• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권3호
• /
• pp.295-306
• /
• 2015

MOnCa2는 스마트폰에 장착된 센서와 온톨로지 추론 기반의 지능형 스마트폰 어플리케이션 구축을 위한 프레임워크다. 기존에 연구되었던 MOnCa는 온톨로지 인스턴스로 등록된 센서 값에 대한 정보를 바탕으로 사용자의 현재 상황을 판단 및 추론하였다. 이러한 방식은 사용자의 공간 정보나 주변에 존재하는 객체가 무엇인지 판단하는 것은 가능하나 사용자의 물리적인 콘텍스트(이동 행위, 이동할 목적지 등등) 판단하는 것은 불가능했다. 본 논문에서 설명하는 MOnCa2는 사용자 개개인의 물리적인 콘텍스트를 판단 및 추론하기 위해 스마트폰의 장착된 센서를 바탕으로 행위 및 이동 상황에 대응하는 인지 모델을 구축하고, 구축된 모델을 기반으로 사용자의 실시간 행위 및 이동 상황에 대해 1차적인 추론을 수행하며, 추론된 1차적인 콘텍스트에 대해 온톨로지 기반의 2차 추론을 통해 지능형 어플리케이션에 필요한 고수준 사용자 콘텍스트를 생산한다. 따라서 본 논문은 스마트폰의 가속도 센서를 기반으로 사용자의 이동에 필요한 행위를 인지하는 기법, 스마트폰의 GPS 신호를 바탕으로 이동 목적지와 경로를 예측하는 기법, 온톨로지 실체화를 적용하여 고수준 콘텍스트를 추론하는 과정에 초점을 맞추어 설명을 한다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제12D권4호
• /
• pp.627-636
• /
• 2005

지능형 웹 서비스는 시맨틱 웹과 에이전트 기술을 통하여 자동적인 서비스의 발견, 호출, 조합 및 상호운영, 실행 감시 및 복구를 수행하기 위한 목적으로 제안되었다. 이러한 지능형 웹 서비스의 목적을 실현하기 위해서는 컴퓨터가 지식을 추론하고 처리할 수 있게 하기 위한 온톨로지가 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 지능형 웹 서비스를 위한 서비스 온톨로지의 생성은 서비스 개발자의 휴리스틱에 의존하여 많은 시간과 비용을 소모할 뿐만 아니라 서비스와 서비스 온톨로지간의 완벽한 매핑이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 또한 서비스 온톨로지를 기술하기 위한 마크업 언어를 서비스 개발자가 단기간 내에 학습하기에 많은 어려움이 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 MDA 방법론을 사용하여 서비스 온톨로지를 효율적으로 설계 및 생성하기 위한 방안을 제안한다. 우리가 제안하는 방안은 MDA를 기반으로 UML을 사용하여 웹 서비스 모델을 설계하고 구축하는 과정에서 생성되는 모델을 재사용 한다. 즉, 플랫폼 독립적인 웹 서비스 모델을 서비스 온톨로지 기술 언어인 OWL-S에 종속적인 모델로 변환한 후 XMI를 통해 OWL-S 서비스 온톨로지로 변환한다. 본 논문에서 제안하는 방안은 이미 널리 사용되는 UML과 같은 소프트웨어 공학적 방법을 사용하기 때문에 서비스 개발자들이 쉽게 서비스 온톨로지를 구축할 수 있으며 하나의 모델로부터 서비스와 서비스 온톨로지 모델을 동시에 이끌어 낼 수 있는 장점을 가진다. 또한 모델로부터 자동적으로 서비스 온톨로지를 생성함으로써 시간과 비용을 절감할 수 있는 효과를 얻을 수 있다. 그리고 플랫폼 변화와 같은 외부 환경 변화에 유연하게 대처할 수 있다. 끝으로 본 논문에서는 제안된 방안의 타당성을 검증하기 위해 실제로 웹 서비스 모델을 설계하고 서비스 온톨로지를 생성하는 예를 보인다. 또한 생성된 서비스 온톨로지가 올바르게 생성되었는지를 유효성 검사를 통해 검증한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
• /
• pp.33-38
• /
• 2006

