• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.2
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• pp.160-166
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• 2007

When a mail was given to users, each user's response could be different according to his or her preference. This paper presents a solution for this situation by constructing a user preferred ontology for anti-spam systems. To define an ontology for describing user behaviors, we applied associative classification mining to study preference information of users and their responses to emails. Generated classification rules can be represented in a formal ontology language. A user preferred ontology can explain why mail is decided to be spam or ron-spam in a meaningful way. We also suggest a new rule optimization procedure inspired from logic synthesis to improve comprehensibility and exclude redundant rules.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.16 no.2
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• pp.73-83
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• 2011

In the manufacturing system, production-planning is very important in effective management for expensive production facilities and machineries. To enhance efficiency of Manufacturing Execution System(MES), a manufacturing system that reduces the difference between planning and execution, certain production-planning needs a dispatching rule that is properly designed for characteristic of work information and there should be a appropriate selection for the rule as well. Therefore, in this paper dispatching rule will be selected by several simulations based on characteristics of work information derived from process planning data. By constructing information that are from simulation into ontology, one of the knowledge-based-reasoning, production planning platform based on the selection of dispatching rule will be demonstrated. The platform has strength in its wider usage that is not limited to where it is applied. To demonstrate the platform, RacerPro and Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$ are used in parts of ontology reasoning, and JAVA and FlexChart were applied for production-planning simulation.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.317-330
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• 2005

시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 지능형 에이전트 혹은 규칙기반 시스템 등의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 그러나 규칙기반 시스템의 활용에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 이와 같은 제약을 극복하기 위해 웹 페이지로부터 규칙을 습득하기 위한 XRML 방법론이 제안되었다. XRML 방법론은 웹 페이지로부터 규칙을 식별하고 식별된 결과로부터 자동으로 규칙을 생성하는 두 단계로 구성되어 있다. 여기서 규칙의 식별은 규칙생성의 자동화 정도에 매우 중요한 영향을 미친다. 그러나 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의존하고 있다. 이러한 지식관리자의 부담을 줄이기 위해 본 논문에서는 온톨로지 기반의 개선된 규칙식별 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 OntoRule이라는 이름의 온톨로지를 설계하였다. OntoRule은 자동화된 규칙 식별을 지원하기 위해 사용되며, 규칙의 구성요소들과 구조에 대한 정보를 포함하고 있다. 그리고 OntoRule을 이용하여 규칙을 식별하는 절하를 제안하였다. OntoRule과 규칙식별 절차를 제안하는 과정에서 온톨로지 학습효과, 하향식 접근방식과 상향식 접근방식의 차이, 온톨로지 적용범위 관리, 규칙 구성요소의 식별순서, 생략된 별수의 식별과 같은 놈점들이 고려되었다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 방법론의 효과를 보였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.6
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• pp.528-545
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• 2007

Recently ontology has been an attractive technology along with the business strategy of providing a plenty of more intelligent services. The essential problem in application domains using ontology is that all members, agents, and application programs in the domains must share the same ontology concepts. However, a variety of mobile devices, sensing devices, and network components manufactured by various companies, a variety of common carriers, and a variety of contents providers make multiple heterogeneous ontologies more likely to coexist. We can see many past researches fallen into resolving this semantic interoperability. Such methods can be broadly classified into by-mapping, by-merging, and by-translation. In this research, we focus on by-translation among them which uses a translation rule directly made between two heterogeneous ontology data like OntoMorph. However, the manual composition of the direct translation rule is not convenient by itself and if there are N ontologies, the direct method has the rule composition complexity of $O(N^2)$ in the worst case. Therefore, in this paper we introduce the cascade composition of translation rules based on web openness in order to improve the complexity. The research result made us recognize some important factors in an ontology translation system, that is speediness of translation, and conveniency of translation rule composition, and some experiments and comparing analysis with existing methods showed that our cascade method has more conveniency with insuring the speediness and the correctness.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.245-254
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• 2006

지능형 에이전트와 규칙기반 시스템을 이용해 보다 지능적안 웹 환경을 구축하고자 하는 노력이 시맨틱 웹의 발전과 함께 증가하고 있다. 이러한 에이전트와 규칙기반 시스템에 필요한 규칙들을 이미 많은 지식들이 산재해 있는 웹으로부터 습득 할 수 있다면 보다 효율적으로 시스템을을 구축하는 것이 가능하며, 이러한 응용시스템의 확장은 시맨틱 웹의 발전을 더욱 가속화하는 계기가 될 수 있을 것이다. XRML 방법론은 웹으로부터 규칙을 습득하기 위한 단계적 방법을 제시하고 있으며, 온톨로지를 이용함으로써 규칙의 구성 요소들을 자동으로 추출할 수 있도록 지원한다. 그러나 추출된 규칙구성요소들을 조합하여 완전한 규칙을 만드는 과정이 규칙관리자의 수작업에 의존하고 있다. 본 연구는 온톨로지와 그래프 탐색 을 사용함으로써 이과정을 자동화하고자 하는 연구이다. 온톨로지에 있는 규칙의 일반적 패턴을 기반으로 하여 그래프 탐색을 이용해 규칙구성요소들을 조합함으로써 웹 페이지로부터 자동으로 규칙을 추출할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.559-561
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• 2003

