온톨로지는 기 구축된 지식체계나 개념에 대한 기술요소들을 통합하여 새로운 지식 체계를 제시할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 장점을 바탕으로, 본 연구에서는 교육 분야의 상황과 관련된 객체들-인적자원, 기관, 교육자원 등-을 고려한 온톨로지를 구축하고자 하였다. 즉 현재 사용되고 있는 교육 분야의 지식체계나 메타데이터, 온톨로지를 통합하여 새로운 교육 온톨로지를 개발하고자 하였다. 학교도서관과 MLA를 연계한 교수-학습 활동을 교육 온톨로지라는 하나의 프레임워크로 제시하였으며, 그에 대한 특성은 다음과 같다. 첫째, 기존 교육관련 메타데이터 및 온톨로지를 활용하였으며, 둘째, 교육 온톨로지 개념을 먼저 제시하고 그에 맞는 교육 분야 클래스와 속성을 정의하였다. 셋째, 기존의 클래스와 속성을 연결하기 위한 새로운 요소들을 추가하였다.
웹은 이제 더 이상 무의미한 정보의 바다가 아니라, 의미있는 정보를 사용자에게 정확하게 전해줄 수 있는 새로운 Semantic Web 시대를 맞이하고 있다. 그 출발점이 XML과 메타데이터였다면 웹의 자원을 연결시켜 주는 RDF를 거쳐, 이제는 의미와 논리가 Ontology를 통해 자리 잡고 있다. 현재 국내의 많은 웹 교육 자료들이 한국교육학술정보원의 메타데이터형식(KEM)에 메타데이터가 구축되었다. 따라서 우리나라도 이제는 의미와 논리의 형식을 연구해야 될 시기가 되었다. 하지만, 국내의 많은 연구자들은 KEM보다 DublinCore의 DC와 SCORM의 LOM의 연구에 더 적극적이다. 따라서 현재는 의미와 추론의 연구보다 세 개의 서로 다른 메타데이터를 엮어서로 공유하고 통합할 수 있는 방법의 연구가 선행되어져야 한다. 이에 본 연구는 세 메타데이터 형식을 통합해주는 Ontology를 설계해 보고, 프로토타입 검색 시스템을 구현해 보았다. 연구 결과 세 메타데이터의 많은 요소들이 서로 같은 요소 이름과 의미를 가지고 있었고, 몇 개의 요소들은 서로 같은 의미이지만 다른 요소 이름을 가지고 있었다. Ontology를 설계할 때 이렇게 동일한 의미를 가진 다른 이름의 요소들은 일대일 매핑 기법을 적용하여 설계하였다. 본 연구에서 설계한 Ontology가 세 가지 다른 형식의 메타데이터를 통합하는 통합 스키마로 활용될 수 있음을 확인하였다. 더불어 검색 결과를 좀 더 다양하게 동의, 반의, 계층, 연관 관계까지 제공하기 위해서는 좀 더 정교한 속성 설계가 필요하였다.
본 논문에서는 특정 도메인의 온톨로지 구성에 필요한 용어 간의 다양한 관계를 추출하여 자동으로 온톨로지를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 추출된 관계를 온톨로지의 구조에 공리 집합으로 인코딩하여 온톨로지로 구성한다. 효율적으로 해결하기 위해 집합의 검색 공간을 정수 프로그래밍 문제로 표현하며, 최적화를 위해 별로 도움이 되지 않는 규칙은 제거하는 단순한 축소를 사용하여 행렬을 감소시킨다. 결론적으로 본 논문에서는 주어진 데이터를 이용하여 패턴을 일반화하고, 유용한 패턴을 유지하면서 검색 공간을 줄이는 방법을 제시하며, 구조화된 온톨로지로 구성하는 알고리즘을 적용하여 추출된 관계를 이용해 자동으로 효율적인 온톨로지로 생성하는 방법을 제안한다.
한국에서 영어교육의 필요성이 나날이 증가함에도 영어교육의 교수방법에 대한 다양한 시각과 정부의 일관성이 결여된 영어교육 정책으로 인해 영어 의사소통 능력의 제고에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 지식정보화사회에 발맞춰 영어교육 방법의 지식지도 구축을 위한 온톨로지 모델링을 연구하여 다양한 영어교육 현장과 국가의 영어교육정책 수립에 기여하고자 한다.
본 연구에서는 시멘틱 웹과 온톨로지 기술의 특징을 살펴보고 이러닝 분야에서 온톨로지를 적용한 연구들을 분석하였다. 또한, 적응형 학습에서 고려해야 될 모델들을 살펴보고, 그동안 연구되어 왔던 적응형 시스템들에 대해서 분석하였다. 이를 토대로 이러닝 분야에서 효과적으로 적응형 학습을 지원하기 위해 온톨로지 기술을 적용하기 위한 방안을 모색하고 실제 온톨로지에 기반한 적응형 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 설계된 시스템은 기존의 온톨로지에 기반한 적응형 시스템에서의 대두된 문제점들을 보완하여 설계되었다. 즉, 학습자의 학습 수준과 상태를 적절하게 진단하고, 학습 스타일에 대한 세부적인 분류와 그에 따른 구체적이니 학습 지원 방법을 제공함으로써 보다 효율적인 적응형 학습을 지원하고자 하였다.
