• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.17-24
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• 2007

기존의 인터넷 시스템에서 사용자의 요구와 목적에 따른 프레젠테이션과 컨텐츠를 탐색하는 데 있어 풍부한 링크구조 등으로 인해 일부 심각한 유용성 문제를 발생시키고 있다. 최근 많은 시스템에서는 온톨로지 기술을 이용해서 동적 적응이 가능한 다양한 시스템들을 연구하고 있다. 이 연구에서는 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 적용한 온톨로지 기반 교육시스템을 설계하였다. 이 시스템은 온톨로지를 이용해서 교육 컨텐츠의 재사용성을 향상시켰고, 이산 확률 분포 함수와 동적 적응 모델을 이용해서 학습자에게 동적 컨텐츠를 제공할 수 있도록 하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 온톨로지 기반 환경에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.357-361
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• 2007

지능형 에이전트가 홈네트워크 환경 속에서 사용자에게 적절한 서비스를 제공하기 위해서는 에이전트가 속한 환경에 대한 모델이 필요하다. 온톨로지는 이러한 환경 모델을 표현하기 위한 유용한 도구로 복잡한 도메인의 조직적 구조 표현에 있어서 뛰어난 성능을 보여준다. 하지만 전통적 온톨로지는 크리스프 로직에 기반하기 때문에 현실세계의 불확실성을 표현하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 온톨로지의 이러한 한계점을 보완하고, 불확실한 환경 속에서 지능형 홈 에이전트가 적절한 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 베이지안 네트워크기반 온톨로지 추론 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 온톨로지의 클래스 객체를 베이지안 네트워크의 노드로 나타내고, 객체 속성(object property)을 아크로 표현함으로써, 확률적 추론이 가능한 온톨로지를 제공한다. 몇 가지 시나리오와 설계 복잡도 분석을 통해서 제안하는 방법의 유용성을 평가한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.61-69
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• 2010

비탈면 혹은 절성토지의 파괴로 사람과 재산에 심각한 피해를 입히기 때문에 미리 산사태 취약성 분석을 수행하여 개발 혹은 자연재해로부터 위험을 대비하는 것이 필요하다. 기존의 산사태 취약성 분석은 휴리스틱, 통계학적, 결정론적 혹은 확률론적 방법을 통해 이뤄졌다. 그러나, 적은 현장정보 등으로 분석의 신뢰도가 떨어지거나, 전문가의 경험과 지식을 기존 정량적인 해석모델에 반영하기 어려웠다. 본 연구는 산사태 취약성 분석에 대한 전문가 지식과 공간입력자료의 시맨틱을 추출하여 온톨로지 모델을 구축하고, 이를 베이시안 네트워크에 반영하여 확률적인 산사태 모델링을 제안하였다. 기존에 전문가 수작업으로 이뤄지던 베이시안 네트워크의 구조 생성을 온톨로지 모델의 지식추론으로 자동화하고, 현장정보뿐만 아니라 전문가 지식을 모델링에 반영하여 조건부 산사태 발생확률분포를 작성하였다. 이 결과를 GIS에 적용하여 산사태 취약성 지도를 작성하였다. 검증을 위해 충남 홍성일원의 오서산 지역에 적용한 결과 기존 산사태 발생흔적과 86.5% 일치하였다. 본 연구를 통해 일반 사용자도 전문가 도움 없이도 광역적인 산사태 취약성 분석이 가능하리라 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제24권3호
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• pp.43-65
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• 2007

심사자 자동추천시스템은 심사 대상에 대한 포괄성, 전문성, 공정성, 타당성을 확보할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 다면적인 학문분야분류표의 각 범주 간 연관성을 자동으로 산출할 수 있는 확률적 온톨로지를 적용하여 포괄적으로 심사자 추천 범위를 넓히고 전문성을 반영한 심사자 랭킹을 가능하도록 한다. 또한 연구자 간의 멘터, 공저역, 공동연구를 포함하는 연구자 네트워크를 구축하고 이를 심사자 배제 규칙으로 활용함으로써 공정한 심사자 추천이 이루어질 수 있도록 한다. 아울러, 전문가들을 통해 상기 방법론과 패널 결과를 검증 받아 타당성 있는 시스템이 갖추어야 할 방향을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.152-155
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• 2011

최근 사회생활의 다변화로 인한 개인의 질환을 예방하고 건강을 증진시키기 위한 개인 웰니스 관리는 현대 사회의 성인에게는 필수적인 자기 관리에 해당된다. 본 논문는 이러한 웰니스 관리에 적절한 상황 모델로써 상황 데이터를 추론할 수 있는 SWRL 상황규칙과 불확실성을 표현한 베이지안 네트워크를 포함한 통합 온톨로지 기반 상황모델을 제시하였다. 제안한 상황모델에 포함된 추론 규칙은 웰니스 관리에 필요한 상황 서비스를 수행하는 액션들을 정의한다. 즉 상황 온톨로지에 SWRL 규칙을 포함함으로써 주로 웹 시멘틱에 사용되고 있는 OWL 언어를 상황인식 분야의 지식 베이스 구축에도 적합하도록 하였다. 그리고 웰니스 관리를 위해 상황 온톨로지로 표현되는 원시 상황 데이터는 센서 부정확성, 또는 개인 판단기준 차이로 인해 불확실성을 포함하므로, 어떤 논리적 상황 데이터는 불확실성을 고려하여 추론되어야 하기 때문에 본 논문은 상황 온톨로지 및 SWRL 규칙과 함께 베이지안 네트워크를 함께 표현할 수 있게 하여 OWL 상황 온톨로지 기반 규칙 추론뿐만 아니라 확률 추론을 용이하게 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.344-347
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• 2010

