W3C에서 표준 온톨로지 서술 언어로 OWL을 채택함에 따라 많은 온톨로지들이 OWL로 기술 및 구현되고 있다. 이와 관련된 기술 중 Jena는 HP에서 개발한 API로서 저장소는 물론 추론 엔진을 개발할 수 있는 다양한 API를 제공하고 있으며 현재 많은 시스템 개발에 이용되고 있다. 그러나 Jena2의 저장 모델은 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하기 때문에 대용량의 온톨로지 데이터 처리에 있어 성능이 저하되는 문제점을 지닌다. 무엇보다 클래스와 프로퍼티의 계층적 구조를 고려하지 않기 때문에 계층 구조를 이용한 질의 처리 시 잦은 조인 연산으로 인해 성능이 급격하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 기존의 Jena2 API를 그대로 이용하면서 Plug-in 형식으로 적용할 수 있는 새로운 OWL 온톨로지 관계형 데이터베이스 모델을 제안한다. 제안 모델은 클래스(Class), 프로퍼티(Property), 인스턴스(Instance)의 정보들을 의미적으로 분류하여 저장하며 계층적 정보들에 대해서도 개별적으로 관리함으로써 질의 처리 성능을 향상시킨다. 또한 기존모델과 이 논문에서 제안하는 모델과의 실험 및 시뮬레이션을 통해 비교 분석 한다. 실험 및 시뮬레이션 결과에서, 제안 시스템이 Jena2보다 나은 성능을 보였다.
시맨틱 웹과 시맨틱 웹 서비스의 논리적 기반이 되는 온톨로지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. W3C는 웹 온톨로지 기술을 위한 표준 언어로 OWL을 발표했고, OWL로 기술된 온톨로지는 웹 서비스, 유비쿼터스 컴퓨팅 등에서 활용되고 있다. 그러나 OWL의 복잡한 문법 구조는 OWL 온틀로지 개발을 어렵게 하고 있어, 직관적으로 OWL 온틀로지를 개발할 수 있는 방법이 요구되었고. 이를 위해 Protege 등 많은 온톨로지 편집기들이 개발되었다. 본 논문에서는 쉬운 OWL 온톨로지 편집을 위해 개체 중심의 온톨로지 시각화를 통한 온톨로지 편집기 개발에 관한 내용을 담고 있다. 이 편집기는 JDK 1.4 환경에서 개발되었으며 OWL 온톨로지 분석을 위해 Jena2 API를 사용하였다.
시맨틱 웹(Semantic Web)은 정보자원의 효율적 검색, 통합, 재사용을 가능하게 한다. 현재의 웹 환경에서 사용되고 있는 키워드 검색방법은 단순한 문자열 일치 방법으로 인하여 정확한 검색결과에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 전통적인 키워드 검색에서의 나타난 문제점들을 해결할 방안으로 의미적인 연관성을 통한 온톨로지(Ontology) 검색방법을 제안하여 더욱 정확한 검색결과를 유도해 본다. 국내 문화재를 중심으로 하여 OWL기반의 온톨로지를 구축하였고 질의, 검색 방법으로는 RDQL 질의어와 Jena API를 사용하였다. 이와 더불어 온톨로지 속성(property)데이터를 데이터베이스에 저장하여 처리하는 방안을 제시한다.
코호트 DB(DataBase)를 이용하여 질병 발생 예측 및 확산을 추적하는 많은 연구가 진행되고 있다. 코호트 DB는 대용량의 질병 및 건강정보가 단순한 개별적인 DB 테이블의 집합으로 구성되어있어 연관관계 검색을 위해서는 코호트 DB를 연구 목적에 맞게 재구성하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 대용량 코호트 DB를 온톨로지 기반으로 구축하기 위해 XML descriptor, editor를 이용하였다. 또한, 원활한 연관관계 검색결과 확인을 위해 온톨로지 기반의 코호트 DB 검색 시스템과 UI를 개발하였다. XML editor에서는 코호트 DB를 온톨로지로 구성하기 위해 7단계로 구성된 Ontology development 101 방법론과 OWL(Ontology Web Language) API를 이용하였다. 이와 같은 온톨로지 기반 코호트 DB 검색 시스템은 질병 및 건강정보의 연관성을 측정하고 의미적인 연관관계를 검색 시 효과적으로 활용 가능하다.
최근 웹 2.0의 등장과 함께 플랫폼으로서의 웹이 강조되어 OpenAPI가 급격히 증가하고 있다. OpenAPI는 서비스를 결합한 새로운 서비스를 만들기 위하여 사용된다. 하지만 OpenAPI는 표준 문서가 존재하지 않아 사용에 한계가 있다. 그래서 기존 매쉬업 연구는 동적 서비스 합성보다는 주로 도구 설계나 서비스 결합을 위한 언어 정의에 국한되고 있다. 반면 SOA 구현 기술 중의 하나인 웹서비스는 서비스 설명을 위한 WSDL, 서비스 등록을 위한 UDDI, 메시지 전송을 위한 SOAP 등의 표준 문서를 제공한다. 이러한 기술들을 이용하여 웹 애플리케이션이 서비스를 해석하여 실행시킬 수 있다. 그리고 최근 SOA 연구에서는 서비스의 동적 합성과 의미적 특성을 지원한다. 만약 웹 서비스와 OpenAPI를 결합하는 동적이고 체계적인 방법이 제공된다면 웹 애플리케이션은 다양한 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다. 본 연구에서는 OpenAPI와 웹 서비스의 매쉬업을 위한 SOA 기반 프레임워크를 제시한다. 본 프레임워크는 합성된 서비스의 프로세스는 OWL-S로 표현하여 OpenAPI와 웹 서비스의 동적 합성을 지원한다. 그리고 프로토타입을 통하여 본 프레임워크의 유효성을 보인다. 본 프레임워크는 기존 웹 서비스에 다양성을 부여할 것으로 기대된다.
