• 지능정보연구
• /
• 제27권4호
• /
• pp.49-71
• /
• 2021

문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권10호
• /
• pp.1195-1206
• /
• 2015

지식 관리 시스템을 운영하기 위해서는 대량의 지식 정보를 자동으로 추론 및 관리하는 기술이 필요하다. 현재, 이러한 시스템의 대다수는 컴퓨터간의 지식 정보를 자동으로 교환하고 스스로 새로운 지식을 추론하기 위해 온톨로지를 적용하고 있다. 따라서 대용량의 온톨로지를 대상으로 새로운 정보를 추론하는 효율적인 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 분산 클러스터의 메모리상에서 MapReduce와 유사한 작업을 수행하는 Spark 프레임워크를 적용하여, SHIF 수준으로 작성된 대용량의 온톨로지를 규칙 기반으로 추론하는 기술에 대해서 제안한다. 이에 본 논문은 다음 3 가지에 초점을 맞추어 설명을 한다. 클러스터내의 분산된 메모리상에서 대용량 추론을 실시하기 위해서, 먼저 각 추론 규칙에 따라 대용량의 온톨로지 트리플을 효과적으로 분류하여 적재하기 위한 자료구조, 두 번째 규칙간의 종속 관계와 상호 연관성에 따른 규칙 실행 순서와 반복 조건 정의, 마지막으로 규칙 실행에 필요한 명령을 정의하고 이러한 명령어를 실행하여 추론을 수행하는 알고리즘에 대해 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험을 수행하였다. 대표적인 분산클러스터 기반 대용량 온톨로지 추론 엔진인 WebPie와 비교 실험한 결과, LUBM에 대해서 WebPie의 추론 처리량이 553 트리플/초 인데 비해 284배 개선된 157k 트리플/초의 성능 향상이 있었다.

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

• 대한공간정보학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.121-129
• /
• 2009

최근 이질적인 정보의 폭발적인 증가와 다양한 관리주체별로 생산, 축적되는 공간정보의 특성으로 인하여 공간정보의 재사용과 공유가 어려운 실정이다. 국가공간정보체계의 하나인 지하공간정보도 공간분석을 위해서는 지형도, 지질도, 지하시설물도 등 여타 공간정보와 공유가 필수적이다. 그러나, 기존 표준 혹은 데이터웨어하우스에 의한 공유방법은 시멘틱 이질성을 고려할 수 없다. 본 연구는 지하공간정보의 시멘틱 공유를 위해 일반개념, 측정스케일, 공간모델을 포함한 온톨로지 레이어 모델을 개발하였다. 또한, 기존의 수작업에 의존하는 온톨로지 개발방법론이 아닌 MDA기반 방법론을 적용하여 직관적이며 환경변화에 쉽게 대응할 수 있는 메타모델(UML Profile)을 개발하였다. 개발된 온톨로지 모델의 시멘틱 품질은 Pellet 추론엔진을 통해 검증하였다. 본 연구를 통해 시멘틱 공유를 증진시키고, 온톨로지의 지식표현 능력을 이용하여 GIS 전문가시스템 개발이 가능할 것으로 기대된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.57-65
• /
• 2004

e-Learning 에서 교수-학습자들 간에 형성되는 지식들을 체계적으로 관리하여 효과적인 교수 학습을 수행할 목적으로 교수자들이 교수 설계 이론에 따른 다양한 강의틀에 교육 컨텐츠를 보다 쉽게 저작할 수 있는 시스템을 개발하였다. SCORM 표준에 따라 학습객체 간 관계를 설정하여 저작된 컨텐츠는 학습자가 학습내용을 개념화하는데 도움을 줄 것이다. 시맨틱 웹의 RDF를 적용하여 학습객체 간의 관계를 설정함으로써 지식맵을 구성하였고, 교수자가 해당 분야에서 사용되는 단어를 등록하여 일종의 어휘사전을 만들 수 있는 온톨로지를 도입하였다. 학습자의 이해도와 성취도를 고려한 개별학습을 제공하기 위하여 도입된 상호작용점을 따라 학습자마다 개별적인 학습맵이 구성되어 학생 개인의 학습활동과 이해도를 평가할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.586-593
• /
• 2009

