본 논문은 교육 분야인 대학교 학사 업무를 중심으로 지식베이스 구축을 위한 개발 도구를 개인용 컴퓨터상에 구현한 결과에 관한 것이다.자문 전문가 시스템 구성은 추론엔진,지식베이스,사용자 인터페이스등으로 구성되는 기존의 전형적인 규칙기반 전문가 시스템에 근간을 두어 객체지향 추론을 가능케하는 추론 관리 시스템,다양한 인터페이스를 제공하는 사용자 인터페이스 관리 시스템, 지식의 효율적인 관리 및 지식을 취득할 수 있는 지식관리 시스템으로 독립구성하고 이들 시스템들의 효율적인 관리를 위한 객체 관리 시스템을 구성한다. 이 시스템의 설계는 사용자 입장들이 다양한 관점에서 전문가의 자문을 받을수 있고,사용자의 접근이 용이한 개인용 컴퓨터상에서 운용될 수 있도록 자문 전문가 시스템인 C-I(Consultant-One)을 개발하였다. 기존의 지식을 충분히 황룡할 수있고,효율적인 추론과 사용자에게 편리한 인터페이슬 제공하도록 하는 C-I에 대학교 학사관리 업무중 시간표 관리,교과과정 및 학점이수,성격진단의 세가지 영역에 해당하는 지식베이스를 구축한 '학사관리 업무를 위한 규칙 기반의 자문 전문적 시스템(Student affair Administration Consultation Expert System:SACES')을 구현하였다.
문자 정보 및 X-Ray, MRI, CT등과 같은 의료영상 정보를 취급하는 의료정보 시스템에서의 유사객체 검색을 지원하는 협력 의료정보 시스템의 설계에 대하여 논한다. 이를 위해 객체간 의미적 관련성을 기반으로 한 유사도 자동 추출 방식 및 지식베이스 구성 방식을 제안하고 이를 활용한 유사객체 검색에 대하여 논한다. 특히 의료영상을 객체 값으로 갖는 경우 객체간 유사도는 영상처리의 특징추출 방식에 의해 추출된 영상내에 출현하는 공간 객체의 위치, 면적, 둘레, 공간 객체간의 위상 관계 등의 공간 속성을 이용한다. 여기서 공간적 위치에 근거한 유사도는 공간 위치를 대표하는 Hilbert값의 분포와 빈도를 토대로 계산한다.
의료영상 처리시스템의 자동인식 결과 등과 함께 진단 중인 의죠 영상과 유사한 영상객체를 임의로 검색하여 부가정보로 활용할 수 있는 지능적 의료정보 시스템 구현에 대하여 논한다 의료 영상객체간 유사도 계산을 위하여 각 객체로부터 추출된 특징 정보를 객체 속성으로 이용하며, 이 들 특징 값들의 빈도와 관련 분포 속성 간 관련성 등을 고려한 유사객체 분류방식을 사용한다. 이와 같이 얻어진 영상객체 간 유사도 정보는 지식베이스로 관리되어 자동 영상 인식에 사용될 뿐 아니라 유사 영상 검색 및 진단의 근거자료로 사용된다. 즉 전문의나 병리학자들은 진단 과정에서 유사영상의 판독 결과 등을 참조함으로써 영상의 정확한 판독 및 진단 확증의 객관적 근거 자료를 학보하는데 도움을 받을 수 있다. 구현된 시스템의 적용 예로 자궁경부 세포진 영상인식 시스템을 이용하여 그 유용성을 보인다.
