• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권6호
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• pp.505-517
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• 2008

이 논문에서는 SPARQL로 작성된 OWL-DL 온톨로지 질의에 대한 재작성 알고리즘은 제안한다. 현재 웹 온톨로지 저장소는 주어진 SPARQL 질의의 추론 결과를 얻기 위해 추론 온톨로지 모델을 생성하고 SPARQL 질의와 생성된 추곤 온톨로지 모델과의 일치성을 비교한다. 추론 모델은 베이스 온톨로지 모델에 비해 보다 큰 공간을 필요로 하고 다른 추론 질의론 위해 재사용 될 수 없기 때문에 앞서 언급한 접근 방법은 보다 방대한 크기의 SPARQL 질의 처리에 부적합하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 비SPARQL 질의를 재작성하고 이를 기본 베이스 온톨로지 모델에 대해 질의 연산을 수행하여 결과를 획득할 수 있는 SPARQL 재작성 알고리즘을 제안한다. 이러한 목적을 이루기 위해, 먼저 OWL-DL 추론 규칙을 정의하고 이를 질의 그래프 패턴 재작성에 적용한다. 또한 추론 규칙들을 분류하고 이러한 규칙들이 질의 재작성에 미치는 영향에 대하여 기술한다. 제안 알고리즘의 장점을 보이기 위해, Jena 기반의 프로토타입 시스템을 구현한다. 비교 평가론 위해 테스트 질의를 이용하여 실험을 수행하고 제안 방법과 기존 접근 방법을 비교한다. 실험 결과에서, 제안 알고리즘이 완전성 및 정확성의 손실없이 메모리 공간 및 온톨로지 로딩 측면에서 향상된 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.814-820
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• 2008

최근, 패턴분류에 온톨로지를 이용하려는 연구가 다양한 분야에서 시도되고 있다. 그러나 대부분의 이러한 연구에서는 패턴분류 관련 지식을 표현한 온톨로지지가 패턴분류 과정에서 단순히 참조되는 수준에 머물고 있다. 본 논문에서는 퍼지 규칙기반 분류기를 확장한 온톨로지 기반 퍼지 분류기를 제안한다. 이를 위해 퍼지규칙 기반 패턴분류 방법을 개념화하여 온톨로지를 구성하고, 패턴분류를 위한 온톨로지 추론 규칙을 생성한다. 그리고 IRIS 데이터집합의 패턴분류 실험을 통해 온톨로지 기반 퍼지 분류기의 타당성을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.125-135
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• 2014

의료 분야에서는 질병의 진단과 치료를 목적으로 하는 지식베이스 구축에 관심이 높다. 이러한 목적의 지식베이스를 구축하는데 가장 중요한 것은 정확하게 지식을 표현하는 것이다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용해 최근 의료 분야에서 많은 관심을 받고 있는 알츠하이머 질병과 관련한 국내 논문들을 대상으로 지식을 표현하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 온톨로지 기반 지식 표현 방법은 저자, 발행기관 등과 같은 서지 정보에서 추출한 클래스들은 물론 논문의 제목, 초록, 키워드, 결론에서 추출한 연구 주제와 관련된 클래스들을 모두 정의하고 프로퍼티를 통해 클래스들간의 다양한 의미적 관계를 포함하고 있다. 그리고 클래스들간의 계층 관계와 프로퍼티의 이행적 특성도 포함하고 있기 때문에 이를 이용한 추론을 지원한다. 따라서 단순한 키워드 검색뿐만 아니라 의미에 기반을 둔 지식 검색이 가능하다. 또한 온톨로지 검색 언어인 SPARQL을 이용해 추론을 통한 지식 검색 요청을 보다 쉽게 표현할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1214-1221
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• 2007

Ad-hoc 망은 기반의 하부 구조 계층의 도움 없이 이동 노드와 클러스터(Cluster)들만으로 구성된 유연한 무선 통신망이다. 본 논문에서는 이동 노드의 다양한 상황 정보를 분석하여 효율적인 온톨로지(Ontology) 기반의 상황인식(Context-Aware) 기술을 적용한 네트워크의 변화에 대한 예측이 가능한 추론망을 연구 제안한다. 제안된 구조에서는 각 노드간의 거리 정보등 상황정보를 이용한 분석으로부터 망을 형성하기 위한 초기단계와 노드의 상태값을 비교하여 노드의 경로를 예측 유지 및 분석하는 단계로 구성된다. 제안하고자 하는 RODMRP(Resilient Ontology-based Dynamic Multicast Routing Protocol)의 추론망 구조는 이동 노드간의 변화된 환경에서 복원력이 뛰어난 트리 구조의 효율적인 packet를 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.127-134
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• 2009

최근 선진국 뿐 아니라 우리나라에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 모델에 대해 많은 연구를 하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅이란 언제 어디서나 사용하는 컴퓨팅 환경을 의미하는 말로, 다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어 필요한 곳이라면 언제 어디서나 컴퓨팅을 할 수 있는 환경을 말한다. 본 연구에서는 사용자의 감성을 인식하기 위해서 얼굴 표정, 온도, 습도, 날씨, 조명등을 사용하여 온톨로지를 구축하였다. 온톨로지를 구축하기 위하여 OWL 언어를 사용하였고, 감성추론 엔진은 Jena(예나)를 사용한다. 본 연구에서 제시한 상황인식 서비스인프라(Context-Awareness Service Infra)의 구조는 기능에 따라 여러 개의 모듈로 나뉜다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.674-685
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• 2014