분산 환경에서 대부분 데이터 구성은 계층적 분류에 따른 트리 형태로 이루어져 연관성 검색에 제한이 있다. 이러한 데이터들 중 데이터베이스로 저장된 데이터는 통합의 문제와 효율적 검색이라는 문제가 있다. 이에 따라 본 시스템에서는 분산된 데이터 베이스 통합을 위해 XMDR을 이용하고 계층적으로 표현된 지식의 검색 효율성을 위해서 XMDR에 토픽맵을 연계하는 방안을 제안한다. XMDR은 메타시멘틱온톨로지, 인스턴스시멘틱온톨로지 그리고 메타로케이션으로 구성하고, 분산된 관계데이터베이스 사이의 데이터 이질적 문제와 메타데이터 이질적 문제를 해결하여 통합하고, 메타시멘틱온톨로지와 인스턴스시멘틱온톨로지를 토픽 맵과 연결하여, 토픽 맵의 자원위치를 표현하는 어커런스 역할을 XMDR의 메타로케이션이 수행하게 함으로써 효율적인 통합 검색을 위한 방안을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권12호
• /
• pp.1843-1854
• /
• 2010

The utilization of underground space has recently increased with the complication of road, the rise of the land price, and the development of green technology. Underground space ranges from classical excavations to subway, underground cities, and shopping malls where there are crowds of people. At this time, government has spent a lot of money in installing various types of safety facilities for preparations of increasing potential disasters. Therefore, an effective facility management system is required. In this paper, we propose an information retrieval process to effectively extract the facilities' information based on the ontology and spatial analysis in underground space. The ontology-based searching supports hierarchical and associated results as well as knowledge sharing with hierarchy concepts. The spatial analysis based searching has "Buffer" and "Near" functions to operate on a map without understanding any property of the facility information.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제14권2호
• /
• pp.130-142
• /
• 2008

토픽맵은 기존의 온톨로지 언어와는 달리 위치정보를 이용하여 형태를 변환하지 않고도 많은 양의 이종 정보 자원을 통합할 수 있는 온톨로지 언어이다. 지금까지 토픽맵 구축을 위한 여러 편집기등이 개발되어 있으나, 이들은 XTM 문서를 독자 방식으로 처리하고 있다. 따라서 대용량 자료를 처리하는 데 많은 시간이 소요되고, 현재 RDB 기반에서 운영되고 있는 레거시 시스템에 적용하여 실용화하기에는 많은 문제가 있다. 본 논문에서는 XTM 1.0 규격 기반의 대용량 토픽맵을 RDB 구조로 모델링하여, 처리시간을 최소화하고 레거시 시스템 상에서 온톨로지 구축이 가능하도록 하였다. 기존에 사용하고 있는 SQL 도구와 어플리케이션 개발 도구를 토픽맵 온톨로지 구축에 활용할 수 있도록 하여, 온톨로지 구축의 효율성을 높이고 XTM 문서와 데이타베이스간의 상호 호환이 가능한 토픽맵 플랫폼 X-TOP을 설계하고 구현하였다. X-TOP은 향후 사용자 인터페이스 변경과 다양한 DBMS를 지원할 수 있도록 3계층 구조를 갖고 있다. 헬스케어의 암 온톨로지 관리에 X-TOP을 적용하여 기존 시스템과의 성능 비교와 실무 응용의 유효성을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.9-18
• /
• 2016

철도는 이제 대표적인 대중교통 수단이다. 하지만, 철도를 운영하는 운영기관마다 철도정보를 관리하고, 서비스를 제공하고 있다. 즉, 철도 운영기관 별로 관리하고, 서비스하는 정보와 정보의 형태가 다르기 때문에 철도이용객은 정확하고, 통합된 정보를 제공받지 못하게 된다. 이에 본 연구에서는 철도이용객이 원하는 철도정보 서비스에 대한 니즈를 파악하고, 이를 기반으로 모든 철도정보를 한 번에, 한 눈에, 한 곳에서 이용할 수 있는 통합적 서비스 방안을 모색하고자 한다. 또한, 철도이용객에게 보다 직관적이고, 가시화된 서비스인 지식맵 서비스를 제공하고자 온톨로지 기반의 지식베이스 구축 방안에 대해 고찰하고자 한다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.263-280
• /
• 2011

본 연구에서는 역사인물 중심의 온톨로지를 구축하기 위해 기존의 한국역사용어시소러스의 문제점을 분석하는 동시에 한국역사용어시소러스 및 국편의 다양한 정보검색 시스템을 활용하는 전문가들의 인터뷰를 실시하였다. 한국역사용어시소러스의 개념 표현 기준과 전문가들이 작성한 마인드맵을 분석하여 현재 시스템과 전문가간의 정보 표현의 차이를 확인하였다. 이를 바탕으로 역사정보 이용자들의 정보요구에 부합하고 잠재력 있는 정보검색시스템에 적용할 역사용어 온톨로지 모형을 설계하였다. 본 연구에서는 먼저 클래스, 속성을 정의하고, 인스턴스 입력시 고려해야 할 점들을 나열함으로써, 역사정보가 갖는 고유한 특성들을 정리하였다. 또한 온톨로지의 장점인 개념 확장을 활용하여 역사정보의 다양한 특성들을 조합하고 이를 통해 새로운 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하였다.