샤모아 지식공학 시스템(Chamois Knowledge Engineering System)은 대용량의 데이터 소스로부터 의미 있는 지식을 추출하는 시스템이다. 이러한 지식공학 시스템에서 데이터 소스의 품질을 보장하는 일은 매우 중요하다. 본 논문에서는 샤모아 지식공학 시스템에서의 데이터 정제관련 컴포넌트의 구조 및 동작에 대해 기술한다. 또한 이들 컴포넌트들이 동작할 수 있는 컴포넌트 프레임웍의 기능 및 동작에 대해 기술한다. 구현한 데이터 정제 관련 컴포넌트는 컴포넌트 기반의 시스템에서 데이터의 정제를 통해 신뢰성 있는 데이터를 제공하고, 이를 통해 개발하고자 하는 시스템의 품질을 향상 시킬 수 있다.
본 논문에서는 지식에 대한 개념을 정의하기 보다 지식의 life-cycle을 통한 지식의 생성과 소멸을 모델화함으로 지식을 설명하려 한다. 본 논문은 노나카의 지식 창조 모델을 기반으로 하고 기존의 KMS들을 분석하여 일반적인 지식 life-cycle 모델을 도출하였으며, 기존 모델의 문제점을 보완하여 새로운 지식 life-cycle 모델을 만들었다. 이 모델과 앞으로의 지식관리 시스템 발전 방향을 고려하여 지식 관리 시스템 아키텍쳐를 제시하였다. 본 논문에서는 이 아키텍쳐를 근거로 지식 관리 시스템을 구현하기 위한 6개의 컴포넌트를 도출하였다 6개의 컴포넌트는 지식 생성, 지식 분배, 지식 측정, 지식연결, 지식 검색, 지식 저장이다. 이 컴포넌트들로 지식 관리 시스템의 prototype을 구현해 본 결과 지식life-cycle을 단계적, 부분적으로 지원하지만 부족한 부분이 있는 것을 발견하였다. 향후에는 지식 생성과 지식 연결 컴포넌트를 강화하여 전체적인 지식 life-cycle을 지원할 예정이다.
본 논문에서는 지식에 대한 개념을 정의하기 보다 지식의 life-cycle을 통한 지식의 생성과 소멸을 모델화함으로 시식을 설명하려 한다. 본 논문은 노나카의 지식 창조 모델을 기반으로 하고 기존의 KMS들을 분석하여 일반적인 지식 life-cycle 모델을 도출하였으며, 기존 모델의 문제점을 보완하여 새로운 지식 life-cycle 모델을 만들었다. 이 모델과 앞으로의 지식관리 시스템 발전 방향을 고려하여 지식 관리 시스템 아키텍쳐를 제시하였다. 본 논문에서는 이 아키텍쳐를 근거로 지식 관리 시스템을 구현하기 위한 6개의 컴포넌트를 도출하였다. 6개의 컴포넌트는 지식 생성, 지식 분배, 지식 측정, 지식 연결, 지식 검색, 지식 저장이다. 이 컴포넌트들로 지식 관리 시스템의 prototype을 구현해 본 결과 지식 life-cycle을 단계적, 부분적으로 지원하지만 부족한 부분이 있는 것을 발견하였다. 향후에는 지식 생성과 지식 연결 컴포넌트를 강화하여 전체적인 지식 life-cycle을 지원할 예정이다.
샤모아 프레임워크(Chamois Framework)는 독특한 컴포넌트를 지니고 있는 새로운 지식공학 프레임 워크이다. 이러한 대용량의 데이터 소스로부터 의미 있는 지식을 추출하는 지식공학 시스템에서 소스 데이터의 품질을 보장하는 일은 매우 중요하다. 본 논문에서는 데이터의 품질 측정 도구인 DAQUM(DAta OUality Measurement) 컴포넌트의 설계 및 구현에 관한 주요 내용을 기술하고, 컴포넌트 기반의 구조를 가지는 샤모아 프레임워크에서 DAQUM의 역할 및 동작에 대해 기술한다.
본 논문에서는 합법적인 지식 표현이 그것을 사용하는 응용 시스템과 완전히 독립적이 되어야 한다는 점에 대해서 논의한다. 이것은 동형 표현을 제공해 주고 지식베이스 유지보수를 더 쉽게 하며 오류를 줄여줄 뿐만 아니라 몇몇 지식 기반 시스템에서 합법적인 지식을 공유하고 재사용하기 위한 필요조건이다. 본 논문에서는 지식 베이스의 재사용을 위한 향상된 지식 표현을 위해 하이브리드 지식 표현 접근방법을 제안한다. 이것은 합법적인 표현 컴포넌트를 공통 용어로 사용하여 컴포넌트에 연결함에 의해서 응용시스템의 표현 컴포넌트와 통합한다. 때때로 이와 같은 통합이 응용시스템의 제어 흐름 요구사항에 따르지 않는 경우도 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 일방적인 의존성을 도입해서 재사용되어지는 지식 베이스가 변경되지 않도록 하는 해결책을 제안한다. 또한 지식 기반 의사결정 지원 시스템에서 합법적인 지식베이스를 통합하기 위한 응용을 논의하여 제안하는 접근방법을 설명한다.