최근 주목받고 있는 의미적 정보처리의 지식베이스인 온톨로지는 정형화된 표현을 통해 정확한 지식 처리와 추론관계를 명시해야 하기 때문에 온톨로지 확장에 대한 중요성 역시 강조되고 있다. 온톨로지 확장을 위한 기존의 방법들은 전문가를 통한 수작업 형태이거나 보편화된 사전이나 시소러스 집단의 분석을 통한 통계의 확률분포를 이용하는 반자동화된 방법들이 있다. 이에 본 논문에서는 Wikipedia에서 특정 도메인 문서들만을 수집한 후 중요문장 추출과정을 통해 해당 문서 내의 핵심어를 파악하여 이를 온톨로지의 개념 인식을 위한 정보로 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권2호
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• pp.100-109
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• 2007

서비스 로봇의 물체 인식은 배달, 심부름 같은 로봇이 수행하는 대부분의 서비스를 위해 매우 중요하다. 기존의 방법은 산업 환경에서 기하학적 모델에 기반 하여 물체를 인식하였으나, 환경 조건이 변화하고 로봇의 이동이 발생하는 실내 환경에서는 로봇의 위치에 따라 영상 속에서 물체가 가려져 있거나 작을 수 있어 인식이 잘되지 않는 상황이 발생한다. 이러한 불확실한 상황을 해결하기 위해 본 논문에서는 영상에서 인식된 물체들을 컨텍스트 정보로 사용하여 관심 있는 물체의 존재를 추론하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 베이지안 네트워크와 온톨로지를 함께 사용하여 확률적 프레임 안에서 도메인 지식을 모델링하기 위한 방법과 추론 모델의 확장을 위해 동적으로 베이지안 네트워크를 생성하고 추론하는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 이러한 방법의 성능을 검증하였고 확률적 모델 안에서 귀납적 추론이 갖는 장점을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.112-114
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• 2006

최근 영상 인식 정보를 서비스 로봇 도메인에서 사용하기 위한 연구와 함께 전통적인 영상 인식 방법의 성능을 높이기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 예측 가능한 환경에서 상황을 인식하였기에 이를 실내 환경과 같은 동적인 환경에 적용하는 것은 정확도나 인식의 효율 면에서 한계를 갖는다. 이에 지식 기반 접근 방법을 통해 정확도를 항상 시키거나 계산 비용을 감소시킴으로써 영상 인식성능을 높이기 위한 다양한 연구가 있어 왔다. 본 논문에서는 서비스 로봇이 물체를 탐색할 때, 대상 물체가 다른 물체에 의해 가려짐으로써 발생하는 불확실한 상황을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 발견된 물체를 컨텍스트 정보로 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하며, 이를 위해 신뢰도를 모델링할 수 있는 확률적 모델인 베이지안 네트워크와 도메인 지식을 모델링 할 수 있는 온톨로지를 함께 사용한다. 효과적인 모델링을 위해 본 논문에서는 기본적인 물체 관계를 모듈화 하여 설계하기 위한 베이지안 네트워크 구조와 확률 값 선정 방법. 이들을 온톨로지를 기반으로 주어진 상창에 따라 결합하는 방법을 제안한다. 이는 물체 관계를 모델링할 때 발생하는 중복 설계를 감소시켜주고 유지 및 보수를 용이하게 한다. 설계된 추론 모듈은 실험 결과 5가지 장소에서 높은 정확도를 보여주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.723-734
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• 2004

본 논문은 온톨로지(ontology)에 기반 한 자동화된 웹 페이지 분류 시스템을 제안한다. 웹 페이지의 분류를 위하여 첫 번째 단계에서는 각 웹 페이지가 속한 범주(category)를 대표할 수 있는 단어를 선정하며, 이를 위하여 단어빈도와 문서빈도를 곱한 값을 계산한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에 의해 선택된 단어의 정보이득(information gain)을 계산해 분류 확률이 높은 단어를 우선적으로 선정한다. 두 단계를 통하여 선정된 단어들과 웹 페이지의 분류 정보를 가지고, 기계학습에 의하여 컴파일 된 규칙(compiled rules)을 생성한다. 생성된 규칙은 임의의 웹 페이지들을 도메인 온톨로지에 의해 정의된 범주 별로 분류할 수 있도록 한다. 본 논문의 실험에서는 주어진 웹 페이지 집합에서 각 범주 별로 평균 240개의 단어로부터 78개의 단어를 결과적으로 선정하였으며, 이를 바탕으로 웹 페이지 분류 규칙을 생성하였다. 실험 결과에서 제안한 시스템의 평균 분류 정확도는 약 83.52%로 측정되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.549-561
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• 2007

영상을 분석하여 얻은 증거를 바탕으로 장면의 의미를 추론하고 해석하는 것을 시각 기반 장면 이해라고 하며, 최근 인과적인 판단 및 추론 과정을 모델링하기에 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 확률적인 접근 방법이 활발히 연구되고 있다. 하지만 실제 환경은 변화가 많고 불확실하기 때문에 의미 있는 증거를 충분히 확보하기 어려울 뿐만 아니라 전문가에 의한 설계로 유지하기 어렵다. 본 논문에서는 증거 및 학습 데이타가 부족한 장면인식 문제에서 효율적인BN 구조로 계산 복잡도가 줄어들고 정확도는 향상될 수 있는 BN 학습방법을 제안한다. 이 방법은 추론 대상 환경의 도메인 지식을 온톨로지로 표현하고 이를 제한적으로 사용하여 효율적인 계층구조의 BN을 구성한다. 제안하는 방법의 평가를 위하여 9종류의 환경에서 90장의 영상을 수집하고 레이블링하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 증거의 수가 적은 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 내고 학습의 복잡도가 줄어듦을 확인할 수 있었다.