인공지능 분야에서는 합의된 개념을 정의하고, 개념과 개념사이의 관계를 표현하여 인간과 시스템이 지식을 공유하는 것으로 온톨로지를 정의하고 있다. 현재까지 영상이해를 위해 온톨로지를 설계하고 이용하는 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기존의 영상이해에 관한 연구는 개념적인 연구에 그칠 뿐 구체적인 방법을 제시하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 온톨로지로 표현한 지식에 근거하여 영상의 처리, 분석 해석 과정을 통해 영상을 이해하는 영상이해 시스템의 프레임워크를 제안한다. 영상이해 과정은 i)특정 부야의 지식을 온톨로지로 표현하고, ii)영상 처리 및 분석 과정을 통해 영상을 구성하는 객체들의 속성을 추출하며, iii)온톨로지 추론을 통해 객체의 속성으로부터 객체를 정의하여 영상을 해석한다. 그리고 제안한 프로세스에 기반 하여 영상이해 시스템을 구축하고 특정 분야에서의 실험을 통하여 제안된 시스템의 효용성을 확인한다.

• 지능정보연구
• /
• 제11권2호
• /
• pp.151-173
• /
• 2005

시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 지능형 에이전트 혹은 규칙기반 시스템 등의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 그러나 규칙기반 시스템의 활용에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다 이와 같은 제약을 극복하기 위해 웹 페이지로부터 규칙을 습득하기 위한 XRML 방법론이 제안되었다 XRML 방법론은 웹 페이지로부터 규칙을 식별하고 식별된 결과로부터 자동으로 규칙을 생성하는 두 단계로 구성되어 있다. 여기서 규칙의 식별은 규칙생성의 자동화 정도에 매우 중요한 영향을 미친다. 그러나 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의존하고 있다. 이러한 지식관리자의 부담을 줄이기 위해 본 논문에서는 온톨로지 기반의 개선된 규칙식별 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 OntoRule이라는 이름의 온톨로지를 설계하였다. OntoRule은 자동화된 규칙 식별을 지원하기 위해 사용되며, 규칙의 구성요소들과 구조에 대한 정보를 포함하고 있다. 그리고 OntoRule을 이용하여 규칙을 식별하는 절차를 제안하였다. OntoRule과 규칙식별 절차를 제안하는 과정에서 온톨로지 학습효과, 하향식 접근방식과 상향식 접근방식의 차이, 온톨로지 사용범위 관리, 규칙구성요소의 식별순서, 생략된 변수의 식별과 같은 논점들이 고려되었다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 방법론의 효과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
• /
• pp.178-181
• /
• 2011

식물 저장을 위한 저온 저장고의 수요가 증가함에 따라 지능화되고 효율적인 저장고 관리 시스템에 대한 요구 또한 증가하고 있다. 기존의 저장고 관리 시스템은 관리자의 경험에 의존적이거나 센서의 임계치에 따른 단순한 상황 판단만이 가능한 수준으로, 식품에 따른 정밀한 신선도 관리가 불가능하다. 그에 따라 식품의 신선도 관리, 저장고 관리의 효율성 향상을 위해 상황인지 기술 도입이 고려되고 있으며, 그 중 환경 정보(Context)에 대한 관계를 모델링하기 위한 적합한 온톨로지 기반 상황인지 기술이 가장 주목받고 있다. 본 논문에서는 이러한 온톨로지를 이용하여 식품 저장고 운영에 필요한 상황인지 기능을 제공해줄 상황인지 미들웨어를 제안하며, 환경 정보 모델링 도구와 센서 및 저장고 운영 정보를 획득하는 방법, 이를 활용한 상황 추론을 수행할 온톨로지 매핑 방법을 제시하였고 이를 실질적으로 수행해 줄 상황인지 프로세스를 설계하고 구현하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
• /
• pp.270-276
• /
• 2006

