의 검색 및 획득의 성능이 저하된다는 문제와, 가용한 컴포넌트 저장소가 늘어감에 따라 확장성, 공유성 문제가 발견되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 분산된 컴포넌트 저장소들을 컴포넌트의 기능적인 측면에 따라 논리적인 그룹으로 묶은 셀 기반의 진화적인 컴포넌트 저장소를 개발하였다. 프로토타입을 개발하여 실험한 결과, 셀 기반의 저장소를 이용하여 로봇이 분산된 저장소를 일일이 물리적으로 접근하는 것이 아니라 논리적으로 투명하게 접근을 할 수 있도록 지원한다. 또한, 로봇 컴포넌트/애플리케이션 개발자들이 자신의 접근 가능한 저장소를 변경하면 전체 저장소 시스템에 반영되어 다른 개발자들이나 로봇이 사용할 수 있게 해 주는 컴포넌트의 투명한 공유를 지원한다.
대규모 플랜트에서 조업자 안전훈련 모델의 전제조건은 조업에 관련된 다양한 위험의 상세분석 및 지식표현으로 얻어진 운영절차의 범용성과 정확성이다. 본 연구에서는 조업절차의 생성을 위해 인공지능 플래닝 기법을 고려하여 조업자의 일반행위와 조치행위 그리고 기술용어 등을 분류하고, 지식의 공유 및 재사용을 고려하여 플랜트의 운영과정과 관련된 조업행위 및 용어의 확장을 지식표현 온톨로지 형태로 정의하였다. 또한 조업의 일반적인 행위의 구체화를 위해 Hierarchical Task Network (HTN)기반의 행위계획을 적용하여 목표와 실행이 가능한 수준까지 분할하여 여러 상황에 따른 절차를 생성하도록 설계하였다. 이후 실제 보일러 설비의 사례연구를 통해 조업조건과 운전상태 그리고 장치들 간의 운전목적에 따라 구성설비의 역할을 분류하고, 비상정지절차를 생성하였으며, 제안한 방법의 실제 플랜트 적용 가능성을 확인하였다. 체계적인 지식표현에 기초한 지식베이스 구축은 일반적인 플랜트 운영절차 및 조업자 안전훈련 시나리오의 생성에도 활용이 가능할 것이며, 향후 자동생성 등에도 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
지금까지의 상품 검색 방법으로는 찾고자하는 정보를 검색할 때 주로 단어의 빈도수나 어휘 정보를 이용하는 키워드 기반의 검색이 주로 쓰이고 있었다. 키워드 기반의 검색에서는 사용자의 질의와 관련이 없는 문서들까지도 같은 결과로 나타내 주고 이로 인해 사용자는 제시된 결과를 한번 더 수동적으로 검색해야하는 부담을 않게 되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 온톨로지가 대두되었다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 상품 검색 시스템을 직접 구축하여 분류별 검색을 통해 얼마나 정확한 검색을 하는지 실험하였다. 실험을 위해 전국적으로 On/Off라인 할인점을 운영 중에 있는 A할인점의 상품 데이터 약 40,000여개를 데이터베이스로 구축하였고 User Interface 개발환경은 JSP와 PowerBuilder9.0을 사용하여 검색 시스템을 개발하여 실험하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하고 설계한 상품 도메인 온톨로지를 이용한 검색 방법이 기존의 키워드 기반의 검색 방법보다 우수한 결과를 나타내고 있음을 입증하였다.
빅데이터, 인공지능 등 신기술 환경에서 LOD는 기록정보자원을 내외부의 다양한 데이터들과 연결되도록 할 것이다. 이러한 연결의 중심에는 상호연결(Interlinking) 기술이 존재하며, 상호연결된 LOD는 기록정보 개방을 데이터 개방(Open Data)의 최상위 단계로 실현할 것이다. 지속적으로 증가하는 기록의 양을 감안하면, LOD 구축 시 상호연결 알고리즘을 통한 자동화는 필수적이다. 이에 본 연구는 기록정보가 외부 데이터와 상호연결되는 구조와 상호연결 시 고려해야 할 기록정보의 특성을 분석하였다. 또한 국가기록원 CAMS 데이터의 샘플을 수집하여 기록정보 LOD를 구축한 뒤, 기록물 메타데이터의 인물정보를 DBPedia와 자동으로 상호연결하는 테스트베드를 진행하였다. 이를 통해 상호연결 자동화 프로세스를 확인하고, 자동화 기술의 성능과 정확도를 확인하였다. 그리고 테스트베드를 통해 얻은 시사점을 통해 기록정보 LOD 상호연결 과정의 고려사항을 파악하였다.
공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.
의학 분야에서의 다양한 표준 용어체계는 각기 다른 형태로 구성되어 있다. 따라서 이들을 통합하여 활용하기 위해서는 용어체계 사이의 연결 정보가 필요하다. 이를 위해 여러 통합 도구들이 개발되어 사용되고 있으나, 이들 도구들은 특정 용어 체계에 국한하기 때문에, 매핑 데이터의 생성 범위가 제약적이다. 이를 극복하기 위해 여러 용어체계를 통합하여 매핑작업을 수행할 수 있는 도구도 개발되었다. 그러나 의학용어체계는 각각 독특한 형태로 구성되어 있어 이들의 획일적인 통합이 어려운 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존용어체계의 형태를 유지하면서 매핑 시스템에서의 통합 및 활용이 가능한 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 용어체계의 위치와 형태에 대한 메타데이터를 작성함으로써 새로운 용어체계를 쉽게 시스템에 추가하여 사용할 수 있도록 하였으며, 기존 용어체계의 수정 및 구조 변경에도 유동적으로 대처할 수 있다. 또한 본 논문에서 생성한 매핑 데이터는 온톨로지에서의 트리플릿 형태로 구성함으로써 다양한 매핑 정보를 생성할 수 있다. 따라서 생성한 정보는 OWL, RDF, Excel 등의 다양한 형태로 변형하여 배포할 수 있다. 제안한 방법에 기반하여 매핑 시스템을 이용한 매핑 데이터 생성 실험을 통해 개발한 시스템의 효용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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