유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 GeoSensor와 같이 GPS 기능을 보유한 센서로부터 생성된 시공간 센서 데이터 활용이 증가하고 있으며, 시공간 센서 데이터를 사용해 사용자에게 다양한 서비스를 효율적으로 제공해주기 위한 시맨틱 센서 웹이 연구되고 있다. 특히, W3C에서는 OGC의 SWE(Sensor Web Enablement)와 같은 센서 관련 표준들을 활용하고, 센서 데이터를 온톨로지로 표현할 수 있는 SSNO(Semantic Sensor Network Ontology)를 개발하였다. 그러나 이러한 연구들은 비시공간 센서 데이터에 대한 질의 처리는 가능하지만 시간과 공간 정보를 포함하는 시공간 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 어렵다는 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 OGC의 "OpenGIS Simple Feature Specification for SQL"에서 제시한 공간 데이터 타입과 공간 연산자를 확장하여 시공간 데이터 타입과 시공간 연산자를 지원하는 SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹을 개발하였다. SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹은 시공간 센서 데이터인 SensorML(Sensor Model Language)과 O&M(Observations and Measurements) 스키마를 분석하여 SSNO 문서로 변환 및 저장하고, 시공간 연산자와 시공간 추론 규칙을 적용하여 효율적인 질의 처리를 수행한다. 마지막으로, 이러한 SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹을 가상 시나리오에 적용해 봄으로써 본 시스템의 효용성을 검증하였다.
가상현실에서 실제 사람처럼 행동하는 가상거주자는 스스로 주변의 상황을 판단하고 평가를 내리게 된다. 이러한 상황에 대한 판단은 얼마나 정확하고 다양한 자료가 주어졌느냐에 따라서 달라지게 된다. 본 논문에서는 Spatio-temporal graph(ST graph)를 사용하여 시간과 공간에 대한 데이터를 정의하고, ontology의 개념을 더하여 다양한 상황에 대한 표현이 가능하게 하였다. 이 표현 방법으로 가상거주자는 어떠한 상황을 마주하더라도 주변 환경이나 공간에 대한 데이터를 가지고 분석하여 필요한 행동을 할 수 있게 될 것이다.
일상생활 환경 속에서 자율적으로 동작하는 서비스 로봇에게 가장 필수적인 능력 중 하나가 동적으로 변화하는 주변 환경에 대한 올바른 상황 인식과 이해 능력이다. 다양한 센서 데이터 스트림들로 부터 신속히 의사 결정에 필요한 고수준의 상황 지식을 생성해내기 위해서는, 멀티 모달 센서 데이터의 융합, 불확실성 처리, 기호 지식의 실체화, 시간 의존성과 가변성 처리, 실시간성을 만족할 수 있는 시-공간 추론 등 많은 문제들이 해결되어야 한다. 이와 같은 문제들을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 서비스 로봇을 위한 효과적인 동적 상황 관리 및 시-공간 추론 방법을 제시한다. 본 논문에서는 상황 지식 관리와 추론의 효율성을 극대화하기 위해, 저수준의 상황 지식은 센서 및 인식 데이터가 입력될 때마다 실시간적으로 생성되지만, 반면에 고수준의 상황 지식은 의사 결정 모듈에서 요구가 있을 때만 후향 시-공간 추론을 통해 유도되도록 알고리즘을 설계하였다. Kinect 시각 센서 기반의 Turtlebot를 이용한 실험을 통해, 제안한 방법에 기초한 동적 상황 관리 및 추론 시스템의 높은 효율성을 확인할 수 있었다.
대용량 미디어 온톨로지를 이용하여 의미 있는 지능형 서비스를 제공하기 위해 기존의 Axiom 추론뿐만 아니라 다양한 추론을 활용하는 지식 확장이 요구되고 있다. 특히 시공간 정보는 인공지능 응용분야에서 중요하게 활용될 수 있고, 시공간 정보의 표현과 추론에 대한 중요도는 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 공간 정보를 추론에 활용하기 위해서 공공 주소체계에 대한 LOD를 대용량 미디어 온톨로지에 추가하고, 이러한 대용량 데이터 처리를 위해 인메모리 기반의 분산 처리 프레임워크를 활용하는 공간 추론을 포함하는 RDFS 추론 시스템을 제안한다. 또한 추론을 통해 확장된 데이터를 포함하는 대용량 온톨로지 데이터를 대상으로 하는 분산 병렬 시공간 SPARQL 질의 처리 방법에 대해서 설명한다. 제안하는 시스템의 성능을 측정하기 온톨로지 추론과 질의 처리 벤치 마킹을 위한 LUBM과 BSBM 데이터셋을 대상으로 실험을 진행했다.
유비쿼터스 환경에서 획득되는 정보들은 시공간의 틀 속에서 서로 만나 관계성을 가지게 됨으로써 지식화되고, 업무 또는 어플리케이션 모델과 결합하여 지능화된 콘텐츠로 변화하게 된다. 따라서, 유시티 콘텐츠를 구성하는 개체들은 복잡한 관계들을 가진다. 유시티 콘텐츠는 사용자의 의도를 파악하여 개인화된 응답을 제공하는 지능성을 갖추어야 한다. 본 연구에서는 SPIRIT의 공간 온톨로지 설계 방법을 확장하여 사람 또는 사물에 대하여도 유형, 관계, 인스턴스의 세 가지 온톨로지로 구성하였다. 공유된 개념의 관계 모델이 없는 경우의 인스턴스들 간의 관계는 어떤 시공간적 사건을 통한 관계로 설정하였다. 이렇게 함으로써 문자열 매칭에 의한 연관어에 비하여, 반드시 의미적 관련성을 갖는 연관어들을 추천할 수 있게 하였다.