지식 서비스 시스템이 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는, 명시된 지식을 바탕으로 새로운 지식을 추론 할 수 있어야 한다. 대부분 지식 서비스 시스템은 온톨로지로 지식을 표현한다. 실 세계의 지식 정보의 양은 점점 방대해지고 있으며, 따라서 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 기법이 요구되고 있다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 대용량 온톨로지를 RDFS수준으로 추론하기 위한 분산 테이블 조인 방법을 제안하고, 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안하는 RDFS 추론은 분산 파일 시스템 환경에서 RDFS 메타 테이블을 기반으로 맵-리듀스를 적용한 방식과, 맵-리듀스를 사용하지 않고 클라우드 컴퓨터의 메모리만 사용한 방식에 초점을 맞추었다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 각 기법에 대한 추론 시스템 구조와 RDFS 추론 규칙에 따른 메타 테이블 설계 및 추론 전략 알고리즘에 대해서 중점적으로 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM1000부터 LUBM6000을 대상으로 실험을 수행 하였다. 가장 큰 LUBM6000(8억 6천만 트리플)의 경우, 메타 테이블 기반의 RDFS 추론 기법은 전체 추론 시간이 13.75분(초당 1,042 트리플 추론) 소요된 반면, 클라우드 컴퓨터의 메모리를 적용한 방식은 7.24분(초당 1,979 트리플 추론)이 소모되어 약 2배정도 빠른 추론 속도를 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.235-240
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• 2004

In this paper, we propose a framework for ontological knowledge-based image understanding systems. Ontology composed of concepts can be used as a guide for describing objects from a specific domain of interest and describing relations between objects from different domains The proposed framework consists of four main subparts ⅰ) ontological knowledge bases, ⅱ) primitive feature detectors, ⅲ) concept inference engine, and ⅳ) semantic inference engine. Using ontological knowledge bases on various domains and features extracted from the detectors, concept inference engine infers concepts on regions of interest in an image and semantic inference engine reasons semantic situations between concepts from different domains. We present a outline for ontological knowledge-based image understanding systems and application examples within specific domains such as text recognition and human recognition in order to show the validity of the proposed system.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1022-1031
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• 2009

본 논문에서는 온톨로지 기반의 연구자 모델링 기법을 제안하고, 이를 이용하여 연구자간의 다양한 연결 속성을 이용한 연구자 네트워크를 구성한다. 연구자 모델링을 위한 온톨로지 스키마는 HR-XML을 기반으로 연구자 중심의 모델로 확장하여 생성하고 연구자 온톨로지 스키마와 인스턴스는 OWL를 이용하여 생성한다. 연구자 네트워크는 학연과 같은 정적인 연결속성과 공통 논문, 프로젝트와 같은 동적인 연결속성별로 가중치를 부여하여 연구자간 친밀도를 표현한다. 친밀도는 연구자별로 연구자 네트워크가 다르므로 방향성을 가진다. SWRL를 이용하여 연구자간의 직접 관계를 추론하기 위한 규칙을 정의하고, racer 추론기를 이용하여 온톨로지 규칙을 추론한다. 본 연구에서 제안한 모델은 연구자간의 협업 모델이나 공동 프로젝트 수행을 위한 전문가 집단을 동적으로 검색하는데 응용할 수 있다.

• 동의생리병리학회지
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• 제23권4호
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• pp.745-750
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• 2009

The goal of this study is to examine on reasoning and search for construction of diagnosis ontology as a knowledge base of diagnosis expert system in oriental medicine. Expert system is a field of artificial intelligence. It is a system to acquire information with diverse reasoning methods after putting expert's knowledge in computer systematically. A typical model of expert system consists of knowledge base and reasoning & explanatory structure offering conclusion with the knowledge. To apply ontology as knowledge base to expert system practically, consideration on reasoning and search should be together. Therefore, this study compared and examined reasoning, search with diagnosis process in oriental medicine. Reasoning is divided into Rule-based reasoning and Case-based reasoning. The former is divided into Forward chaining and Backward chaining. Because of characteristics of diagnosis, sometimes Forward chaining or backward chaining are required. Therefore, there are a lot of cases that Hybrid chaining is effective. Case-based reasoning is a method to settle a problem in the present by comparing with the past cases. Therefore, it is suitable to diagnosis fields with abundant cases. Search is sorted into Breadth-first search, Depth-first search and Best-first search, which have respectively merits and demerits. To construct diagnosis ontology to be applied to practical expert system, reasoning and search to reflect diagnosis process and characteristics should be considered.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.67-75
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• 2012

지난 몇 년 동안 스마트 기기의 보급을 통해 위치기반서비스(LBS)가 사회와 산업 등 여러 곳에서 주목을 받았다. 위치기반서비스는 사용자의 위치를 중요한 요소로 사용하기 때문에 모바일 사용자의 활용도가 높다. 현재 위치기반서비스는 사용자의 위치에 대한 정보만 고려하고 있으며, 이는 개인화된 서비스를 제공함에 한계가 있다. 따라서 검색 결과의 정확성에 큰 영향을 끼치는 움직임, 교통상황, 날씨, 시간, 개인정보, 선호도 등에 관한 상황정보를 고려된 서비스의 지원에 대한 필요성이 제시되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 움직임, 선호도, 스케줄을 고려한 상황인지 추론 시스템을 설계하고, 사용자에게 개인화된 정보를 추론함에 있다. 이를 위해 Movemnet 온톨로지, 사용자 프로파일 온톨로지, 스케줄 온톨로지, 과업 온톨로지를 구축하고 이에 기반하여 스마트 어플리케이션을 개발하였다. 제작된 어플리케이션을 통해 사용자의 선호도와 움직임, 이동방향에 따른 적절한 추천 결과가 도출됨을 보였다.