• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.31-37
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• 2007

본 논문에서는 분야 시소러스의 개념과 관계를 이용하여 코아 온톨로지를 확장하는 방법을 제안한다. 분야 시소러스의 개념을 코아 온톨로지의 상위 개념으로 분류하고, 시소러스에서의 광의어(Broader Term: BT)-협의어(Narrower Term: NT) 및 광의어-관련어(Related Term: RT)들 사이의 관계는 코아 온톨로지에서 정의한 의미관계로 분류한다. 유사도와 빈도수 기반의 방법으로 개념 분류를 수행하였고, 관계 분류에서는 두 가지 방법을 적용하였는데, (i) 훈련데이터가 부족한 경우를 위하여 규칙기반 방법으로 BT-NT/RT관계를 isa와 기타 관계(non-isa관계)로 분류하고, 패턴기반 방법으로 non-isa관계를 온톨로지를 위한 의미관계로 분류한다. (ii) 훈련데이터를 충분히 가지고 있을 경우, 최대 엔트로피 모델(MEM)을 적용한 분류 방법을 사용하되, kNN방법으로 훈련데이터를 정제하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 시스템을 구축하였고, 실험 결과, 시스템 성능이 사람에 의한 판단 결과와 비교 가능한 수준이었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.9-17
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• 2015

본 논문에서는 자동차 기능안전 표준인 ISO 26262에서 요구하는 위험원 분석 및 위험 평가에서 온톨로지와 추론 규칙을 적용하는 방법을 제안한다. 위험원 분석 및 위험 평가는 일반적으로 수작업으로 수행되어 많은 노력이 소요되고 오류가 발생하기 쉬우며 일관성과 정확성이 부족한 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 위험원을 온톨로지로 표현하고, 평가를 위한 온톨로지 규칙을 정의하여 자동화하고 일관성 및 정확성 문제를 개선한다. 본 제안 방법을 검증하기 위해서 ESCL(electronic steering column lock) 시스템에 적용하였다. 온톨로지 규칙 적용 결과를 DL(Description Logics) Query를 실행하여 제대로 동작하는지 확인하였으며, 이를 통해 위험 평가 시에 발생할 수 있는 오류를 파악할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.706-708
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• 2005

시맨틱 웹의 등장으로 시맨틱 검색에 대한 관심이 높아졌다. 이에 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경의 자원들을 이용하여 시맨틱 검색을 수행하는 검색방법을 제안한다. 기존의 SPARQL(Simple Protocol and RDF Query Language) 시맨틱 질의언어는 추론의 기능 없이 RDF(Resource Description Framework)에서 제공하는 SPO(subiect, predicate, object) 형태의 트리플 패턴 매치만을 제공한다. 본 논문의 시스템은 기존의 SPARQL질의 시스템에 시맨틱 추론기능을 추가하여 검색 결과에 효율성을 증가 시키는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서의 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 구축을 위해서 W3C에서 온톨로지 언어로 표준화된 OWL(Web Ontology Language)를 사용하여 검색 환경을 구축한다. 둘째, 온톨로지와 메타데이터를 추론하여 시맨틱 검색을 유도하는 OWL추론기를 사용한다. 시맨틱 추론은 온롤로지의 공리(Axiom)을 충분히 활용하는 온톨로지기반 시맨틱 추론과 검색 도메인에 맞는 규칙을 활용하는 사용자 컨텍스트 기반의 시맨틱 추론으로 이루어진다. 셋째, 다양한 시맨틱 검색을 위해 W3C에서 제안되어 차세대 시맨틱 검색 질의언어로 연구중인 SPARQL을 사용한다. 이와 같은 특징은 시맨틱 검색 시스템이 시맨틱 웹 환경의 자원을 충분히 활용하는 결과를 가져온다.

• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.1-13
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• 2004

상품검색은 고객들이 전자상거래의 접촉을 시작하는 인터페이스로서 매우 중요한 프로세스이다. 또한 전자상거래는 고객들에게 검색 시 쉽게 접근할 수 있는 프로세스를 제공하여야 한다. 특히 World Wide Web에서 상품정보는 광범위한 고객들이 신속하게 팽창하는 정보를 추적하기 위해서 통합과 표준화가 이뤄져야 한다. 상품 카탈로그(catalogue)에 대한 국제 표준화가 다양한 분야와 업종에서 구축되어져 왔는데, 요즈음은 UNSPSC((Universal Standard Products and Services Classification) 코드로의 수렴에 대한 논의가 활발해지고 있다. 이 표준을 채택하여 이 논문은 다국어상품검색 에이전트의 아키텍쳐(architecture)를 설계한다. 이 아키텍쳐는 중앙등록기 모델의 상품 카탈로그 관리를 기반으로 하여 분산처리의 update프로세스를 채택한다. 또한 이 아키텍쳐는 구매자 관점과 공급자 관점을 모두 고려한다. 상품정보의 일관성과 버전 관리는 UNSPSC코드 시스템에 의하여 제어된다. 고객이 사용하기 편리하도록 표준화에 포함되어져 있지 않은 상품명과 다국어 상품명은 Semantic Network, 시소러스(thesaurus)와 Semantic Web의 상품명 온톨로지 등을 활용하여 해결한다. 이를 위한 알고리즘들을 설계하고 또한 구현한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.31-47
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• 2008

W3C에서 표준 온톨로지 서술 언어로 OWL을 채택함에 따라 많은 온톨로지들이 OWL로 기술 및 구현되고 있다. 이와 관련된 기술 중 Jena는 HP에서 개발한 API로서 저장소는 물론 추론 엔진을 개발할 수 있는 다양한 API를 제공하고 있으며 현재 많은 시스템 개발에 이용되고 있다. 그러나 Jena2의 저장 모델은 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하기 때문에 대용량의 온톨로지 데이터 처리에 있어 성능이 저하되는 문제점을 지닌다. 무엇보다 클래스와 프로퍼티의 계층적 구조를 고려하지 않기 때문에 계층 구조를 이용한 질의 처리 시 잦은 조인 연산으로 인해 성능이 급격하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 기존의 Jena2 API를 그대로 이용하면서 Plug-in 형식으로 적용할 수 있는 새로운 OWL 온톨로지 관계형 데이터베이스 모델을 제안한다. 제안 모델은 클래스(Class), 프로퍼티(Property), 인스턴스(Instance)의 정보들을 의미적으로 분류하여 저장하며 계층적 정보들에 대해서도 개별적으로 관리함으로써 질의 처리 성능을 향상시킨다. 또한 기존모델과 이 논문에서 제안하는 모델과의 실험 및 시뮬레이션을 통해 비교 분석 한다. 실험 및 시뮬레이션 결과에서, 제안 시스템이 Jena2보다 나은 성능을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.109-118
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• 2016

트래픽 혼잡이 도심지역에서는 급속히 증가하고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 유용한 핵심 정보를 사용하여 트래픽 상황을 신속하게 인지할 수 있는 실시간 그리고 지능적인 방안이 필요하다. 본 연구는 실시간 교통망을 관찰하고 여행자를 위한 도시의 극성 지도를 구축하기 위하여 퍼지기반 오피니언 마이닝 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 도시의 교통 상황에 관련한 트위터 및 리뷰를 추출하고, 특징 오피니언을 추출하여, 퍼지기반 오피니언 마이닝 시스템를 사용하여 교통 및 도시의 특징적 극성을 규명한다. $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ OWL 과 자바를 사용하여 퍼지기반 오피니언 마이닝 시스템과 그 지능형 프로토타입을 개발한다. 실험을 통하여 트위트 및 리뷰의 분석과 오피니언 마이닝 측면에서 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권5호
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• pp.411-419
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• 2009