최근 차세대 Web 기술로서 Semantic Web이 주목 받고 있다. Semantic Web에서는 Web상에 존재하는 문서에 Web Resource들에 대한 Ontology를 기반으로 Semantic Annotation을 하고 Ontology 추론 Agent를 통하여 의미 기반으로 Web을 검색할 수 있도록 해준다. 이와 같은 Semantic Web 기술의 핵심 요소는 Web Ontology이며 W3C에서는 이를 표현 할 수 있는 표준 언어로서 RDF기반의 OWL(Web Ontology Language) 명세를 제정하고 있다. 따라서 표준 Web Ontology 언어인 OWL을 위한 추론 시스템은 Semantic Web 검색 Agent의 구현을 위한 필수적인 기반 기술이라 할 수 있으나 아직 그 개발이 미비한 상태이다. OWL 추론 시스템을 구현하기 위해서는 OWL의 이론적인 기반을 제공하는 DL(Description Logic)을 추론할 수 있는 엔진을 사용하는 것이 한가지 방법이 될 수 있으나 OWL이 Rule과 같은 DL의 범주를 벗어나는 Vocabulary를 지원하는 언어로 확장되는 경우에 이를 처리하기가 어렵다. 또 다른 방법으로서 Logic Programming을 통하여 OWL 언어의 Semantic을 기술하고 정리 증명(Theorem Proving)을 통하여 Ontology를 추론하는 공리화(Axiomatisation) 기법이 있는데 이러한 방법의 장점은 기반이 되는 Logic의 범주 내에서 새로운 언어를 위한 Vocabulary의 확장이 용이하다는 점이다. 본 논문에서는 Axiomatisation 방법을 이용하여 OWL로 기술된 Ontology를 추론할 수 있는 시스템의 설계 및 구현에 대해 설명하기로 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.3
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• pp.310-315
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• 2007

When a mail was given to users, each user's response could be different according to his or her preference. This paper presents a solution for this situation by constructing a u!;or preferred ontology for anti-spam systems. To define an ontology for describing user behaviors, we applied associative classification mining to study preference information of users and their responses to emails. Generated classification rules can be represented in a formal ontology language. A user preferred ontology can explain why mail is decided to be spam or non-spam in a meaningful way. We also suggest a nor rule optimization procedure inspired from logic synthesis to improve comprehensibility and exclude redundant rules.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.5
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• pp.411-419
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• 2009

In order to derive hidden Information (concept subsumption, concept satisfiability and realization) of OWL ontologies, a number of OWL reasoners have been introduced. Most of the reasoners were implemented to be based on tableau algorithm. However this approach has certain limitation. This paper presents architecture for Medusa. The Medusa is an extended DL-reasoner for SWRL(Semantic Web Rule Language) reasoning under well-founded semantics with ontologies specified in Description Logic. Description logic based ontology reasoners theoretically explore knowledge representation and its reasoning in concept languages. However these logics are not equipped with rule-based reasoning mechanisms for assertional knowledge base; specifically, rule and facts in logic programming, or interaction of rules and facts with terminology. In order to deal with the enriched reasoning, The Medusa provides combining DL-knowledge base and rule based reasoner. The described prototype uses $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ API[1] for controlling communication with the ontology reasoner.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.1
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• pp.86-99
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• 2011

Due to the uncertainty of intention recognition for behaviors of users, the intention is differently recognized according to the situation for the same behavior by the same user, the accuracy of user intention recognition by minimizing the uncertainty is able to be improved. This paper suggests a novel ontology-based method to recognize user intentions, and able to minimize the uncertainties that are the obstacles against the precise recognition of user intention. This approach creates ontology for user intention, makes a hierarchy and relationship among user intentions by using RuleML as well as Dynamic Bayesian Network, and improves the accuracy of user intention recognition by using the defined RuleML as well as the gathered sensor data such as temperature, humidity, vision, and auditory. To evaluate the performance of robot proactive planning mechanism, we developed a simulator, carried out some experiments to measure the accuracy of user intention recognition for all possible situations, and analyzed and detailed described the results. The result of our experiments represented relatively high level the accuracy of user intention recognition. On the other hand, the result of experiments tells us the fact that the actions including the uncertainty get in the way the precise user intention recognition.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.313-320
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• 2004

시장 환경의 전반적인 변화로 인하여 시장 규제가 완화되고 그로 인한 경쟁사가 늘어나고 있고, 공급자 중심의 시장에서 구매자 중심의 시장으로 변화되어 가고 있다. 이에 기업들은 고객과의 관계를 강화하기 위해 CRM을 중요한 해법으로 생각하여 다양한 방법으로 고객만족을 높이는데 주력하고 있다. 또한 정보기술의 발달로 인해 웹 상에서의 eCRM이 출현되었고 웹 상에서 고객의 데이터를 분석하여 적시에 고객의 니즈에 맞는 서비스를 제공해주는 Recommendation system 을 개발하여 좀더 향상된 eCRM 으로 원투원 마켓팅을 통해 판매 강화 및 고객만족도 제고를 실현할 수 있도록 발전되어왔다. 이중 eCRM의 Recommendation Engine은 고객의 니즈를 발견해내어 그에 맞는 다양한 상품들을 추천하는 시스템으로 Rule 기반의 컨텐츠 매칭 기법과 Collaborative Filtering 기법을 사용하였다. 그러나 이 기법들은 미리 정해진 Rule에 의해 사전적인 대응을 하지 못한다는 문제점과 비정형적인 정보 및 환경정보에 복합적인 판단이 고객중심의 현재 상황에 따라 이루어지지 못한다는 문제점을 가지고 있다 이에 본고에서는 이 문제에 대한 해결안으로써 Ontology를 이용한 실시간 추천시스템을 모델로 제시하고자 한다.