Kim, Su-kyoung;Kim, Sung-en;Cho, Ill-gu;Ahn, Kee-hong
International Journal of Contents
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제13권4호
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pp.47-62
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2017
This paper analyzes how much the gap existed between the public group and expert group using future issues and future core technologies that are announced in government institutions based on ontology. We calculated gap with two groups' point of view, one is expert groups' ideas that are based on future hopeful technologies documents, and another is public people ideas that are based on documents of contest that is hosted by 'Ministry of Science, ICT and Future Planning (MSIP)', and 'Institute for Information & communications Technology Promotion (IITP)'. For calculating these, we suggested SDGM model. In the case of ETRI Meta-trend ICT Field, there is a little gap between expert group and public group, and another case that is XT (ETRI determined future technologies excluding ICT field) Field, the gap is increasing annually. Moreover, in the case of all ETRI Meta trend, the gap is bigger than ICT and XT field. We analyzed, also, KEIT's future issues for generalizing this model. The gap existed between two groups. Utilizing SDGM model of this paper, people can interpret easily how much the gap exists between future technologies and issues that are announced in institutions.
나날이 방대해지는 디지털 콘텐츠들의 홍수 속에서 원하는 정보를 찾아내는 데 필요한 정밀한 색인 기술의 필요성은 날로 증대되어 가고 있다. 이러한 요구 수용을 위해서는 지능형 개체가 정보의 검색 주체가 되어야 하며, 지능형 개체간의 상호 운용성이 뒷받침되어져야 한다. 본 논문에서는 Snoek, Worring들이 제안한 다중 형상 색인을 위한 통합 기반구조를 분석하고 콘텐츠 기반의 자동화된 색인 기법에서 색인정보의 신뢰성을 높이기 위한 방법을 살펴본다. 그리고 이를 통해 시맨틱 웹 기술의 온톨로지 개념을 적용하여 추상화된 색인 정보의 생성과 제어를 지원하고 사람과 기계간, 기계와 기계간의 의미적 상호 운용성이 보장되는 기반 모델을 제시하고자 한다. 온톨로지의 메모리 상주 모델 처리 방식은 방대한 색인 정보를 수용하기에 부적절하기 때문에 온톨로지 저장소의 사용을 필요로 하며, 논리적으로 표현된 지식의 일관성과 추론을 위해 추론엔진의 사용이 요구된다. 본 논문에서는 온톨로지 저장소의 기능 및 성능적인 요구사항을 모두 만족시키는 Minerva 온톨로지 저장소를 이용하여 비디오 콘텐츠를 표현한 설계 지식을 저장하고 회수하는 실험을 하였다. 또한 마지막으로는 다른 연구과제들과 연계한 효율적인 색인 가능성에 대해 고찰해 본다.
본 연구는 키워드 기반의 단순 검색이 아닌 개념의 관계와 추론을 통해 연관정보 및 계층 정보를 함께 보여 줄 수 있는 수산용의약품 도메인 온톨로지 구축 방안을 제안한다. 이를 위해 수산분야 종사자들로부터 적합성질문 목록을 조사하여 개념 및 용어를 도출하는 선행과정을 수행한다. 다음으로 온톨로지 언어인 OWL을 지원하는 Protege-OWL 편집기를 이용하여 온톨로지 모델링 과정을 기술한다. 그리고 마지막으로 구축된 온톨로지를 통해 사용자들이 수산용의약품에 대한 관련 정보를 쉽게 찾아갈 수 있는 사용자 인터페이스를 제안한다. 이는 수산용의약품과 연관된 질병, 어종, 약품평가 내역을 다른 위치로 이동하지 않고 한 화면 내에서 확인 할 수 있게 됨으로써 관련 전공학생, 수산질병관리사, 양식어민들에게 필요한 정보에 대한 효과적인 검색 방법을 제공한다.
시맨틱 웹의 발전은 정보의 규격화, 의미화를 통한 지식을 기본으로 이루어지며, 온톨로지는 이러한 지식표현을 위해 필수적으로 사용되는 도구이다. 온톨로지상에서 개체(Individual)들은 URI(Uniform Resource Identifier)를 이용하여 유일하게 지칭될 수 있어야 한다. 예를 들어, 국가 R&D 기반정보를 모델링하고, 이를 이용하고자 하는 경우에 URI 기반의 온톨로지 설계와 구현이 필수적으로 요구된다. 그렇지만, 식별체계나 URI를 사용하기 위해서는 방대한 인적 물적 자원의 투입이 불가피하여 과학기술문헌상의 인력정보를 식별체계 기반으로 구축하고자 하는 시도가 미약한 실정이었다. 이에 본 연구는 과학기술문헌을 포함한 국가 R&D 기반정보 온톨로지 구축에서 핵심이 되는 인력정보를 포함한 다양한 정보들을 URI 기반으로 구축, 관리, 서비스하는 방법을 기술한다. 약 7,000여건의 국내학술대회 논문들로부터 획득한 기반정보는 추론 서비스를 통해 연구자 네트워크 분석, 성과통계 등 다양한 시맨틱 웹 응용 분야들에 적용된다.