문제은행 시스템은 학습 평가를 위한 문제를 DB로 구성한 다음, 추후에 인터넷으로 검색하여 재 사용하게 하는 시스템이므로 교사 업무의 효율성 및 비용이 절감되며, 사용자에게 제공할 문제 정보들을 체계적으로 관리, 저장, 검색할 수 있는 환경을 제공한다. 하지만 기존에 구축되어 있는 문제 은행 시스템들의 데이터들은 컴퓨터가 그 의미를 처리할 수 없기 때문에 동의어, 유의어들에 대한 정확한 검색이 어렵고, 단순한 키워드 검색으로 인하여 학생들과 교사들은 수많은 불필요한 검색 결과 속에서 원하는 정보를 다시 재 검색해야 하는 시간 낭비를 초래하고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반 기술인 OWL을 사용해서 문제은행 시스템의 온톨로지를 구성하고 개념 정의, 구조 및 관계를 명시한다. 그리고 온톨로지 기반위에 OWL 개체를 생성하고, SWRL에 정의된 규칙과 함께 추론 통해 시맨틱 검색을 가능하도록 하였다. 그 결과 데이터의 관계 및 의미 분석을 통한 향상된 검색 결과와 학습자와 교사가 다양하게 문제를 공유하고 재 사용함으로써 협업적 학습에 대한 효과를 기대할 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
• /
• pp.273-279
• /
• 2005

월드와이드웹 (WWW) 기반의 전자상거래는 주로 데이터베이스를 기반으로 서비스를 제공하고 있다. 그러나 월드와이드웹 기반의 전자상거래는 단순 키워드 검색에만 의존하고 있다. 이러한 검색은 데이터베이스 자체로는 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 1999년 말에 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기 할 수 있는 시맨틱 웹 이 제안되었다. 시맨틱 웹은 의미적인 정보를 담고 있는 지식베이스(Knowledge Bases)인 온톨로지를 기반으로 하고 있다. 그러나 온툴로지의 생성은 많은 부분을 휴리스틱에 의존하고 있기 때문에 많은 시간과 비용이 소비된다. 따라서 우리는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 데이터베이스에서 온톨로지를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터베이스는 도메인을 잘 나타내고 있는 정보의 저장소이므로 데이터베이스로부터의 온톨로지 생성은 분석, 설계 등의 사전 작업이 필요하지 않아 시간과 비용의 소비를 줄 일 수 있는 장점이 있다. 우리는 데이터베이스에서 스키마를 추출, 뼈대그래프$^{1}$ 를 생성하고 개념그래프로 확장하여 도메인을 잘 나타낼 수 있는 온톨로지를 생성하는 알고리즘을 제안하고 제안된 알고리즘을 통하여 온톨로지를 생성을 함으로서 제안된 생성 방법을 검증한다. 제안한 방법으로 생성된 온톨로지는 단순 키워드 검색에서 의미적인 검색을 할 수 있는 시맨틱 웹 서비스의 기반이 되므로 의미적 검색이 가능한 전자상거래 서비스를 구축하는데 시간과 비용의 소비를 줄임으로 차세대 전자상거래의 초석이 된다.

• 지능정보연구
• /
• 제11권3호
• /
• pp.129-139
• /
• 2005

급속한 정보통신의 발달은 인간의 삶에 직접적인 영향을 끼치는 단계에 접어들게 되었다. 기존의 컴퓨팅은 사용자의 요청에 근거하여 동작하지만 유비쿼터스 컴퓨팅은 사용자의 의향과 상황을 인지해 능동적으로 목표를 설정하고 협력을 통하여 업무를 수행하게 된다. 앞으로 다가올 새로운 컴퓨팅 환경에서 주된 역할을 하게 될 개체인 에이전트와 이들이 상호 협력하는 기반구조인 다중 에이전트 시스템에 관하여 활발히 연구가 진행 중이다. 본고에선 다중 에이전트 시스템에서의 의미적 상호 운용성을 보장하고 지적활동의 중심적 자료구조가 될 온톨로지와 온톨로지를 효율적으로 관리하는 저장소에 관한 요구사항과 구조를 제시한다. 또한 분산적으로 관리 되는 온톨로지 저장소와 다중 에이전트 환경에서 일반적인 온톨로지 저장소 사용을 위한 온톨로지 에이전트를 제시한다.