사물 또는 개념을 포함하는 개체들 간의 관계성을 일컫는 온톨로지는 다양한 시나리오의 정보서비스를 구현하는데 적용되고 있다. 그것은 하나의 개체에 대하여 그것을 둘러싸고 있는 다른 개체들이 어떤 것이 있고, 어떤 관계를 맺고 있는 지를 파악함으로써 보다 정확하게 이해할 수 있다는 데 있다. 역사적 사건들을 기술하는데 있어서 시공간적 위치는 그 사건에 대한 역사적 상황을 포괄적으로 표현한 것이라고 할 수 있다. 따라서 시공간적 위치정보는 역사적 사건들을 서로 연결하는 중요한 매개체가 된다. 우리는 이 논문을 통하여 역사적 사실 또는 사건들을 기반으로 하는 역사정보서비스에 있어서 정보에의 접근 및 검색 방법에 대한 사용 시나리오를 분석하고, 시공간의 틀 속에서 역사 이야기를 구성하기 위한 온톨로지 설계 방법을 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 객체 그리고 사용자의 행위와 밀접한 연관이 있는 시공간 정보를 고려하는 것이 중요하다. 이를 위해 이 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위한 시공간 온톨로지를 설계하고 이를 이용하여 사용자의 행동 및 서비스 패턴을 능동적으로 마이닝할 수 있는 시스템 구조를 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 시간에 따른 위치 및 객체와의 연관성을 고려하여 사용자의 행동과 서비스 패턴을 지능적으로 마이닝 하기 위한 프레임워크이고 트리거 시스템을 기반으로 한다.
본 논문에서는 가상 상황속의 사건들에 역사적 맥락을 부여하기 위한 통합적 직관적 정보표현구조로서 시공간 그래프(Spatio-Temporal Graph)를 설계하고 구현하였다. 일반적으로 사건은 공간뿐 아니라 시간을 점유함으로써 역사적 사실이 된다. 따라서 가상 상황을 시뮬레이션하기 위해서는 공간적 측면을 표현하기 위한 삼차원 정보구조에 시간적 측면을 더한 다차원적인 맥락에 사건들을 위치시키는 일이 핵심적 기초가 된다. 이러한 다차원적 맥락은 온톨로지 뷰, 인스턴스 뷰, 시공간 뷰, 실제 뷰 등과 같은 여러 수준에서의 통합적 직관적 지식표현수단들을 통해 구현된다. 이와 같이 구현된 시공간 그래프에 기반한 시뮬레이션 시스템에 예제 시나리오를 적용하여 실용성을 검증한다. 본 기술은 지능형 교육시스템이나 차세대 시뮬레이션 게임 등에 필수적인 다양한 상황들을 제공하는 시뮬레이션 시스템의 중심요소가 된다.
도시의 궁극적인 목적은 '도시의 삶의 질 향상'이다. 이를 이루기 위하여 지역사회 합의,평가와 지역공동체의 비젼과 목표의 공유는 물론 지역 및 커뮤니티의 컨텐츠 생산 및 유통 소비의 최적화가 요구된다. U-City에서 서비스의 내용인 콘텐츠의 공유에 대한 요구와 필요성이 증가하고 있다. 온톨로지는 공유를 전제로 의미적 관계를 설정하기 위한 도구로서 이러한 변화에 대응하는 온톨로지 기반 U-Service 모델 설계가 필요하다. 본 연구는 유비쿼터스 환경에서 온톨로지 위치기반 콘텐츠를 최대한 표현할 수 있도록 하는 지도의 생성 및 서비스 구현의 가능성을 밝혀보았다.
본 논문에서는 시공간 그래프를 이용하여 가상세계의 구성요소인 상황들에 역사적 맥락을 부여하고, 온톨로지를 사용하여 상황의 구성요소인 객체와 관계 및 사건에 관한 체계적 표현이 가능하게 하였다. 이를 위해 시간적 측면에서 과거, 현재 뿐 아니라 미래까지 포괄적으로 표현하고, 공간을 효율적이면서도 직관적으로 표현할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 표현구조는 전체적으로 물리적 계층, 논리적 계층 그리고 개념적 계층들로 구성하되 계층들 간의 상호연관성을 종합적으로 표현하여 각 계층에 상응하는 세계들 속의 사건들을 역사적으로 의미있게 시뮬레이션할 수 있게 한다. 이러한 지식표현구조는 가상세계를 이루는 상황들을 시뮬레이션하는 바탕으로 사용하는 동시에, 가상세계 거주자들이 상황을 판단하고 평가를 내리는데 필요한 개별적인 지식을 구현하는데도 사용한다. 다층적 구조의 가상세계에다 시간적 변화를 추가로 수용할 수 있는 다차원의 복합지식구조를 개발함으로써 역사 속에서 상황의 다양성을 극대화 할 수 있는 가상세계 시뮬레이션의 기본 토대가 마련되게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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