Background: To describe domain knowledge consistently and precisely, the establishment of a controlled vocabulary, a so-called ontology, is essential. Internationally, the plant ontology (PO) in the ecology field has been developed for the anatomy and developmental stages of plants in English, Spanish, and Japanese, but there is no Korean version of the PO due to a lack of knowledge on standardization for Korean plants. Objectives: We aimed to establish a Korean plant ontology with core PO architectures. Methods: The latest ontology web language (OWL)-formatted raw version of the PO was collected from the PO consortium site. A formal workflow process and OWL file-handing tools for efficient Korean content development were conducted and executed. Results: The macro- and micro-perspective frameworks of the PO were presented by analyzing the upper model and the internal OWL-leveled physical structure, respectively. We developed and validated Korean knowledge content for a total of 1,957 classes included in the PO and transplanted them into an ontology modeling system. Conclusions: A Korean plant ontology was established for international harmonization through improved compatibility and data exchangeability with multilingual environmental and ecological knowledge bases.
Ad-hoc망은 기반의 하부 구조 계층의 도움 없이 이동 노드와 클러스터(Cluster)들만으로 구성된 유연한 무선 통신망이다. 위의 연구 기술은 제한된 대역폭과 높은 이동성으로 인해 ad-hoc망에서는 견고하고 간단하면서도 에너지 소비를 최소화해야 한다. 본 논문에서는 이동 노드의 위치 정보를 탐색하여 임의의 클러스터 영역을 지정하여 효율적인 온톨로지(Ontology) 기술의 망을 형성시켜, 네트워크의 변화에 대한 예측을 가능케 하는 추론망을 제안한다. 초기에는 mesh 형태의 망을 구성하고 각 노드간의 거리를 분석하고 노드의 이전 값과 현재의 값을 비교하여 노드의 방향성을 예측한다. 이는 노드의 다양한 상황 정보 수집을 해석하여 추론이 가능한 온톨로지 기반의 상황인식(Context-Awareness)기술을 활용하였다. 제안하고자 하는 RODMRP(Resilient Ontology-based Dynamic Multicast Routing Protocol)의 추론망 구조는 온톨로지 기반에서 하나의 상황인식 형태를 떤 이동 노드에서 복원력이 뛰어난 트리 구조를 제공한다. 제안된 RODMRP는 이동 노드간의 변화된 환경에서의 재연결성 유지 및 과도한 packet의 증가에 따른 traffic 증가와 중복 전송에 따른 패킷내에서의 중복정보의 제거 목적으로 제안되었다.
현재 컴퓨팅 기술은 대부분 웹 기반으로 수행된다. 따라서 사용자는 필요한 자원이나 서비스들을 웹에 등록하고, 찾아 사용할 수 있다. 이러한 서비스들은 단독적으로 사용될 수 있고, 복합적으로 사용될 수 있다. 이것의 복합적 사용은 단위 서비스들의 순서와 연관성이 중요하며, 서비스의 관계를 정의한 온톨로지가 필요하다. 본 논문은 온톨로지를 기반으로 서비스의 연관관계를 정의하고, 이를 통해 서비스를 통합하여 사용할 수 있는 방안을 제안한다. 제안된 방안은 서비스 영역과 데이터 연관 영역으로 구성함으로써 효율적인 서비스 검색이 가능하다.
본 논문에서는 온톨로지를 기반으로 사용자에게 의미적으로 관련된 링크를 자동적으로 제공하는 웹 항해 안내 시스템을 제안한다. 본 시스템은 각각의 웹 페이지를 온톨로지에 존재하는 특정 개념과 관련시키고, 온톨로지에 정의된 개념들 간의 관계를 고려하여 웹 페이지들 간의 새로운 링크를 생성한다. 본 시스템은 온톨로지를 기반으로 의미적 링크를 제공함으로써 웹 항해 안내를 향상시키는데 초점을 두고 있다. 본 노문에서 제안한 시스템을 이용하여 초등학교 5학년 학생들에게 웹 페이지를 탐색하면서 과제를 수행하는 실험을 한 결과 실험 집단에 속한 학생들의 방향 상실 정도, 웹 페이지의 재 방문율, 그리고 과제 수행에 소비된 시간이 통제 집단에 속한 학생들의 경우보다 작았고 과제 수행율은 실험 집단의 학생들이 통제 집단의 학생들보다 높았다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 웹 기반 교육에서 중요한 항해 가능한 웹 사이트를 설계하는 데 도움이 되리라 기대된다.
본 연구에서는 사이버 가정학습에서 학습자들의 자기주도적 학습을 지원하기 위한 온톨로지 기반의 학습지원 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 학습내용에 대한 온톨로지를 구현하여 학습 개념들간의 관련성을 학습자에게 시각적으로 구조화하고 선.후 개념들의 관련성을 보여줌으로써 학습자들이 학습내용에 대한 이해를 높일 수 있도록 지원하고 있다. 또한, 온톨로지를 구축시 정의된 다양한 속성 정보들을 이용한 고차원적인 추론 기능을 제공함으로써 학습에 대한 흥미와 동기를 높일 수 있도록 하고 학습자의 주도적이고 능동적인 학습을 지원하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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