• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권1호
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• pp.1-13
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• 2004

시맨틱 웹은 지능적인 서비스를 제공하기 위한 새로운 웹 환경이다. 시맨틱 웹을 구현하기 위해 많은 새로운 노력들이 진행되어 왔다. 이 중에서 가장 기본적이고 중요한 것은 의미 정보를 표현, 저장, 질의, 관리해 주는 온톨로지 관리 시스템이다. 우리는 이와 같은 기능을 제공하기 위한 새로운 시스템으로서, 토픽맵 모델을 기반으로 한 효율적인 온톨로지 관리 시스템인 K-Box를 구현하였다. K-Box는 온톨로지 관리를 위한 기본적인 기능들을 제공하며, 이질적인 저장소들을 일관된 인터페이스로 접근할 수 있도록 함으로써 저장 장치 독립성을 제공하였다. 또한, 저장 관리되는 모든 온톨로지들의 무결성을 보장하기 위한 새로운 기법과 사용자 관심을 중심으로 한 온톨로지 검색 지원을 위한 방법을 제안하였다. 마지막으로, 우리는 여러 온톨로지들을 적용해 봄으로써 K-Box 시스템이 효율적으로 사용 가능함을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.31-45
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• 2005

본 논문에서는 전자상거래 상점별로 상이하게 정의되고 표현되어 있는 디지털 캠코더에 대한 HTML 페이지의 상품 정보를 래퍼(Wrapper)기술을 이용하여 획득하고 이를 RDF 문서 변환기를 통해 RDF 트리플(triple)과 RDF 문서로 변환하여 디지털 캠코더에 대한 메타데이터 스키마를 설계한다. 설계된 메타데이터 스키마를 기반으로 OWL 웹 온톨로지로 변환하고 이를 관계형 데이터베이스로 구현된 디지털 캠코더(DC: Digital Camcoder) 도메인 온톨로지 저장소(Domain Ontology Repository)에 DCC 지식 베이스 온톨로지 (DCCKBO: DCC Knowledge Based Ontology)로 저장한다. 다음 각 상점의 RDF 트리플과 문서를 DCCKBO와 비교, 매핑 그리고 추론 과정을 통해 최적의 상품 구매 정보를 가진 상점의 DCC 정보를 구매자에게 제공하고, DCCKBO에 저장되어 있는 도메인 온톨로지를 최적의 상품 구매 정보의 내용으로 재 정의하는 동적 웹 온톨로지를 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권3호
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• pp.231-242
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• 2008

W3C에서 OWL을 웹 온톨로지 기술을 위한 표준으로 채택함으로써 OWL 웹 온톨로지를 효과적으로 저장할 수 있는 저장 모델에 대한 필요성이 제기되었다. 지금까지 Jena, Sesame, DLDB 등과 같은 관계형 모델 기반의 저장 시스템이 개발되었나 여전히 여러 가지 문제점을 지니며, 특히 비효율적인 질의 처리 성능을 제공한다. 질의 처리 성능이 저하되는 구조적인 문제점을 하면 다음과 같다. Jena의 경우, 정규화가 이루어지지 않은 매우 단순한 구조를 지니며 단일 테이블에 대부분의 정보를 저장한다. 이는 단순 검색은 물론 조인 연산이 요구되는 질의 처리시 불필요한 정보까지 비교함으로써 성능을 급격하게 저하시킨다. Sesame와 같은 저장소는 지나치게 정규화 된 구조를 지니기 때문에 질의 처리시 많은 조인 연산이 요구된다. 심지어 단순한 특정 클래스를 검색할 경우에도 많은 조인 연산이 요구된다. 이 논문에서는 이러한 기존 저장모델의 비정규화 혹은 지나친 정규화로 인해 발생하는 질의 처리 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 저장 모델을 제안한다. 이를 위해 OWL 요소와 질의 패턴과의 관계를 분석하고 기존 저장 모델의 구조적인 문제점을 분석한다. 이러한 분석 결과를 통해 정의된 제안 모델은 적정 수준의 정규화 된 구조를 지니며 조인 연산이나 불필요한 정보에 대한 비교를 최소할 수 있는 구조를 제공한다. 질의 처리 성능 실험을 위해 LUBM 데이타 셋을 이용하며, 검색 대상 및 대상의 계층 관계를 고려한 질의 유형을 정의한다. 추가적으로, 제안된 저장모델의 데이타 손실 여부를 확인하기 위해 질의 결과의 정확성 및 완전성에 대해 실험하고 그 결과를 기술한다. 비교 평가 결과에서, 제안 모델이 기존 저장 모델보다 나은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권2호
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• pp.155-168
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• 2008

