화석에너지 고갈로 인한 유가 상승으로 폐기물 에너지화가 이슈화 되고 있다. 폐기물 고형 연료 RDF는 에너지 문제를 해결하기위한 대안 중 하나로 수송성, 저장성, 연소안정성이 우수하나 환경오염 물질의 발생이 문제가 된다. 이러한 오염물질을 처리하기 위한 배가스 오염 물질처리를 위한 plant 설비 비용과 시간이 많이 투자된다. Aspen plus는 mass energy balance와 화학적평형, 열역학을 이용하여 공정 모사를 할 수 있는 프로그램으로 검증되었다. RDF의 삼성분, 원소분석, 발열량을 입력을 통해 HCl, SOx, NOx, CO의 배출량을 예측하고 이에 맞는 SNCR, SDA 등과 같은 반응기를 적용 하므로써 다양한 배가스 처리를 모사 할 수 있다. NOx를 제어하기위에 urea주입과 SOx와 HCl을 제거하기 위한 CaO를 주입을 모사 하므로써 실제 운영 적용 전 단계에 역할로 유용한 도구로 판단된다.
정보 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 지식 정보를 보다 정확하고 빠르게 전달하는 데 그 목적이 있다. 그러나 현재의 검색 시스템은 단순 구문 분석 방식으로 사용자가 원하는 정확한 정보를 제공하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 서버를 이용한 SW-IRS(Semantic Web based Information Retrieval System)를 제안한다. 제안한 시스템은 에이전트 기반의 자동 분류 기술과 시맨틱 점 기반의 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(Resource Description Framework) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.
본 논문에서는 개미 군집 최적화 알고리즘과 센티워드넷(SentiWordNet)을 이용한 감성 분석 방법을 제안한다. 먼저, 데이터 수집 단계에서는 소설 웹(예: 페이스북)으로부터 주어 (subject), 서술어(predicate), 목적어(object)의 3 개의 요소로 구성된 RDF (Resource Description Framework)의 형태로 데이터를 수집한다. 그리고 개미 군집 최적화 알고리즘을 이용하여 수집된 RDF 튜플(tuple)을 수치화한 후, 사용자의 감성에 대하여 제안한 수식을 이용하여 페르몬(pheromone)을 계산한다. 센티워드넷을 통하여 얻은 감성 지수를 반영하여 이전 단계에서 계산된 여러 개의 페르몬 값에 대한 전체 감성 지수를 계산한다. 제안한 방법의 타당성 검증을 위하여 전체 감성 지수를 바탕으로 계산된 사용자의 감성 동향이 적절하게 분석됨을 사용자의 실제 생활과의 비교를 통하여 보인다.
본 연구에서는 동일연결트리플들을 생성하는 대신 각 LOD마다 연결정책을 수립, 공개하고 검색 시점에서 참조하는 방식으로 개체간의 동일성을 파악하는 방안과 이러한 연결정책을 명세하기 위한 어휘를 제안하였다. 또한, 연졀정책이 운영되는 환경에서 여러 LOD들에 걸친 심층검색이 실질적으로 진행되는 것을 확인하기 위하여 PISC(Policy based In-depth Searching and Cleansing)을 구현하였으며 이를 Github에 공개하였다. LOD 클라우드는 여러 LOD들의 자발적인 참여로 이루어짐에 따라 검색된 개체들의 동일성에 대한 평가가 필요하다. 이에, PISC는 개체간 동일성 평가를 통하여 사용자가 요구한 동일수준 이상의 개체들로 정제된 검색결과를 제공한다. 검색결과로는 RDF로 모델링된 개체별 상세 검색내용과 이에 대한 의미적 구조인 온톨로지를 함께 제공된다. PISC에 대한 실험은 DBpedia의 5개 LOD를 대상으로 진행하였으며 소스와 타겟 RDF 트리플 목적어의 유사도를 0.9 정도로 요구할 경우 검색결과가 적절한 확장률과 포함률을 가지는 것으로 확인하였다. 또한, 연결정책에는 3개 이상의 타겟LOD를 명세할 경우 동일성이 충분히 검증된 개체들을 확보할 수 있는 것으로 확인하였다.
W3C에 의해 주도되고 있는 차세대 웹 기술은 HTML을 이용한 인간 중심의 웹 한계를 극복하는데 중점을 두고있다. 즉, 기존 웹상의 자료가 급격히 증가하고 있는 상황에서, 사람의 눈으로 내용을 확인해야 하는 HTML기반 기술은, 의미를 잃어가고 있으며, 이를 위한 새로운 대안이 필요하게 된 것이다. 이러한 이유로 사람의 눈 대신에, 기계가 정보를 찾아 주는, 기계 중심의 웹 분야가 새로운 대안으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 기계 중심의 웹 환경 구현을 위하여 개발된 많은 방법 중에서 현재 가장 일반적으로 사용되고 있는 의미 서술 언어인 MDL을 소개하고, MDL 모델링 개념과 상세한 방법을 제시한다. 그리고 제안된 모델링 기법의 유용성을 검증하기 위하여 실무 사례를 기반으로 모델링 기법을 적용하였다. 마지막으로, 본 논문은 제안된 모델링 방법에 기반 한 MDL 에디터의 구현 화면을 제시함으로써, MDL 에디터 개발자에게 기술적 도움이 되고자 하였다.
