시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크는 다양한 분야에서 높은 활용성을 가진다. 본 논문에서는 FOAF 기반 소셜 네트워크에 대하여 다양한 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 네트워크 내의 전문가를 추천하는 시스템을 제안한다. 분석 시스템은 SparQL, RDFS 추론, 그리고 시각화 도구를 이용하여 온톨로지 기반 소셜 네트워크에 대한 효과적인 활용 방안을 제시한다. 그리고 이러한 분석 시스템을 실제 소셜 네트워크에 적용시켜 Centrality, Small world, Scale free 특성 등의 다양한 분석을 수행하고, 특정 분야에 대한 전문가를 분석하는 방법을 제시한다. 이러한 활용방법은 마케팅, 조직 관리, 지식 경영 시스템 등 다양한 분야에서 이용될 것으로 기대한다.
최근 들어 온톨로지 문서의 활용이 증가하고 있는 추세 속에서 시맨틱 정보를 효율적으로 검색하기 위해서는 온톨로지 데이터를 효과적으로 저장 및 질의 처리를 할 수 있는 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 W3C에서 제안한 온톨로지 언어인 RDF/RDFS를 기반으로 하는 시맨틱 웹 문서를 관계형 데이터베이스에 저장하고 효율적으로 검색하기 위한 저장 스키마를 제안한다. 특별히 제안한 저장스키마는 계층 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 설계하여 질의 처리의 효율성을 증가시킨다. 또한 본 논문에서는 RQL 시맨틱 질의를 SQL로 변환하여 질의를 처리하는 메카니즘을 기술하며 MS-ACCESS를 사용하여 데이터베이스를 구축 및 구현한다. 구현 결과를 통하여 트리플 모델에 기반한 데이터 질의 뿐 만 아니라 스키마나 계층정보에 대한 질의도 간단하게 SQL로 변환됨을 알 수 있다.
매년 RDFS 데이터는 대용량화 되어 가며, 빠른 질의를 위한 SPARQL 처리방식에 대한 변화가 필요하게 되었다. 이를 위해 대용량 분산 처리 프레임워크를 활용한 SPARQL의 질의 처리방식이 많이 연구되고 있다. 기존의 연구 중 대용량 분산 처리 프레임워크인 Hadoop(MapReduce) 기반 질의 엔진은 반복적인 작업으로 인한 잦은 I/O 발생으로 실시간 질의 처리가 불가능하며, 인메모리 기반 분산 질의 엔진 역시 낮은 단계의 언어 수준에서 분산 구조를 고려한 구현이 필요하기 때문에 질의 엔진 구축이 어렵다. 본 논문에서는 인메모리 기반 분산 질의 처리 프레임워크인 SparkSQL을 활용하여 대용량 트리플 데이터에 대한 SPARQL 질의문 처리 속도를 향상시킬 수 있는 질의 처리 엔진 구축 방법을 제안한다. SparkSQL 은 Spark 기반의 고수준 분산 질의 엔진으로서 기존의 SQL문을 활용한 질의가 가능하다. 따라서 SPARQL 질의문을 처리하기 위해서는 Jena를 이용하여 Algebra Tree를 생성한 후 이를 Spark 시스템에 적용하기 위한 Spark Algebra Tree로 변환해야 한다. 그리고 이를 이용하여 SparkSQL 질의문을 생성하는 시스템을 구축하였다. 또한 Spark 인메모리 시스템에서 보다 효율적인 질의 처리를 위한 DataFrame기반의 트리플 Property 테이블 설계를 제안하고 SparkSQL 프레임워크에 활용하였다. 마지막으로 기존의 분산처리 프레임워크를 사용한 질의 엔진과 비교 평가를 통하여 연구의 타당성을 검증한다.
최근에 웹 온톨로지 언어를 사용한 웹 서비스와 애플리케이션들이 많이 개발됨에 따라 RDF/S를 기반으로 한 온톨로지 문서의 크기가 증가되었고 이로 인해 효율적으로 문서를 저장하고 검색하기위한 시맨틱 웹 정보관리 시스템의 필요가 대두되었다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 정보관리 시스템에서 클래스와 프로퍼티의 삭제 알고리즘을 제안한다. 제안한 삭제 알고리즘에서는 클래스나 프로퍼티가 삭제될 때에 이를 반영하여 계층 정보의 스키마 정보가 변경된다.
본 논문에서는 웹 상의 미술 작품 검색하기 위해 기존의 키워드 매칭 검색 대신에 시맨틱 기반의 확장된 검색 방법을 소개한다. 온톨로지를 만들기 위해서는 많은 온톨로지 관련 언어가 있다. 그 중 최근의 연구 방향은 RDFS/RDF와 OWL로 작성된 온톨로지와 온톨로지의 추론 분야이다. 지금까지의 정보 검색이 단순한 구문중심의 검색이었다면 앞으로의 정보 검색은 의미 중심의 지식 기반의 정보 검색을 발전할 것이다. 이에 본 논문이 온톨로지를 활용한 지식 기반 검색 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 OWL(Web Ontology Language) 기반 그래픽 바이오 온톨로지 관리 시스템을 설계하고 구현하였다 이 시스템은 생물학 용어들 사이의 복잡한 의미 관계들로 구성되는 바이오 온톨로지를 본 논문에서 정의한 그래픽 표기를 이용하여 표현한다. 또한, 시각화된 환경에서 수행되는 상속과 역상 속 메커니즘은 이미 구축된 방대한 용어들 사이의 관계를 시스템이 구조적으로 파악할 수 있게 함으로써, 전문가가 새로 추가되는 용어에 대한 관계를 의미적으로 일관성 있게 반자동으로 구축할 수 있다. 구축된 온톨로지는 기본적으로 OWL로 기술되며, 다른 여러 표준 온톨로지 언어(RDF/RDFS, DAML+OIL 등)로 의미적 손실 없이 변환된다. 본 시스템의 중요한 특징은 OWL의 강력한 의미적 표현력과 이를 잘 정의할 수 있는 그래픽 표기법을 채택함으로써 시각화된 메커니즘을 통해 바이오 온톨로지를 정교하게 모델링할 수 있다는 점이다.