Feature models are widely used to model commonalities and variabilities among products during software product line development. Feature configurations are generated by selecting the features to be included in individual products. Automated tools to identify errors or inconsistencies in the feature models and configurations are essential to successful software product line engineering. This paper proposes a verification technique and tool based on semantic web technologies such as OWL, SWRL and Protege API. This approach checks the feature model and configuration based on predefined rules and provides information on existence of errors as well as the kinds of those errors. This approach is extensible due to ease of rule modification and may be easily applied to other environments because semantic web technologies can be easily integrated with other programming environments. This paper demonstrates how various semantic web-related technologies can support automatic verification of one kind of software development artifact, the feature model.
유비쿼터스 컴퓨팅이란 사용자에게 지속적인 서비스를 제공해주는 컴퓨팅 환경을 말한다. 끊임없이 동적으로 변하는 유비쿼터스 환경에서 수많은 상황데이터가 발생을 하고 상황정보로 추상화하는 과정이 필수적이다. 상황인지시스템은 동적인 상황정보에 대한 생성, 조작, 공유 등이 일관성 있게 이루어져야 한다. 이러한 상황정보의 조작을 위한 수많은 상황인지 모델이 제시되고 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경을 위한 온톨로지 기반 상황인지 시스템을 제시한다. 상황정보에 대한 생성, 컨텍스트 추론, 지식의 공유을 위해 온톨로지 표준언어인 OWL을 사용한 컨텍스트 온톨로지를 생성한다. 디바이스의 상황정보 생성을 위해 SWRL 규칙언어를 사용하고 생성된 디바이스 상황에 고장진단 및 수리서비스를 제공하기 위해 규칙추론기반 언어인 Jess를 사용하고 OWL기반의 컨텍스트 온톨로지와의 연계를 위해 Jess Tab API를 사용한다.
시맨틱 웹은 웹 상의 정보에 의미를 부여하여 컴퓨터가 문서의 의미를 해석할 수 있도록 하기 위한 목적으로 제안된 것이다. 시맨틱 웹의 잘 정의된 의미를 다루기 위해서 RDF/RDFS, DAML+OIL, OWL 등의 웹 온톨로지 언어가 필요하다. 본 논문에서는 시맨틱 웹에서 사용되는 온톨로지 문서들을 이용하는 온톨로지 기반 지식 엔진 시스템에서 코어 엔진의 Ontology Access Layer에 해당되는 부분으로 웹 온톨로지 문서를 읽어서 Ontology Object Model로 생성해주는 기능을 하는 온톨로지 파서를 설계하였다. 논문에서 설계한 온톨로지 파서는 RDF, DAML+OIL, OWL 웹 온톨로지 문서들을 파싱하여 Ontology Object Model 을 생성한다. 그리고 파싱에 필요한 API를 제공해주며 문서를 읽고 저장해준다. 온톨로지 문서들의 Triple 값을 필요로 하는 시스템을 위해서 문서들의 Triple 형태의 결과 값도 제공해준다.
최근 웹상에 존재하는 데이터와 정보들을 사람뿐만 아니라 기계의 컴퓨터 프로그램이 이해할 수 있도록 시멘틱 추론을 기반으로 표현하는 방법은 날로 발전하고 있다. 그렇지만 상황인식 시스템을 구성하는 요소들의 모호성과 복잡성 해결을 위해 다양한 연구가 진행되고 있음에도 불구하고, 기존의 방법들은 주로 규칙기반 추론방법만 적용하여 구현함으로써 정보의 신뢰성과 정확성 확보에 있어 불합리한 요소와 추론의 한계가 많은 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 단일 추론의 한계를 보완하기 위하여 온톨로지 추론, 규칙 추론 또는 확률 추론을 상황에 따라 선택할 수 있는 다중 추론기반 상황인식 서버를 제안하고, OWL 온톨로지 및 자바기술, JADE 이동 에이전트 그리고 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$-OWL API로 구현하는 과정과 성능분석 결과를 설명한다.
본 논문에서는 한방 온톨로지 기반의 자가진단 시스템을 위해 Jena API를 이용해 한방 온톨로지 기반의 관계를 검색하고, 이를 통해 검색 결과에 대한 정의와 속성 그리고 관계정보를 출력하는 시스템을 설계하고 구축하였다. 온톨로지 기반의 지능화된 의료 서비스를 이용함으로써, 한방분야의 질병 및 증상 정보에 정확성을 부여하고 체계적이고 질적으로 향상된 데이터를 제공한다. 온톨로지 기반의 추론시스템은 다음과 같은 특징이 있다. 첫째, 의미정보가 존재함으로써 검색가 틀려도 의미를 통한 추론이 가능하다. 둘째, 의미와 관계의 추론을 통해 정확한 매치가 없을 경우 유사 개념으로 매칭이 가능하다. 셋째, 단순한 키워드의 매칭이 아닌 의미정보를 이용한 정확한 매칭이 가능하다. 넷째, 관계정보를 이용하여 검색의 관련 정보를 추론할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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