본 연구의 목적은 이미 구축되어 있는 RDB 형식의 학술용어사전에 온톨로지 구조와 추론 규칙을 형성시킨 후 이를 의미 검색에 적용하는 상향(Bottom-up) 방식의 방법론을 제안하고 검증하는 것이다. 이를 위해 구조적 학술용어사전 "STNet"을 테스트베드로 삼아 Protege를 이용해 온톨로지 구조를 생성하고, 온톨로지 구조의 오류를 검증하였으며, STNet에 입력된 실제 데이터로 실험을 위한 테스트 데이터를 구축하였다. 그리고 추론 제한 규칙과 검증에 필요한 시나리오를 설정한 후, TBox 검증과 SPARQL 질의에 의한 결과 값을 평가하였다. TBox 검증 결과 본 연구에서 생성한 추론규칙이 모두 참으로 나타났으며, SPARQL 질의를 통한 결과값의 평가 결과 기존의 키워드 검색 수행에서는 파악하기 힘든 복잡한 검색 시나리오에 대해, 의미적으로 연관되는 용어를 효율적으로 조합해 검색 결과로 보여주는 것으로 나타났다.
연구자 간 협업을 지원하기 위한 정보 유통 플랫폼은 통제 가능한 검증된 정보의 유통을 보장하여야 한다. 그렇지만, 기존의 정보 유통 관련 연구들은 어떠한 유형의 정보를 유통시킬 것인가, 또는 어떤 명세로 플랫폼을 설계 할 것인가에만 국한되어 왔다. 본 연구에서는 기존 정보 유통 연구들이나 P2P 시스템들에서 다루지 못한 정보 검증과 추적에 초점을 맞추고 있으며, 연구자들을 위한 추론 서비스 제공까지도 가능한 플랫폼의 설계와 구현을 기술한다. 본 정보 유통 플랫폼을 통해 제공되는 서비스는 연구자들의 자발적 정보 교류를 지원하는 정보 유통 서비스와 단순 정보 검색이나 질의 응답으로 제공하기 힘든 지식 서비스로 구성된다. 지식 서비스는 다시 온톨로지를 이용한 지식화 과정과 시멘틱 웹 기반 추론 엔진을 이용한 추론 서비스로 나누어진다. 특히, 본 연구에서는 기존의 시멘틱 웹 기반 시스템들이 보여주지 못한 동적인 지식 추가와 이를 반영한 추론 과정을 연구자 간 협업 지원 서비스 시나리오에 맞추어 구현하였다. 국가 R&D기반 정보 모델링을 위해 온톨로지를 구축하였으며, 한국과학기술정보연구원 내부 성과 정보 2,300여 건으로부터 얻어진 37,656 RDF Triple들을 이용하여 연구자 네트워크, 연구자 추적, 연구 맵 등 세 가지 추론 서비스를 제공할 수 있도록 하였다. 본 연구는 실제적인 시멘틱 웹기반 정보 유통 플랫폼의 실현 가능성을 보여주었다는 데 그 중요성이 있다.
본 연구에서는 온톨로지를 이용한 SW-IQS(Semantic Web based Information Query System)를 제안한다. 제안한 시스템은 자동 분류 기술과 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(S) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.
최근 들어서 생물학, 건설, 토목, 의학, 화학, 항공 등 다양한 과학 분야에서 효율적인 공동 연구를 돕기 위해서 그리드 기반 데이터 통합을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 각 분야에서 사용하는 이질적인 형식의 데이터를 원활히 통합하는 것은 매우 어려운 문제이다. 이러한 측면에서, XML은 이질적인 시스템 간 데이터 공유의 수단으로서 광범위하게 사용되고 있으나, 데이터를 의미적으로 통합하는데 에는 한계가 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 그리드 환경에서 XML Schema 에 기반을 둔 이질적인 데이터 소스들을 의미적으로 통합하고 검색하는 방법으로서 RDF/RDFS 기반의 온톨리지 매핑을 통한 통합 검색 방안을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 특히 데이터를 XML Schema를 이용해서 표현하기 때문에 원래 데이터소스에 대한 수정 없이도, XML Schema 기반의 구조적 검색뿐 아니라, 온톨로지 기반의 의미적인 데이터 통합 및 검색을 가능하게 한다. 우리는 이 방법을 토목 분야의 시스템에 적용하여 검증하였다.
본 연구에서는 온톨로지를 이용한 SW-IQS(Semantic Web based Information Query System)를 제안한다. 제안한 시스템은 자동 분류 기술과 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서 뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화 시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(S) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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