이 논문에서는 관계형 보안 모델 기반의 RDF 웹 온톨로지 접근 제어 모델을 제안한다. 시맨틱 웹은 차세대 웹으로 인식되고 있으며 RDF는 시맨틱 웹을 실현하기 위한 웹 온톨로지 서술 언어이다. RDF와 관련된 많은 연구들이 진행되었으나 대부분 에디터, 저장소 및 추론 엔진 등의 연구에만 집중되었을 뿐 정보 시스템의 가장 중요한 요구 사항 중 하나인 보안 문제에 대한 연구는 매우 미비하다. RDF 온톨로지 보안에 대한 일부 연구들이 제안되었으나 관련 데이타를 모두 메모리에 로딩해야 하는 오버헤드를 지니며, 현재 대부분의 온톨로지 저장소가 관계형 데이타베이스를 기반으로 개발되고 있는 상황을 고려하지 않고 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 관계형 모델 기반의 새로운 RDF 웹 온톨로지 보안 모델을 제안한다. 제안된 보안 모델은 높은 실용성과 활용성을 제공하며, 또한 관계형 보안 모델의 안정성에 기인한 제안 모델의 안정성 확보가 용이하다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권3호
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• pp.307-319
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• 2015

현재 대용량 온톨로지를 추론하기 위해 하둡 기반의 분산 클러스터 환경을 구축한 후, 맵-리듀스 알고리즘을 기반으로 추론을 수행하는 방식이 활발히 연구되고 있다. 그러나 본 논문에서는 분산 클러스터의 메모리 환경에서 대용량 OWL Horst Lite 온톨로지 추론을 위한 기법을 제안한다. 대용량 온톨로지 추론에 사용되는 규칙 기반 추론 방식은 데이터가 더 이상 추론 되지 않을 때까지 트리플 형식으로 표현된 온톨로지에 추론 규칙을 반복적으로 수행한다. 따라서 컴퓨터 디스크에 적재된 대용량의 온톨로지를 대상으로 추론을 수행하면 추론 시스템의 성능이 상당히 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 본 논문에서는 메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 Spark를 기반으로 온톨로지를 메모리에 적재한 후, 추론을 수행하는 기법을 제안한다. Spark에 적합한 OWL Horst Lite 온톨로지 추론 시스템을 구현하기 위해서 대용량 온톨로지를 적절한 크기의 블록으로 분할한 후, 각각의 블록을 분산 클러스터를 구성하는 각 노드의 메모리에 분산 적재하여 작업을 수행하는 방법론을 제안하였다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험하였다. 대표적인 맵-리듀스 기반 온톨로지 추론 엔진인 WebPIE와 비교 실험한 결과, LUBM8000(11억개 트리플, 155GB)에 대해서 WebPIE의 추론 처리량이 19k/초보다 3.2배 개선된 62k/초의 성능 향상이 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권4호
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• pp.381-392
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• 2005

수많은 종류의 데이타가 발생하는 현재와 같은 상황에서 데이타의 처리속도가 발전함에 따라 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서는 데이타를 얼마나 빠르게 처리하는지 보다 얼마나 의미 있는 정보를 얻을 수 있느냐가 중요한 문제이다. 시멘틱웹은 의미적인 정보와 관계를 기술하여 지능적인 정보 처리를 지원하며 이를 통해온톨로지를 구축할 수 있다. 하지만 현재 실질적인 서비스를 고려한 온톨로지 관리 시스템은 부족한 상황이다. 본 논문에서는 온톨로지를 저장, 관리, 검색하는 기본적인 기능은 물론 실질적인 온톨로지 서비스를 수행할 수 있도록 효율적인 데이타 처리에 중점을 두고 온톨로지 관리 시스템을 구현하였다. 먼저 RDF데이타 모델이 저장장치에 독립적인 인터페이스를 가지도록 시스템을 설계하고 RDF데이타를 데이타베이스에 효율적으로 저장, 처리하는 기법을 제안하였다. 연관된 데이타의 빠른 처리를 지원하기 위한 스키마와 시멘틱 정보 기반의 캐쉬기법을 제안하였으며 사용자 중심의 온톨로지 검색 인터페이스를 제안하였다. 그리고 실제 온톨로지데이타를 시스템에 적용해 봄으로써 구축된 시스템이 효율적으로 동작함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.93-102
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• 2007