본 논문에서는 분산객체환경에서 추가와 변경이 반복되는 컴포넌트들을 테스트하기 위해 입출력 메소드 관계 테이블을 포함하는 에이전트 기반의 컴포넌트 테스트 방안을 제시한다. 테스트 에이전트 내에 컴포넌트의 객체들간 입출력 메소드 연결관계 테이블을 포함시키고, 컴포넌트들의 추가와 변경이 발생한 때마다 Sensor로부터 받아들인 컴포넌트에 대해 입출력 메소드 관계 테이블과의 비교분석과정을 거쳐 테스트 여부를 결정하고, 테스트가 필요한 컴포넌트에 대해서는 지식영역 라이브러리에 명시한대로 테스트를 실시함으로써, 불필요한 컴포넌트를 테스트하는 것을 감소시킬 수 있다.
최근 괄목할만한 인터넷의 보급과 발전으로 인해. 온라인 상의 정보에 대한 보안의 중요성이 증대되고 있다. 현재 Netscape사의 SSL(secure socket layer)을 비롯하여 일련의 정보 보안에 관한 표준안들이 나와 있지만, 개발자가 이를 사용하고자 하는데 있어서는 API에 대한 지식뿐만 아니라 이에 더불어 보안에 관한 전문 지식도 함께 요구된다. 그러므로 일반 개발자가 SSL 등의 API를 직접 이용하녀 정보 보안에 관한 완벽한 개발을 하는 것은 힘든 과제이다. 대표적인 보안 통신 프로토콜인 SSL은 응용 계층(application layer)과 전송 계층(transport layer) 사이에서 동작하녀, 안전한 보안 채널을 제공하지만, 각표준안별 API간의 호환성이 적고, 세부 항목들에 적용하는 알고리즘에 대한 개발자의 선택이 불가능하며, 전송에 관한 모든 데이터를 암호화해야 하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 SSL 컴포넌트를 제안함으로써 위와 같은 단점을 해결하고자 하였으며 SSL 컴포넌트가 차후 컴포넌트 환경에서 비즈니스 컴포넌트로써 수행하게 될 역할을 설명한다.
컴포넌트의 재사용도 측정은 컴포넌트가 재사용되는 시점에서 컴포넌트의 이해와 적용을 위해 소요되는 노력의 정도를 측정한다. 여러 연구들이 컴포넌트의 재사용도 측정 방법을 제시하였지만 측정 속성(척도)들과 컴포넌트들의 삽입 삭제의 어려움, 가정된 지식의 요구, 각 측정 속성들에 대한 중요도 제시의 부재 등의 문제점들이 있다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 실제로 재사용되고 있는 객체지향 컴포넌트들과 여러 연구에서 제시되고 있는 메트릭스들을 종합하고, 퍼지 적분과 러프 집합을 이용하여 클래스의 재사용도를 측정한다.
정보기술의 발달과 웹 기술의 발전으로 인하여 정보의 양이 증가함에 따라 기존의 웹은 많은 문제점을 노출하고 있다. 소프트웨어 에이전트를 이용한 웹 서비스의 이용으로 그 한계점을 극복하고자 하였으나, 기존의 소프트웨어 에이전트는 사용자 요구사항에 의한 지식 제공이라는 패러다임에 있어서 만족스러운 결과를 제공하지 못하였다. 또한 최근의 소프트웨어 개발 형태는 CBD(Component Based Development)를 기초로 한다. 그러나 CBD를 이용하여 새로운 컴포넌트를 구축하기 위해서는 많은 비용으로 인해, 저비용으로 빠르고 정확하게 컴포넌트의 정보를 웹상에서 획득할 수 있는 모델이 요구되고 있다. 본 논문에서는 시멘틱 웹상에서 컴포넌트를 획득하고 관리하기 위한 저장소의 관리 시스템을 설계하고 기존 컴포넌트 저장소 관리 시스템들과의 비교 분석한 결과를 제시하였다. 그리고 기존 컴포넌트 저장소 관리 시스템의 한계점인 낮은 적중률과 검색어의 제한, 단어에 의한 높은 의존도, 제한된 화면상의 정보를 극복하고 컴포넌트를 위한 지식검색을 할 수 있는 방안을 제안하였다.
AI 관련 산업의 급속한 발전으로 인해 무수히 많은 엣지 디바이스가 실세계에서 동작되고 있고, 이들 디바이스로 구성된 스마트 공간에서 발생하는 데이터가 상상을 초월함으로, 엣지 디비이스가 처리하는 것이 점점 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 EdgeCPS 기술이 등장하게 되었다. EdgeCPS는 엣지 디바이스와 엣지 서버간 연동과 자원 증강 및 기능 증강을 통하여 AI 응용 서비스를 포함한 다양한 응용 서비스의 원활한 수행을 지원하기 위한 기술이다. 따라서, 본 논문에서는 EdgeCPS 플랫폼에 적용 가능한 지식 공유 그래프 기반의 컴포넌트화된 AI 응용 지원 시스템을 제안한다. 지식 공유 그래프는 AI 응용 작성에 필수적인 요소인 학습데이터, 학습된모델, 학습알고리즘, 디바이스 등에 대한 정보를 효과적으로 저장할 수 있도록 설계된다. 그리고 EdgeCPS 플랫폼의 지원 하에서 자원증강 및 기능증강을 손쉽게 변경할 수 있도록 AI 응용이 컴포넌트화 되어 동작한다. AI 응용 지원 시스템은 사용자가 손쉽게 응용을 작성할 수 있고 테스트 해 볼 수 있도록 지식 공유 그래프와 연동되고, 응용에 대한 파이프라인을 통해서 응용의 실행 양상을 사용자에게 시각화를 해 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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