인터넷의 사용이 보편화됨에 따라 많은 양의 정보가 다양한 채널을 통해 제공되고 있다. 이와 더불어 사용자들은 효과적인 정보 제공 서비스를 원하고 있으며, 정보 교환에 도움을 주는 가상 대리자 역할의 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 패턴매칭 기법과 베이지 안 네트워크 등의 인공지능 기법을 이용하여 사용자 질의 의도를 분석한 후 적절한 답변을 제공할 수 있는 질의응답 에이전트를 개발한다. 이때 유의어 사전을 이용한 키워드 데이터베이스를 구축함으로써 동의어 관계를 가진 유사 키워드 등의 사용자에 따른 다양한 지식표현 문제를 해결한다. 실제 의류 사이트를 소개하는 점 사이트에 적용해 봄으로써 그 가능성을 평가해 본다.
전장공간은 다양한 무기체계가 유기적으로 활용되고 있으며, 자원의 성능 및 통신환경이 제약되고 환경의 가변성이 높은 특징이 있다. 이러한 전장환경에서 운용되는 자원의 접근성과 통합성의 한계를 극복하고 유연한 조합을 통해 임무를 수행할 수 있는 방안으로 서비스 지향 구조 기반의 기술을 접목시키는 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 지휘관이 전장 환경에서 임무에 필요한 다양한 SW를 서비스 기반으로 운용하기 위해 서비스 기반의 임무 계획 및 수행을 지원하는 계층형 임무서비스 모델을 제안한다. 또한 워크플로우 기술과 시맨틱 능력기반 추천을 활용한 개발도구를 구현하고 전투 임무 시나리오에 적용하여 실효성을 보이고자 한다.
본 논문에서는 대용량 RDF의 효율적인 저장을 위하여 관계 정보와 데이터 정보를 분리한 새로운 방식의 저장 구조를 제안하였다. 제안 방식은 기존의 저장 방식에 비해 데이터의 중복을 최소화하여 대량의 RDF 데이터를 효율적으로 저장할 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 저장 방식을 이용하여 트리플 형태의 관계 정보 릴레이션과 데이터 정보 릴레이션에서 필요한 데이터를 분리 검색하여 결합하는 방식에 의해 RDF 데이터에 대한 질의 성능을 개선할 수 있다. 본 연구 결과는 RDF 데이타를 이용한 전자상거래, 시맨틱 웹, 지식관리 등과 같은 응용 분야에서 대량의 RDF 데이터의 효율적인 관리를 통하여 질의 성능을 개선할 수 있는 기반 기술로 사용할 수 있다.
시맨틱 웹은 정보의 의미를 개념으로 정의하고 개념들 간의 관계성을 표현함으로써, 문서들 간의 단순 연결이 아닌 의미 연결을 통해서 보다 정확하고 효율적인 정보 검색이 가능하게 된다. 이러한 시맨틱 웹의 비전이 구체화되기 위해서는 웹 온톨로지(Web Ontology)를 기반으로 의미 정보로 구성된 시맨틱 문서들에 대한 추론을 통해서 웹상에 존재하는 엄청난 정보들 간의 관련성을 파악하고 사용자가 요구하는 정보를 보다 효율적으로 검색할 수 있는 시스템이 필수적이다. W3C에서 제안한 OWL은 대표적인 온톨로지 언어이다. 시맨틱 웹 상에서 OWL 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 잘 구성되어진 저장 스키마를 구축해야 한다. 본 논문에서는 Jena2의 경우, 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하기 때문에 단순 선택 연산 (Simple Selection), 조인 연산이 요구되는 질의에 대한 성능이 저하되고 대용량의 OWL데이터의 처리에 있어 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 OWL 문서의 의미를 Class, Property, Individual로 분류하여 각각의 데이터 정보들을 테이블에 저장하기 위한 다중 변환기와 OWL 변환기 기능을 가진 시멘텍 검색 엔진을 설계 및 구현하였다. 본 검색 엔진을 테스트한 결과, 단순정보검색 질의 시 Jena2에서 비정규화된 테이블 구조로 저장할 때보다 질의 응답 속도를 향상 시킬 수 있었고, 조인 연산 시 두 테이블의 크기로 인한 조인비용이 발생하는 문제점을 해결함으로써 빠른 검색 및 질의 속도를 보장할 수 있었다.
