• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권2호
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• pp.153-160
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• 2009

온톨로지의 크기가 대형화됨에 따라, 온톨로지 내부 구조는 점점 복잡해지고 있다. 따라서 온톨로지 구축과정에서 발생하는 여러 가지 논리적 오류를 찾아내어 수정하는 것은 매우 어려운 작업이 되고 있다. Minerva[1]는 OWL로 작성한 온톨로지 중 논리적 오류를 갖는 개념들을 자동으로 탐지하고, 개념간의 계층 관계를 추론하기 위해 개발된 온톨로지 추론 엔진이다. Minerva를 포함한 대부분의 서술 논리 기반의 온톨로지 추론 엔진은 태블로 알고리즘(Tableau Algorithm)을 기반으로 동작한다. 태블로 알고리즘을 그대로 적용할 경우 시간 및 공간 복잡도가 상당히 높아지기 때문에 다양한 최적화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 태블로 알고리즘을 사용하는 온톨로지 추론 엔진의 속도를 향상시키는 최적화 기법들을 제안한다. 제안한 기법들은 선행 연구로서 이미 개발된 온톨로지 추론엔진 Minerva에 적용되어 성능향상을 이끌어 내었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권5호
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• pp.411-419
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• 2009

현재 온톨로지의 논리적 오류와 개념들 간의 포함 관계를 탐지하는 추론 엔진들이 소개되고 있다. 대부분의 서술 논리 기반 온톨로지 추론 엔진은 태블로 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 그러나 태블로 알고리즘 기반의 온톨로지 추론은 인스턴스 추론에 있어서 한계를 보인다. 이에 본 논문에서는 Medusa 시스템을 제안한다. Medusa는 서술 논리로 표현된 온톨로지의 정형화된 의미를 기반으로 시맨틱 웹 규칙 언어(SWRL)를 지원하는 확장된 서술 논리 추론 엔진이다. 대부분의 서술 논리 기반 추론 엔진은 효과적으로 온톨로지 스키마 모델을 추론하지만 인스턴스(Assertional Knowledge) 정보를 추론하기 위한 규칙 기반 추론 기능을 제공하지는 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 Medusa는 서술 논리의 추론 방식과 규칙 기반 추론 방식을 동시에 사용한다. 본 논문에서 설명하는 Medusa의 프로토타입은 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ API[1]를 사용하여 시맨틱 웹 규칙 언어 추론 엔진과 서술 논리 추론 엔진간의 상호작용을 제어한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권5호
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• pp.401-410
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• 2009

온톨로지의 논리적 오류와 개념들 간의 포함 관계를 탐지하는 추론 엔진들이 소개되고 있다. 발표된 온톨로지 추론 엔진의 대부분은 태블로 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 그러나 대부분의 추론 엔진들은 논리적 오류를 일으키는 원인은 밝히지 않고, 논리적 오류를 갖는 개념만을 탐지한다. 본 논문의 목적은 태블로 알고리즘 전개 과정 중에 발생하는 non-deterministic 상황을 최적화하는 동시에 논리적 오류를 일으키는 원인을 탐지하기 위한 방법을 연구하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 논리적 부정 가정기반 진리 유지 시스템(NATMS)을 사용하여 non-deterministic 문제를 해결하고 논리적 오류 원인을 탐지하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 기존에 발표되었던 종속 부호 기반 백트랙킹 기법과 Swoop 프로젝트에 적용된 논리적 오류 원인을 탐지하는 기법을 소개하고, 제안하고자 하는 기법을 설명한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권4호
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• pp.282-296
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• 2010

OWL 온톨로지는 실세계의 도메인 지식을 모델링 하는데 적합하다. 또한 명백하게 정의된 지식으로부터 암시적인 새로운 지식을 추론할 수 있다. 하지만 이 모델링된 지식은 완전할 수 없다. 사람이 가지고 있는 모든 상식을 모델링 할 수 없기 때문이다. 온톨로지는 완전한 지식표현을 위한 무결성 제약조건과 예외 처리와 같은 비단조 추론을 지원할 방법이 없다. 디폴트 규칙은 온톨로지 안의 특정 클래스에 대한 예외를 처리할 수 있다. 또한 무결성 제약은 온톨로지에 정의된 클래스의 제한조건(restriction)에 인스턴스가 일관되게 할 수 있다. 본 논문에서는 Open World Assumption(OWA) 기반의 온톨로지와 Closed World Assumption(CWA) 기반의 비단조 추론을 지원하는 규칙의 지식베이스를 통합하여 Open World 와 Closed World 추론을 모두 지원하는 실질적인 추론 시스템을 제안한다. 이 시스템은 온톨로지에 정의된 불완전한 개념을 다룰 때 OWA기반이라서 발생하는 문제점을 ASP(Answer Set Programming)를 사용하여 해결방안을 제안한다. ASP는 논리 프로그래밍 언어로써 비단조 추론을 허용하며, 서술 논리 지식베이스에 CWA 기반의 질의를 가능하게 한다. 제안하는 시스템은 Protege에서 제공하는 Pizza 온톨로지를 예로써 비단조 추론이 필요한 경우를 보이고, 잘 알려진 온톨로지들로 성능 평가하여 본 시스템의 정당(sound)하고 완전(complete)함을 증명한다.