• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.875-880
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• 2005

W3C에서는 온톨로지의 표준언어로 OWL(Web Ontology Language)을 발표하였고 이를 활용한 온톨로지가 다양한 곳에 적용되어 구축되고 있다. 하지만, DL(Description Logic)기반인 OWL언어가 표현할 수 있는 규칙의 한계로 인하여 이를 화장하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통하여 W3C에서는 OWL과 RuleML(Rule Markup Language)을 통합하여 규칙(Rule)에 대한 표현력이 더욱 향상된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 언어를 제안하였다. 따라서 최근에는 온톨로지 구축을 위해 OWL과 SWRL언어가 함께 사용되기 시작하였다. 그러나 이렇게 통합적으로 구성된 온톨로지의 추론을 위한 방법에 대한 연구는 시작단계에 있다. 현재의 일반적인 방법은 OWL로 기술된 부분은 Racer등을 이용한 DL추론을 수행하고 SWRL로 기술된 부분은 Jess등을 이용한 Rule-base 추론이 병렬적으로 사용되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 OWL과 SWRL로 기술된 온톨로지를 추론하기 위한 엔진으로 Racer와 Jess의 병행이 아닌, Jess를 이용한 통합추론엔진의 개발에 관하여 기술한다. 이러한 시스템을 구축하기 위해 OWL을 Jess언어를 이용하여 추론할 수 있도록 개발된 OWL Jess KB와 SWRL 언어를 Jess 언어로 변환하는 SWRL Factory를 이용하는 세 가지 통합 추론 플랫폼을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.213-216
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• 2005

W3C에서는 온톨로지의 표준 언어로 OWL(Web Ontology Language)을 발표하였고 이를 활용한 온톨로지가 다양한 곳에 적용되어 구축이 되고 있다. 하지만, DL(Description Logic)기반인 OWL언어가 표현할 수 있는 규칙의 한계로 인하여 이를 확장하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통하여 W3C에서는 OWL과 RuleML(Rule Markup Language)을 통합하여 규칙(Rule)에 대한 표현력이 더욱 향상된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 언어를 제안하였다. 현재 이러한 연구는 OWL, SWRL 온톨로지 언어를 활용하고 Racer, Jess와 같은 엔진을 통하여 추론을 하는 형태로 활성화 되어 가고 있다. 하지만 이러한 형태로 온톨로지를 구축하는데 있어서 Racer를 이용한 DL추론, Jess를 이용한 Rule-base추론이 병행되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 온톨로지를 추론하기 위한 엔진으로 Racer와 Jess의 병행이 아닌, Jess를 이용하여 DL기반언어인 OR온톨로지를 추론하는 것 뿐 만 아니라 SWRL언어의 규칙 또한 추론할 수 있도록 한다. 이러한 시스템을 구축하기 위해 OWL을 Jess언어를 이용하여 추론할 수 있도록 개발된 OWLJessKB라는 툴과 SWRL언어를 추론하기 위해 Jess언어로 변환하여 이를 추론하는 SWRL Factory, 그리고 이출 이용하여 통합 추론하기 위한 세가지 통합 추론 플랫폼을 제안한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.113-125
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• 2018

최근 빅데이터의 시대가 도래하여 다양한 분야로부터 다량의 지식을 얻을 수 있다. 수집된 지식은 정형화된 형태의 지식으로 가공하여 표현되며, 그 중 W3C의 온톨로지 표준 언어인 OWL이 대표적인 정형화 표현 형식이다. 이렇게 표현된 대용량의 온톨로지로부터 내재된 정보를 도출하기 위해 다양한 방법의 심볼릭 추론(Symbolic Reasoning) 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 추론 연구들은 서술논리(Description Logic)표현 기반의 제한적인 규칙표현을 지원하며 실생활 기반의 서비스를 구축하기에는 많은 제약이 따른다. 또한 잘못된 지식으로부터 도출된 결과는 규칙들 사이의 종속관계에 따라 연쇄적으로 잘못된 지식이 생산될 수 있기 때문에 이러한 잘못된 지식에 대한 처리를 위한 지식관리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위해 SWRL(Semantic Web Rule Language) 기반의 추론과 ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System)간의 결합을 통해 새롭게 도출된 지식에 대한 관리를 할 수 있는 SWAT(SWRL + ATMS) 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 대용량 데이터를 처리하기 위해 분산 인-메모리 프레임워크 기반의 SWRL추론과 ATMS를 병합 구축하였으며 이를 바탕으로 웹 형태의 ATMS 모니터링 시스템을 통하여 사용자가 손쉽게 잘못된 지식을 검색 및 수정할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 평가를 위해 LUBM(Lehigh University Benchmark)데이터 셋을 사용하였으며, 대용량 데이터에 대한 SWRL 추론과 잘못 추론된 정보에 대한 삭제를 통해 효율적인 추론과 관리가 가능한 결합 방법임을 증명한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제17권1호
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• pp.6-11
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• 2018

With the development of the Internet of Things technology, a system that ensures the self-adaptability of an environment that includes various IoT devices is attracting public attention. The rules for determining behavior rules in existing self-adaptation systems are based on the assumption of changes in system members and environment. However, in the IoT environment, flexibility is required to determine the behavior rules of various types of IoT devices that change in real time. In this paper, we propose a rule configuration in a self-adaptive system using SWRL based on OWL ontology. The self-adaptive system using the OWL - SWRL rule configuration has two advantages. The first is based on OWL ontology, so we can define the characteristics and behavior of various types of IoT devices as an integrated concept. The second is to define the concept of a rule as a specific language type, and to add, modify and delete a rule at any time as needed. Through the rule configuration in the adaptive system, we have shown that the rule defined in SWRL can provide flexibility and deeper concept expression function to adaptability to IoT environment.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권3호
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• pp.224-233
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• 2018