컴퓨터나 데이터베이스에 대한 지식이 없는 사용자들도 데이터베이스에 저장되어 있는 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 도와줄 수 있도록 하는 것이 데이터베이스 시스템을 위한 자연어 인터페이스이다. 이 논문은 이 자연어 인터페이스를 고려한 차세대 데이타베이스, 객체 지향 데이타베이스를 바탕으로 질의어 처리를 OQL(Object Query Language)명령문으로 구축 기법을 연구하고자 한다. 여기서 질의어 처리는 한국어 인터페이스를 바탕으로 하며, 질의를 패턴별로 분해, 프레임 변환, 객체 지향 데이타베이스를 위한 OQL 명령문으로 구축한다. 질의의 효과적인 변환을 위해 프레임 기반 질의 분해 기법을 제안하였으며, 이 기법은 분해된 질의구 별로 변환과정을 수행하여, 질의 처리의 성능을 향상시킨다. 질의 프레임을 생성하기 위해 변환규칙을 사용하여 규칙 베이스를 구축하는 기법을 연구하였다.
정보여과 에이전트는 자체의 적응성(adaptability)과 자율성(autonomy)을 특징으로 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 사용자 프로파일을 지식베이스의 일부로 구축하는 기능을 수행한다. 이러한 사용자 프로파일은 사용자의 학습의도에 맞게 지식을 탐색하고 축적하는 적응성(adaptability)을 가져야 한다. 본 논문에서는 지능적 정보여과 에이전트가 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 적응적인 사용자 프로파일을 구축하기 위한 기법으로서, 사용자가 제시한 학습예제로써의 웹 문서들로부터 사용자의 학습의도를 내포한 질의어를 중심으로 연관 지식을 탐색하여 추출하는 웹 도큐먼트 기반 사용자 중심 연된 객체 추출과 만유인력 모델을 기반으로 한 연관 객체 관계성 가중치 기법을 제시한다.
최근 들어 공간 데이타베이스 시스템에 저장되어 있는 공간 데이타로부터 새로운 지식을 자동으로 추출해야 할 필요성이 증가함에 따라 공간 데이타베이스 시스템에 명시적으로 저장되어 있지 않은 암시적인 지식이나 공간 데이타간의 연관 관계, 그리고 다른 새로운 지식을 추출해 내는 학문인 공간 데이타 마이닝에 대한 연구가 증가하고 있다. 이러한 유용한 지식을 공간 데이타로부터 추출하기 위해서는 공간 데이타를 효율적으로 저장하고, 빠른 인덱스와 검색 기능을 제공하고, 또한 분산환경을 지원할 수 있는 객체 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이타 마이닝 시스템에서 사용되는 공간, 비공간, 지식 데이타를 효율적으로 관리할 수 있는 개방형 객체 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 개방형 객체 관리 시스템을 개발하기 위하여 본 논문에서는 현재 많은 분야에서 사용되고 있는 Open OODB에 공간 데이타 타입의 지원, 동적인 클래스의 생성 객체-지향 개념의 상속성 지원, 공간 인덱스의 지윈, 공간 연산 함수 제공 등의 기능을 추가하여 확장하였다. 또한, 본 논문에서는 다른 공간 데이타베이스 시스템이나 공간 데이타 마이닝 시스템과의 상호운영성을 증가시키기 위하여 데이타 모델링을 위해 ODMG 2.0, 데이타 모델링과 공간 데이타의 교환을 위해 SDTS(Spatial Data Transfer Standard), 그리고 클라이언트와 서버간의 효율적 연동을 위해 OpenGIS Simple Features Specification for CORBA를 수용하였다.
본 시스템은 현재 연구 개발중인 정보에이전트 시스템의 일부로서 특정분야에 대한 사용자의 관심 주제에 관련된 정보와 함께 적절한 문서를 제공하는 지식 기반 시스템이다. 이러한 목적을 위해서 본 시스템의 지식베이스는 구조적인 방식으로 표현된 BKB(Biology Knowledge Base)와 DIC(DICtionary)로 구성된다. DIC는 특정분야에서 일반적으로 사람들이 사용하는 용어와 학명을 기준으로 하는 시스템에서 사용하는 용어와의 관계와 그러한 용어들간의 동의어 관계를 갖고 있다. 또한 BKB는 동물에 관련된 지식베이스로써 상위.하위 개념과 함께 사용자가 원하는 정보를 제공하기 위해 객체의 속성과 이에 관계된 값들을 포함한다. 본 시스템은 문서를 검색할 때 사용자 초기 질의를 상위.하위 개념 그리고 동의어로 확장할 뿐만 아니라 사용자 의도의 정확한 표현을 위해서 제공하는 다양한 질의 형식에 따른 질의 처리 결과로도 확장하므로 효과적인 문서 검색 결과를 보인다.