시맨틱 웹에서는 RDF, RDFS, OWL과 같은 온톨로지 구축 언어를 이용하여 웹 리소스의 메타데이터를 정의한다. 이러한 시맨틱 웹 기술을 이용한 연구는 에이전트를 기반으로 한 온톨로지의 개념에 대한 관계 및 트리플을 추출하기 위한 목적으로 진행되고 있다. 하지만 에이전트 기반의 온톨로지의 개념에 대한 관계 및 트리플의 추출은 에이전트의 특성상 한정된 쿼리 문을 작성하게 된다. 이는 온톨로지 안의 다른 개념에 대한 관계 및 트리플을 추출하고자 할 때는 유연성이 떨어진다. 온톨로지 정보 자체에 대한 유연성 있는 정보 검색을 하기 위해서는 표준 온톨로지 언어에 접근 및 표준 쿼리 언어의 이용이 가능한 쿼리 툴이 필요 하다. 본 논문에서는 OWL 온톨로지에 HTTP 프로토콜을 이용하여 접근이 가능하고, 쿼리를 할 수 있는 SPARQL 쿼리 툴을 제안한다. 툴에 의해 생성되는 쿼리 결과는 SOAP 메시지 형태로 변환 출력함으로써 웹 서비스를 이용한 접근도 가능하다.
본 연구는 가연성폐기물, 음식물폐기물 및 하수슬러지를 혼합하여 연료로 제조하여, 연소장치에서 다양한 연소조건에 따라 배출되는 배연가스를 분석하여 연소특성을 조사하였다. CO가스성분은 연소과정에서 불완전연소 부분을 평가하는 가스성분으로서, 연소장치의 실험조건이 온도 $800^{\circ}C$와 공기비 2일 때 가장 낮게 발생하였다. $CO_2$는 시료가 완전 연소되어 최종적으로 발생되는 부산물로서 연소조건이 가장 최적상태인 온도 $800^{\circ}C$와 공기비 2일 때 가장 높은 농도가 발생하였다. $SO_2$ 발생은 시료 중에 황 함유량이 높은 S.1에서 높게 나타났다. NOx는 질소성분이 높은 S.1시료와 온도 $800^{\circ}C$의 조건에서 공기비 m=2의 조건에서 NOx의 발생이 높게 나타났다. HCl가스는 연소과정에서 산소의 촉매 반응을 통해서 분진이나 금속촉매물질과 반응하여 다이옥신류를 발생시키는 전구물질로서 분석결과에서 보면 시료의 Cl함유량이 많은 시료와 동일한 시료에서 온도 $800^{\circ}C$와 공기비 2일 때가 가장 낮은 HCl의 농도가 발생되었다. $NH_3$는 시료의 혼합비율과 온도조건보다는 공기비 2일 때 연소시작 3분 후에 가장 낮게 나타났으며, 연소온도 보다는 공기비가 $NH_3$의 생성에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. $H_2S$ 발생은 시료의 황 함유량이 높은 S.1시료와 하수슬러지나 음식물쓰레기 혼합 비율이 높은 경우 높게 나타났다. 연소실험에서 혼합비율에 따라서 제조된 S.1과 S.2의 시료를 연소한 결과 CxHy농도 무연탄 연소시 발생농도와 비슷하게 나타남으로서, 성형하여 제조된 연료는 보조연료 및 주연료로서 가치가 있는 것으로 평가되었다.
The emission difference of SOx, NOx, TSP and dioxine was investigated in commercial CFB boiler, when coal and three kinds of RDFs were co-combusted respectively. The each mixing ratio was 7.5% RPF, 7.5% RDF and 10% SDF with coal. Emitting dioxine concentration was proportioned to the chlorine content of RDF. No trouble was found on normal boiler operation during co-combustion. These RPF, SDF and RDF could be determined to be a good alternative fuel of general coal.
Since a large amount of multimedia image has dramatically increased, it is important to search semantically relevant image. Thus, several semantic image annotation methods using RDF(Resource Description Framework) model in mobile environment are introduced. Earlier studies on annotating image semantically focused on both the image tag and the context-aware information such as temporal and spatial data. However, in order to fully express their semantics of image, we need more annotations which are described in RDF model. In this paper, we propose an annotation method inferencing with RDFS entailment rules and user defined rules. Our approach implemented in Moment system shows that it can more fully represent the semantics of image with more annotation triples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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