최근 들어 대용량 온톨로지를 사용하여 분산 환경에서 사용자 정의 규칙을 기반으로 하는 SWRL 추론엔진에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 스키마를 기반으로 하는 공리 규칙과 다르게 SWRL 규칙들은 미리 효율적인 추론 순서를 정의할 수 없다. 또한 불필요한 반복과정으로 인해 많은 양의 네트워크 셔플링이 발생한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 Map-Reduce 알고리즘과 인메모리 기반의 분산처리 프레임워크를 활용하여 동시에 여러 규칙을 추론할 수 있고, 클러스터의 노드간에 발생하는 데이터 셔플링의 양을 최소화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위해 약 2억 트리플로 구성된 WiseKB 온톨로지와 36개의 사용자 정의 규칙을 사용하여 실험을 진행했고 약 16분이 소요되었다. 또한 LUBM 벤치 마크 데이터를 이용한 비교 실험에서 기존 연구보다 2.7배 높은 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.67-81
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• 2006

현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트간의 상호작용에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹 - (Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language) 과 RuleML(Rule Markup Language)을 조합한 SWRL(Semantic Web Rule Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools -Backward chaining inference engine)를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼간의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권4호
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• pp.383-391
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• 2017

빅데이터 시대가 도래 하면서 시맨틱 데이터의 양이 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 대용량 시맨틱 데이터에서 의미 있는 암묵적 정보를 추론하기 위해서 지식 사용자의 경험적 지식을 기반으로 작성된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 규칙들을 활용하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 단일 노드의 추론 시스템들은 대용량 데이터 처리에 한계가 있고, 다중 노드 기반의 분산 추론 시스템들은 네트워크 셔플링으로 인해 성능이 저하되는 문제점들이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 시스템들의 한계를 극복하고 보다 효율적인 분산 추론 방법을 제안한다. 또한 네트워크 셔플링을 최소화 할 수 있는 데이터 파티셔닝 전략을 소개하고, 점증적 추론에서 사용되는 추가된 새로운 데이터의 선별과 추론 규칙의 순서결정으로 추론 과정을 최적화 할 수 있는 방법에 대해 설명한다. 제안하는 방법의 성능을 측적하기 위해 약 2억 트리플로 구성된 WiseKB 온톨로지와 84개의 사용자 정의 규칙을 이용한 실험에서 32.7분이 소요되었다. 또한 LUBM 벤치 마크 데이터를 이용한 실험에서 맵-리듀스 방식에 비해 최대 2배 높은 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제13권3호
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• pp.17-29
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• 2007

웹 표준 언어인 XML에 기반한 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위한 추론엔진은 시맨틱 웹(Semantic Web)에서의 규칙 표현을 위한 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)을 이해할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 정방향 추론엔진인 SMART-F(SeMantic web Agent Reasoning Tools-Forward chaining inference engine)을 개발하고자 한다. 전통적인 규칙 추론 분야에서는 정방향 추론을 위하여 if-then 형태의 규칙을 네트워크 구조로 변환하여 정방향 규칙 추론의 효율성을 높인 Rete 알고리즘이 많이 사용되고 있다. 이를 시맨틱 웹 환경에 적용하기 위하여 SWRL 기반 정방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, Rete 알고리즘에 도출된 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 정방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 정방향 추론 엔진 등을 Java 컴포넌트로 개발하였으며, 이는 이미 개발된 역방향 추론엔진인 SMART-B와 규칙 베이스 및 사실 베이스를 완벽하게 호환 가능하므로 차세대 웹 환경에서의 지식 활용을 극대화시킬 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.372-377
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 도래와 시맨틱 웹에 대한 관심이 높아짐에 따라 관련 기술인 온톨로지와 이를 이용한 추론 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 따라서, 추론이 가능한 시맨틱 웹 기반의 모델링과 추론에 대한 연구가 필요하다. 모델링을 위해 사용되는 OWL-DL과 임의의 사용자 규칙을 표현하는 SWRL은 각각 W3C의 표준안으로서, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 효율적으로 자동적인 개인화 서비스[1][2]를 제공하는데 있어서 적합하다. 그러나 OWL-DL과 SWRL의 단순한 결합은 질의응답(Query Answering)에 대한 처리가 비결정 가능한(undecidable) 문제를 야기한다. 본 논문에서는, 비결정가능성 문제의 원인인 무한반복의 가능성을 제거하기 위한 블록(blocking) 방법을 제안한다. OWL-DL이 지닌 서술논리(Description Logic)의 표현력을 유지하고, 그에 따른 추론의 질적인 성능을 유지하는 범위에서 블록방법을 사용하여 결정 가능한 질의응답을 수행하는데 궁극적인 목적을 두고 있다. OWL-DL의 TBox에 위치하는 존재 정량자(Existential Quantifier)를 대체하고 ABox에 삽입하여, 무한반복의 가능성을 없애는 해결 방법을 제시한다. 실험은 비결정가능성 문제를 DL-Safe 규칙을 통해 해결한 KAON2와 비교하여 진행한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.488-496
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• 2005

현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트와의 인터페이스에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹(Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language)과 RuleML(Rule Markup Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools - Backward chaining inference engine)을 개발하고자 한다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹을 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼의 독립성과 이식성을 확보하고 기기 간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발 중에 있다.