KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권1호
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pp.84-97
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2012
M2M (Machine-to-Machine) Technology makes it possible to network all kinds of terminal devices and their corresponding enterprise applications. Therefore, several M2M platforms were developed in China in order to collect information from terminal devices dispersed all over the local places through 3G wireless network. However, when enterprise applications try to integrate with M2M platforms, they should be maintained and refactored to adapt the heterogeneous features and properties of M2M platforms. Moreover, syntactical and semantic unification for information sharing among applications and devices are still unsolved because of raw data transmission and the usage of distinguished business vocabularies. In this paper, we propose and develop an M2M Middleware to support agile application integration with M2M platform. This middleware imports the event engine and XML-based syntax to handle the syntactical unification, makes use of Ontology-based semantic mapping to solve the semantic unification and adopts WebService and ETL techniques to sustain multi-pattern interactive approach, in order to agilely make applications integrated with the M2M platform. Now, the M2M Middleware has been applied in the China Telecom M2M platform. The operation results show that applications will cost less time and workload when being integrated with M2M platform.
온톨로지는 관심 영역의 개념과 개념관계를 명시적으로 명세한 것을 말하며, 지식 표현의 대표적인 방법으로 인식되어 의미에 기반을 둔 정보의 추출, 지식 관리, 정보 공유 등 다양한 분야에서 온톨로지를 적용한 연구가 이루어지고 있다. 정보기술(IT) 기반의 경제/산업 분야에서 기업 간의 상호 협력을 위한 정보 공유 및 통합 연구에 온톨로지의 적용이 이루어지고 있다. 여러 업체가 물류 주체로 참여하며 물품의 이동, 보관, 배송 등을 계획하고 관리하는 물류 분야에서도 원활한 공급체인관리나 물류관리를 위한 물류정보의 통합과 정보공유 연구가 많이 이루어지고 있다. 최근에는 물품마다 부여한 고유의 식별코드에 의한 물품의 추적과 관리, 물류 과정의 가시성 제공 둥의 요구가 발생하면서 물류 과정에 흩어져 있는 물류정보의 통합 제공 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 물류 과정에서 발생하는 데이타를 의미에 기반을 두고 해석하고 통합하기 위한 지식자원으로 물류 도메인 온톨로지를 제시한다. 물품을 식별하는 고유 식별코드인 전자물품코드(EPC)로 물품의 추적과 관리가 이루어지는 EPC 네트워크 기반의 물류 환경에서 발생하는 EPC 이벤트 데이타를 의미에 따라 표현하고 이벤트 데이타의 내포된 의미를 해석할 수 있는 개념과 개념관계를 표현하는 데 초점을 맞추어 온톨로지를 구성하였다. 그리고 EPC 네트워크 기반의 물류 환경에서 물품의 위치, 상태, 이동경로 등 물류 관리를 위한 정보추출 과정에서 물류 도베인 온톨로지가 이용될 수 있음을 물류 시나리오를 통해 보였다.
분산되어 있거나 이기종의 데이터베이스 통합을 위해 많은 연구가 수행되었으며, 특히 데이터베이스 통합을 위해 데이터베이스의 스키마 매칭이 이슈가 되고 있다. 본 연구에서는 해양GIS 데이터베이스 통합을 위해 해양GIS 데이터베이스 구조를 XML 응용스키마로 변환하고 유사도 측정법과 relaxation labeling 기법을 이용하여 매칭 방법을 연구하였다. XML 응용스키마의 항목 간 유사도 측정은 각 항목이 가지고 있는 범주와 속성으로 계산하며, 각 항목이 계층간 의미적 연계관계를 적용하기 위하여 relaxation labeling 기법을 이용하여 초기 유사도 측정값에 반복적으로 적용하여 유사도 측정값의 변이를 측정하였다. 본 연구에서는 해양GIS 메타데이터 응용 스키마의 예시를 들어 알고리즘을 통한 매칭을 시도하였고, 실험 결과 알고리즘에 따른 초기 계산 값의 변화를 확인하였다.
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.