시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용하여 질의를 처리하기 때문에 보다 정확한 검색 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 추론을 통하여 얻어진 새로운 지식도 검색 결과에 포함시킬 수 있다. 메타데이터와 온톨로지를 기술하기 위한 시맨틱 웹 언어 중 RDF와 RDF 스키마가 보편적으로 많이 활용되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마로 기술된 시맨틱 웹 언어에 대한 효과적인 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 키워드 질의 처리 결과의 기본 단위를 전체 웹 문서나 부분이 아닌 정보 리소스로 정의하였다. 그리고 메타데이터와 온톨로지 정보를 모두 고려한 시맨틱 웹 환경의 키워드 질의를 3가지 유형으로 분류하고 다양한 관련 질의에 대한 처리를 효과적으로 지원하기 위하여 키워드 인덱스와 저장 구조를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 키워드 인덱스는 질의 조건으로 주어진 키워드를 직접 포함하고 있는 리소스는 물론 의미적 관계에 의해 간접적으로 포함하고 있는 리소스에 관련된 정보를 쉽게 제공할 수 있다. 그리고 본 논문에서는 클래스와 속성의 일반적인 정보와 계층 정보를 단순한 레이블링 기법을 이용하여 표현한 후 제안된 저장 구조를 이용해 정보를 유지하여 시맨틱 웹 환경에 적합한 키위드 질의 처리를 지원하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.169-177
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• 2008

그리드 컴퓨팅 환경에서 컴퓨팅 자원은 매우 다양한 네트워크와 시스템으로 구성되어 있다. 이기종의 환경에서 기존의 자원선택 기법으로 사용자가 원하는 자원을 검색 및 선택하는 것은 자원정보의 저장 구조상 한계가 있다. 본 논문은 사용자의 요구사항과 데이터 특성에 맞는 자원을 선택하기 위해 그리드 자원을 온톨로지로 구축하고, SWRL을 이용하여 정의한 규칙을 바탕으로 추론 엔진을 거쳐서 자원을 선택 및 제공하는 온톨로지 기반의 그리드 자원선택시스템을 제안한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 온톨로지 기반의 그리드 자원선택 시스템이 기존 그리드 자원선택 시스템인 Condor-G와 Nimrod-G 보다 더 높은 작업 처리율 및 자원 이용률과 적은 작업 손실 및 처리 시간을 보임으로써 그리드 자원선택을 지능적이며 능동적으로 할 수 있고, 자원 이용에 더 효과적이라는 사실을 증명한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.144-148
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• 2007

W3C에서 표준 온톨로지 언어로 OWL을 채택함에 따라 많은 온톨로지들이 OWL로 기술 및 구현되고 있다. 이에 따라 대용량의 OWL 문서를 효율적으로 저장하고, 검색할 수 있는 모델에 대한 필요성이 제기되고 있으며, Jena, $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$, Sesame, FacT 등 다양한 프레임워크가 제안되어 활발히 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 기본적인 Jena2의 저장소 모델이 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하여 대용량의 OWL데이터의 처리에 있어 성능이 저하되는 문제점을 해결하여 대용량의 OWL 문서의 효율적인 저장, 관리, 질의 가능한 OWL 온톨로지 관계형 데이터베이스 모델을 제안한다. 또한 OWL 온톨로지 관계형 데이터베이스 모델을 위한 어댑터 및 컨버터를 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.35-45
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• 2012

과학기술 분야 연구자들은 이전 연구와 개발 결과에 대한 조사 연구에 많은 시간을 소비한다. 또한, 연구자들은 유리한 입지를 성공적으로 차지하기 위해 일반적으로 학술 논문, 특허, 최근 연구 동향에 대한 웹 문서 등의 다양한 학술 자원을 분석하여 새롭게 등장하는 연구 주제를 선점하려고 한다. 하지만 키워드 기반의 정보 검색이나 참고문헌 정보에 근거한 연관 문서 추출 방법을 사용해서는 방대한 문헌에서 투자 가능한 연구 주제를 효율적으로 찾는 일이 쉽지 않다. 본 논문에서는 대규모 기술 문헌 자료에서 추출되는 기술, 제품, 연구 주체 간의 의미론적으로 연결된 정보를 효율적으로 생성, 저장하고 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 세부적으로 텍스트 마이닝 기술을 활용하여 문헌에서 나타나는 주요 개체들과 연관 관계를 추출하여 시맨틱 웹 환경에 적용 가능한 기술 지식으로 생성하는데 적합한 온톨로지를 구축한다. 이렇게 구축된 온톨로지는 연관 관계를 가진 기술 지식 탐색을 지원하기에 연구 개발 트렌드 예측 및 분석 서비스인 InSciTe Adaptive에 사용되었다.