• 지능정보연구
• /
• 제12권2호
• /
• pp.33-48
• /
• 2006

의미 웹(Semantic Web)과 이에 대한 관련기술들은 웹을 통해 자유롭게 정보를 공유할 수 있는 새로운 지평을 마련해 주었다. 이를 토대로 온톨로지(Ontology)에 대한 연구 역시 활발히 진행되어 왔으며, 결과적으로 온톨로지는 여러 가지 측면에서 가시적인 성과들을 이룩해 낼 수 있었다. 의미 웹에 대한 기대가 고조되면서, 온톨로지는 많은 연구 학자들로부터 각광을 받는 분야로 떠오를 수 있었으며, 오늘날, 이러한 온톨로지에 대한 연구는 지식표현Knowledge-Representation)등과 같은 학술적인 단계에서 벗어나 전자상거래 분야까지 그 영역을 넓혀 나가고 있다. 그러나 일부에서는 이러한 온톨로지의 양산으로 인해 발생할 문제들에 대한 우려의 목소리가 적지 않다. 즉, 현재 온톨로지들은 서로간의 이질성으로 인해 그 효용 가치를 위협받고 있다는 것이다. 예를 들어, 현재 Yahoo나 DMOZ Open Directory(www.(dmoz.org)등으로부터 제공 중인 상품 카테고리의 경우, 시각적으로는 유사해 보일지 모르나 그들이 지닌 카테고리 구조라든지 사용된 용어 등을 살펴보면 상당한 차이점이 존재한다는 사실을 발견해 낼 수 있다. 따라서 현재 온톨로지가 지향하는 본래의 효용 가치를 극대화시키기 위해서는 이러한 이질성을 극복할 수 있는 방법론이 반드시 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 현재 온톨로지 분야에서 가장 커다란 이슈로 떠오르고 있는 정보통합에 대한 해결책을 제시해 보고자 한다. 정보통합이란, 서로 이질적인 프로그래밍 언어나 형식으로 이루어진 데이터들을 통합하여 요약한 형태로 제공하는 기술이라 정의 내릴 수 있다. 이러한 정보 통합의 대표적인 분야로 Merging, Alignment, Translation, Articulation을 들 수 있는데, 이 가운데, 본 연구에서는 "Ontology Alignment"에 대해 집중적으로 다루어 보고자 한다. 이와 더불어, 현재 의미 웹이 지향하는 대표적인 특성 중 하나로써 상호운영성을 꼽을 수 있다. 온톨로지 매핑(Ontology mapping)은 이러한 상호운영성을 지원하기 위한 대표적인 기술로써 각광을 받고 있다. 따라서 우리는 이러한 온톨로지 매핑에 대한 방법론을 쇼핑몰 환경에 적용함으로써 서로 이질적인 상품 카테고리로 구성된 두 쇼핑몰간의 상품에 대한 매핑 알고리즘(Mapping Algorithm)을 제안하고자 한다. 또한, 효용성 검증을 위하여 온톨로지 매핑에 있어 이미 효용성을 검증 받은 PROMPT와의 비교 분석도 수행하여 본다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.157-162
• /
• 2008

본 논문은 대중에 의해 자유롭게 생성된 분류 체계인 폭소노미, 즉 대규모의 태깅 데이터로부터 태깅 온톨로지를 학습하는 방법을 제시하고 있다. 기존 소셜웹 시스템간에는 태깅의 의미에 대해 공통의 합의가 이루어지지 않았기 때문에, 시스템마다 태깅 정보를 표현하기 위해 내부적으로 다른 방법을 쓰고 있으며, 따라서 소프트웨어 에이전트를 이용하여 시스템간의 정보처리를 자동으로 할 수가 없다. 이를 해결하는 방법으로 폭소노미를 위한 태깅 온톨로지가 필요하다. 태깅의 본질적인 속성을 분석하여 태깅 온톨로지를 정의하고, 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그와 사용자 그룹 정보를 획득한 후, 태깅 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로 학습된 태깅 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.