워게임 시뮬레이션은 전장의 상황을 모델링하고 전력 평가나 임무 분석을 위해 사용되고 있다. 그러나 워게임 시뮬레이션에서 실제 전장에서 받을 수 있는 영향을 모두 고려하는 것은 매우 복잡하다. 이를 해결하기 위해 우리는 온톨로지 기반의 경로탐색 모델을 제안한다. 이 모델은 전장 상황 데이터를 개념화하고 그 관계를 표현할 수 있는 온톨로지를 사용한다. 또한, 몇 가지 추론 규칙을 정의하여 온톨로지로 부터 새로운 지식을 만들거나 기존의 규칙을 통해 지식을 공유한다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해 우리는 제한된 시뮬레이션 환경을 구성하고 부대 이동 시간, 부대의 전투력, 부대 이동간 소요 비용을 측정한다. 측정된 실험의 결과는 제안하는 모델이 이동 시간과 전투력 손실, 소요 비용 측면에서 이점을 제공한다는 것을 보여준다.
Recently, a smart space with Ubiquitous Environment is expanding rapidly due to the development of Ubiquitous Sensor Network. Therefore, more appropriate and intelligent services of the context awareness system is being required. The previous context awareness system can provide a service to the user through the inference only on the current situation. But, it does not handle certain situation properly when the system provides abnormal result. Also it does not have any proper method of generating reliable semantic data from sensed raw data. In this paper, we are trying to solve the problems as the following approaches. First, the system recognizes abnormal result and corrects it by learning feedback from the user. Second, we suggest a method of converting sensed data into more reliable semantic data. Third, we build the system based on an Ontological context model that is capable of interoperability and reusability. Therefore, the context awareness system of our study can enhance the previous system that can generate more reliable context data, can provide more effective inference method, and can provide more intelligent system structure.
Recently, high-throughput technologies such as the two-hybrid system, protein chip, Mass Spectrometry, and the phage display have furnished a lot of data on protein-protein interactions (PPIs), but the data has not been accurate so far and the quantity has also been limited. In this respect, computational techniques for the prediction and validation of PPIs have been developed. However, existing computational methods do not take into account the fact that a PPI is actually originated from the interactions of domains that each protein contains. So, in this work, the information on domain modules of individual proteins has been employed in order to find out the protein interaction relationship. The system developed here, WASPI (Web-based Assistant System for Protein-protein interaction Inference), has been implemented to provide many functional insights into the protein interactions and their domains. To achieve those objectives, several preprocessing steps have been taken. First, the domain module information of interacting proteins was extracted by taking advantage of the InterPro database, which includes protein families, domains, and functional sites. The InterProScan program was used in this preprocess. Second, the homology comparison with the GO (Gene Ontology) and COG (Clusters of Orthologous Groups) with an E-value of $10^{-5}$, $10^{-3}$ respectively, was employed to obtain the information on the function and annotation of each interacting protein of a secondary PPI database in the WASPI. The BLAST program was utilized for the homology comparison.
온톨로지를 효율적으로 관리하기 위한 관리도구의 프레임워크로써, 온톨로지 편집과 통합, 추론을 다루고 있다. 온톨로지 편집에 있어 텍스트 기반의 편집과 한국어 사용자를 위한 편집 방식 지원 그리고 semi-Automatic 편집 및 템플릿 생성에 대해 다루고 있으며 온톨로지 통합과 관련된 여러 알고리즘을 구상하고, 온톨로지에 대한 정당성 체크 및 향후 유비추론을 위한 프레임워크 개발에 대한 통합 측면과 추론에 대해 언급한다.
최근 스마트 디바이스가 많이 보급되면서 개인 영상 미디어가 다양한 방식으로 생성되어 영상 미디어를 이용한 서비스가 요구되고 있다. 이에 따라 영상 미디어 분석 및 인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되어, 영상으로부터 의미 있는 객체를 인지할 수 있게 되었다. 기존의 미디어 온톨로지를 이용한 시스템은 영상의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용하기 때문에 영상에 등장하는 객체를 통해 미디어 분류를 수행할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 미디어 데이터에서 인지되는 객체들을 이용해 해당 영상이 속하는 범주로 자동 분류하기 위해 서술논리 기반(Description Logic) 추론 시스템과 순서에 따라 달라질 수 있는 이벤트 처리를 위한 규칙 기반 추론 시스템을 제안한다. 제안하는 서술논리 기반 추론 시스템은 영상 미디어에서 인지되는 객체들의 관계를 서술논리로 정의된 행위(Activity) 온톨로지로 표현하고, 실체화 추론을 통해 인지된 객체가 행위로 추론되는 방법에 대해 설명한다. 규칙 기반 추론 시스템은 추론된 행위의 순서에 따른 이벤트를 정의하고 순서 기반 규칙 추론을 이용하여 범주에 알맞은 이벤트로 자동 분류하는 방법에 대하여 설명한다. 제안하는 방법의 타당성을 증명하기 위해 유투브의 영상에 대한 분석을 통해 올바른 범주로 분류된 미디어 데이터를 구성하여 제안하는 시스템의 타당성을 증명하였다.
2005년도 국민건강영양조사에 의하면 우리나라 30세 이상의 인구에서 남자는 32.9%, 여자는 31,8%에서 대사증후군이 있는 것으로 보고되었다. 이러한 대사증후군은 유전적, 환경적 요인이 결합된 복합질환으로 다른 만성질환들과 같이 예방 및 관리에 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 시스템 아키텍처, 온톨로지와 Jena2.0 추론엔진을 사용하며 질병관련 가이드라인을 정리한 데이터를 통하여 서비스를 제안하였다. 본 논문에서는 상황에 따른 정확도 실험을 하였으며, 실험데이터는 930개의 데이터를 선별하여 실시하였다. 그 결과 상황데이터가 많을수록 맞춤형 서비스가 가능하다는 결과를 얻었으며, 대사증후군의 위험요소가 다양하기 때문에 여러 가지 상황데이터로서 맞춤형 서비스를 추천하는 것이 효과적으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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