현재의 멀티데이터베이스 시스템에서 고려해야 할 중요한 문제중의 하나는 의미 이질성(semantic heterogeneity)을 식별하고 해결하는 것이다. 본 논문에서는 이를 위하여, 다중 측면 의미 모델(Multi-Aspect Semantic Model:MASM)을 제시하고 이에 기반한 의미 통합 방법을 제시한다. MASM은 의미 특징(semantic feature), 스키마 측면(schematic aspect), 명칭(name), 기능적 측면(functional aspect), 문맥(context) 등의 여러 요소들을 고려한 모델이며, 모든 요소 데이터베이스간에 공유되어야 하는 표준화된 지식 없이 객체간의 의미 유사성을 판단한다. 정보 통합에 필요한 모든 지식은 각 요소 데이터베이스에서 다른 요소 데이터베이스에 독립적으로 구축되며, 이를 통하여 융통성과 확장성을 갖는 멀티데이터베이스 시스템을 구축하는 토대를 마련한다.
Ha, Young-Guk;Sohn, Joo-Chan;Cho, Young-Jo;Yoon, Hyun-Soo
ETRI Journal
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제27권6호
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pp.666-676
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2005
In recent years, motivated by the emergence of ubiquitous computing technologies, a new class of networked robots, ubiquitous robots, has been introduced. The Ubiquitous Robotic Companion (URC) is our conceptual vision of ubiquitous service robots that provide users with the services they need, anytime and anywhere in ubiquitous computing environments. To realize the vision of URC, one of the essential requirements for robotic systems is to support ubiquity of services: that is, a robot service must be always available even though there are changes in the service environments. Specifically robotic systems need to be automatically interoperable with sensors and devices in current service environments, rather than statically preprogrammed for them. In this paper, the design and implementation of a semantic-based ubiquitous robotic space (SemanticURS) is presented. SemanticURS enables automated integration of networked robots into ubiquitous computing environments exploiting Semantic Web Services and AI-based planning technologies.
개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.
기술 환경의 변화는 문헌정보시스템의 혁신적인 변화를 촉진하고 있다. 본 연구에서는 문헌 정보 체계기술과 인터넷 정보기술을 융합된 차세대 문헌 정보 시스템의 원형으로 시맨틱 라이브러리를 정의하고, 시맨틱 라이브러리의 기능적 요구사항과 아키텍처의 참조모델을 제시하였다. 시맨틱 라이브러리는 온톨로지와 메타데이터 기반의 의미적 상호 운용성과 통합을 실현하고 정보 자원의 개방과 공유 참여와 협업을 통하여 이용자 정보서비스를 혁신하는 체제이다. 또한 시맨틱 라이브러리는 FRBR의 논리구조를 근간으로 하여 서비스 지향 아키텍처로 구현됨으로써 효과적으로 시스템을 구축을 실현할 수 있다. 본 연구에서는 차세대 문헌정보 시스템의 모델로 6개 수평 계층과 3개 수직요소로 구성되는 시맨틱 라이브러리의 참조 모델을 제시하였다.
한국생물정보시스템생물학회 2000년도 International Symposium on Bioinformatics
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pp.53-55
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2000
Xenie is the JAVA application software that integrates and represents 'gene to function'information of human gene. Xenie extracts data from several heterogeneous molecular biology databases and provides integrated information in human readable and machine usable way. We defined 7 semantic frame classes (Gene, Transcript, Polypeptide, Protein_complex, Isotype, Functional_object, and Cell) as a common schema for storing and integrating gene to function information and relationship. Each of 7 semantic frame classes has data fields that are supposed to store biological data like gene symbol, disease information, cofactors, and inhibitors, etc. By using these semantic classes, Xenie can show how many transcripts and polypeptide has been known and what the function of gene products is in General. In detail, Xenie provides functional information of given human gene in the fields of semantic objects that are storing integrated data from several databases (Brenda, GDB, Genecards, HGMD, HUGO, LocusLink, OMIM, PIR, and SWISS-PROT). Although Xenie provide fully readable form of XML document for human researchers, the main goal of Xenie system is providing integrated data for other bioinformatic application softwares. Technically, Xenie provides two kinds of output format. One is JAVA persistent object, the other is XML document, both of them have been known as the most favorite solution for data exchange. Additionally, UML designs of Xenie and DTD for 7 semantic frame classes are available for easy data binding to other bioinformatic application systems. Hopefully, Xenie's output can provide more detailed and integrated information in several bioinformatic systems like Gene chip, 2D gel, biopathway related systems. Furthermore, through data integration, Xenie can also make a way for other bioiformatic systems to ask 'function based query'that was originally impossible to be answered because of separatly stored data in heterogeneous databases.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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