본 논문에서는 온톨로지를 활용하여 생물학 데이터를 효율적으로 통합 검색하기 위한 XQuery일 확장 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해 본 논문에서는 먼저 공개 생물학 온톨로지 등인 GO, UMLS들로부터 의미 있는 정보를 추출하기 위한 생물학 온톨로지 API를 온톨로지별로 정의하였다. 정의된 온톨로지 API는 본 시스템에서 사용하는 XQuery의 사용자 정의 함수로써 포함되며 이 XQuery는 본 시스템에 내장된 XQuery Expander에 의해 확장되어 처리된다. 확장된 XQuery는 온톨로지를 이용함으로써 이질적인 구조와 용어로 이루어진 생물학 데이터들을 통합 검색 할 수 있으며, 온톨로지에 정의되어 있는 지식과 관계들을 확장검색에 활용함으로써 재현율을 획기적으로 높일 수 있다. 본 논문에서는 또한 XQuery의 작성을 용이하게 할 수 있도록 지원하는 GUI 환경도 구현하였다.
현재, 많은 연구가 진행되고 있는 시맨틱 웹 서비스 발견 기술은 DAML-S와 MIT의 Process Handbook 프로젝트의 온톨로지를 기반하고 있다. 하지만, 이러한 발견 기술들은 현재 상황에서 지능적으로 웹 서비스를 발견하기 위해서는 여러 가지 제약 상황을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능적 웹 서비스 발견을 위해 시맨틱 웹 서비스 발견 기술에 이용되는 기존의 온톨로지를 분석하였으며, 기존의 온톨로지가 가지는 장점을 수용하면서 단점을 보완하는 시맨틱 웹 서비스 표현 모델과 지능적 웹서비스 발견이 가능하도록 질의 언어를 제안하였다.
본 연구에서는 온라인 다중 사용자 환경의 eBook 어노테이션 시스템 개발에서 데이터를 의미 기반으로 관리하고, 데이터에 대하여 상호 공통적인 이해를 표현하며, 그리고 데이터에 대한 무결성 검사 등을 지원하기 위해서 eBook 어노테이션 온톨로지를 구축하였다. eBook 어노테이션 테이터에 대한 상호 공통적인 이해의 표현을 위해서 한국 전자책 문서 표준인 EBKS(Electronic Book of Korea Standard)를 기반으로 구축 하였으며 구축된 온톨로지는 Conceptual Graph(CG)를 사용하여 표현하였다. 의미 기반의 처리를 위해서 본 온톨로지에서는 다국어(Multilingua) 관계를 고려하였으며 또한 오노테이션 데이터 생성 시 중요도를 표현하기 위해서 중요성 axiom을 고려했고, $NF^2$(Non-First Normal Form)에 입각하여 온톨로지를 설계함으로서 어노테이션 데이터의 검색에 활용도를 높였다. 제안된 온톨로지는 어노테이션 데이터의 재사용성을 높일 수 있고 의미 정보를 활용함으로써 eLearning, cyberclass과 같은 다중 사용자 환경에서 효과적인 협업을 가능하게 한다. 본 연구에서는 구현한 eBook annotation 시스템은 구축한 온톨로지를 사용함으로써 의미 기반의 데이터 관리가 가능하다. 또한 어노테이션 생성 시 온톨로지 구조를 모르더라도 어노테이션을 생성할 수 있는 인터페이스를 구현하였다.