컴퓨터가 인식할 수 있는 지식의 표현방식에 대한 연구는 오래전부터 인공지능 분야에서 이루어져 왔다. 현재는 대규모의 지식베이스를 구축하고 공유하기 위한 Knowledge Sharing Effort(KSE) 프로젝트가 진행중인데, 여기에서는 도메인별로 어휘와 개념을 체계적으로 정의하여 Ontology로 구축하고 있다. 이 논문에서는 객체지향 소프트웨어 개발 방법론에서 모델링언어로서 널리 받아들여지고 있는 UML을, KSE에서 표준으로 제시하고 있는 컴퓨터가 인식할 수 있는 지식의 형태인 Knowledge Interchange Format 형태로 변환하는 방법을 제시하고 이를 통해 추론과 같은 보다 유연한 지식의 처리가 가능함을 보인다.
공정계획(process planning)이란 제품에 대한 설계정보 및 제한된 가용자원에 대한 정보를 바탕으로 비용, 생산량을 고려하여 원자재를 원하는 형태로 변형시키기 위한 방법의 체계적인 결정과정이라 할 수 있으며, 생산계획(production planning: scheduling)이나 작업계획(operation planning)과 연계하여 설계와 생산을 연결하는 교량 역할을 수행한다. 이러한 공정계획 작업을 컴퓨터에 의해 자동화하기 위한 컴퓨터 원용 공정계획(computer aided process planning : CAPP)은 변환적 방식(variant approach)에서 시작되어 창생적 방식(generative approach)으로 발전되어 왔으며 인공지능 기법을 응용 한 지식기반 CAPP(knowledge based CAPP) 방식에 이르기 까지 CAM-1's CAPP, APPAS, GARE, SIPS, XCUT등 수많은 연구가 행해 졌다. 본 연구에서는 자동차 부품 업체인 K사의 공정계획 사례를 바탕으로 범용성이 있는 개방형 공정계획 시스템의 개발을 목표로 한다. 본 시스템에서 i) 설계정보는 객체지향에 의해 표현된 형상특징을 사용하고 ii) 공정계획은 국부적 공정계 획과 전체적 공정계획 과정(golbal planning)으로 구별하였고 iii) 공정계획을 위한 정보는 지식 베이스(knowledge base : KB) 와 데이타 베이스(data base : DB)로 구분하였다. 또한 iv) 정보의 모듈화를 통하여 임의의 제조라인에 적합하도록 개방형을 추구하였다.
본 논문에서는 객체지향 패러다임의 구조적 특성을 적용하여 만든 시소러스를 이용하여 웹 자원의 의미적 연관성을 RDF 형식으로 표현할 수 있는 RDF 문서 자동 생성기를 소개한다. 객체지향 시소러스를 RDF 형식으로 나타내기 위해 시소러스에 사용된 객체와 관계의 내용을 명세한 네임 스페이스를 정의하여 시맨틱 웹에서 메타데이타를 기술하는 표준이 되는 RDF와 RDF Schema 형식으로 매핑할 수 있다. 이러한 연구를 통해 객체지향 시소러스의 내용을 RDF 형식으로 표현함으로써 지식베이스(KnowledgeBase)라 불리는 온톨로지를 생성할 수 있으며, 구축된 온톨로지는 시맨틱 웹 상의 에이전트나 다른 어플리케이션에 응용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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