최근 컴퓨터와 네트워크의 기술 발달로 멀티미디어 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 정보검색 시스템도 텍스트 데이터 위주에서 벗어나 멀티미디어 데이터 검색이 큰 비중을 차지하고 있다. 또한 멀티미디어 데이터 질의어처리도 기술적인 변화와 함께 다양한 질의어 확장으로 검색의 정확성을 높이고 있다. 본 논문에서는 인간의 감성에 대한 '재미' 주제 온톨로지를 구축하여 질의어 확장에 응용하였고, 한편의 동영상에서 재미 요소를 찾아내는 멀티미디어 데이터 검색 시스템을 구축하였다. 온톨로지 구축은 한글 워드넷(KorLex)에서 "재미"라는 특정 감소 요소의 의미 계층 구조를 파악하고 토픽맵을 이용하여 구축하였다. 또한, 온톨로지에 정의된 용어들 사이의 가중치는 실시간으로 계산하여 질의어를 확장에 적용하였으며, 따라서 검색의 효율성과 질을 높였다. 검색방법은 사용자가 질의어를 직접 입력하는 텍스트 입력 검색과 온톨로지 구조를 이용한 GUI 인터페이스 검색방법으로 나누어 사용자의 편의성을 증대시켰다.
센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, CRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 최근 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두됨에 따라 센서 네트워크의 개념 및 이용 목적 등이 변화되고 있으며, SRS 역시 이를 반영하여 센서와 연관된 데이터 모델의 개선 및 확장이 요구된다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 기존 SRS를 개선하기 위하여 Semantic Sensor Network Ontology(SSNO) 기반의 SRS 데이터 모델을 제안한다. 이를 위하여 IoT 환경에서 SRS의 목적 및 요구사항을 분석하고 SSNO의 개념들 중 필요 요소와 불필요 요소를 반영하여 제안 모델을 설계한다. 또한 생성된 SRS 데이터 모델을 이용하여 관계형 데이터베이스로 구축하고 SRS를 웹 어플리케이션으로 구현한다. 제안하는 SRS 데이터 모델은 기존 모델들에 비해 SSNO 온톨로지를 가장 적합하게 표현하므로 풍부한 의미 처리가 가능하다.
교수-학습과정에서 학습자가 가지고 있는 학습 장애는 학습 결과에 많은 영향을 미친다. 학습자의 학습 장애를 정확하게 진단하고 이를 고려한 수업 활동이 전개되어야 효과적인 교수-학습 활동이 이루어 질 수 있다. 학습 장애의 특성상 장애 진단과 처방과정에서는 비공개적인 접근이 요구된다. 인터넷 기반의 온라인 학습 장애 진단과 처방시스템은 이와 같은 문제를 해결할 수 있는 유용한 방안 중의 하나가 될 것이다. 하지만 기 구축되어 운영 중인 온라인 기반 학습 장애 관련 사이트들은 학습 장애를 진단해 주고 처방해 주기 보다는 학습 장애 정보를 안내해 주는 정도의 수준에 에 그치고 있다. 단순히 웹문서 형태의 정보제공 체제이거나 텍스트 기반의 지식 전달 체계로 인하여 학습자 개개인의 특성을 고려한 장애 진단에 한계점을 가지고 있다. 학습 장애에 대한 지식을 체계화함과 동시에 일정한 기준에 의해 연관성을 지어 줄 수 있는 의미 분석과 추론 등의 방법에 사용되어지는 온톨로지를 활용하게 되면 기존의 시스템이 가지는 제한점들을 극복할 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 온라인 상황에서 학습자의 학습 장애를 정확하게 진단하기 위해 온톨로지를 이용하여 학습장애 진단 시스템을 설계하고 구현하였다. 온톨로지의 구축에 사용된 도구는 protege-2000을 사용하였다. 진단시스템 개발 환경으로 학습자의 인터페이스는 Visual C++, 교사의 인터페이스는 Visual Studio.NET을 사용하였으며, DBMS는 Microsoft Office Access와 MS-SQL Server를 사용하였다. 이 연구는 OWL 온톨로지를 사용하여 보다 지능화된 학습 장애 진단시스템을 개발함으로써 실현 가능성을 제안하고 있는 것이 연구의 의의이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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