현재 온톨로지의 논리적 오류와 개념들 간의 포함 관계를 탐지하는 추론 엔진들이 소개되고 있다. 대부분의 서술 논리 기반 온톨로지 추론 엔진은 태블로 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 그러나 태블로 알고리즘 기반의 온톨로지 추론은 인스턴스 추론에 있어서 한계를 보인다. 이에 본 논문에서는 Medusa 시스템을 제안한다. Medusa는 서술 논리로 표현된 온톨로지의 정형화된 의미를 기반으로 시맨틱 웹 규칙 언어(SWRL)를 지원하는 확장된 서술 논리 추론 엔진이다. 대부분의 서술 논리 기반 추론 엔진은 효과적으로 온톨로지 스키마 모델을 추론하지만 인스턴스(Assertional Knowledge) 정보를 추론하기 위한 규칙 기반 추론 기능을 제공하지는 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 Medusa는 서술 논리의 추론 방식과 규칙 기반 추론 방식을 동시에 사용한다. 본 논문에서 설명하는 Medusa의 프로토타입은 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ API[1]를 사용하여 시맨틱 웹 규칙 언어 추론 엔진과 서술 논리 추론 엔진간의 상호작용을 제어한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.269-277
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• 2007

최근에 웹 서비스는 비즈니스 간 e-commerce 응용을 위한 중요한 기술이 되었다. 시장적시성이 요구되는 비즈니스 관점에서, 동적 진화는 예측 불가능하고 자주 변화하는 비즈니스 요구사항에 대응할 수 있는 유연성을 제공한다. OWL-S는 OWL에 기반 한 서비스 온톨로지 언어이다. OWL에 의해 제공되는 의미성은 서비스의 발견, 수행, 조합의 자동화를 제공한다. 본 논문에서는 OWL-S를 이용하여 서비스지향 애플리케이션의 동적 진화를 지원하기 위한 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크에서는 표준 요구사항 분석 방법인 유즈케이스를 확장한 요구사항 개념과 활동도로의 매핑을 정의한다. 그리고 프로토타입을 구현하여 프레임워크의 유효성을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1865-1872
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• 2009

본 논문은 레거시를 통합 검색하기 위한 방안으로 XMDR을 확장하는 방안을 제안한다. 이러한 확장은 메타데이터의 관리를 위한 메타 시멘틱 온톨로지, 위치 정보를 위한 메타 로케이션, 그리고 시멘틱 웹을 표현하기 위한 표준 언어인 토픽맵을 결합한다. 본 논문에서는 이것을 TMDR(Topic Map MetaData Registry)이라 한다. 토픽맵은 지식계층으로 인덱스와 같은 역할을 수행한다. 그러나 토픽맵은 데이터의 변화가 빈번한 경우에는 효율이 떨어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 시스템은 메타 데이터 사이의 관계, 실제 데이터 사이의 관계 그리고 메타데이터와 실제 데이터 사이의 관계를 토픽맵으로 표현한다. 표현된 토픽맵은 메타 데이터 간의 관계로 인해 실제 데이터간의 관계 변화를 줄이는 방안을 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.784-789
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• 2007

유비쿼터스 환경에 존재하는 스마트 객체들 사이의 협력으로 지능적인 서비스를 제공하는 시스템을 구축하기 위한 새로운 패러다임으로 커뮤니티 컴퓨팅이 제안되어, 활발히 연구되고 있다. 커뮤니티는 해결해야 할 목표를 가지며 목표 달성을 위해 필요한 멤버들을 구성하고, 멤버들은 목표 달성을 위해 상호작용한다. 이러한 상황에서 멤버의 결함은 멤버 사이의 상호작용을 중단시키는데, 원활한 멤버 사이의 상호작용이 커뮤니티의 목표를 달성하는 가장 중요한 문제이므로, 결국 멤버의 결함은 커뮤니티의 목표 달성의 실패를 가져온다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 컨텍스트 온톨로지를 이용한 멤버의 복제 방법 및 복구 알고리즘을 제안한다. 각 멤버는 자신의 상태를 커뮤니티에 전송하며, 커뮤니티는 모든 멤버의 상태를 온톨로지로서 유지한다. 멤버의 결함이 발견되면, 커뮤니티는 결함이 발생한 멤버의 상태 온톨로지를 추론하여 이 멤버를 대신할 새로운 멤버를 커뮤니티로 끌어들인다. 커뮤니티에 들어온 새로운 멤버는 다른 멤버들과 즉시 상호작용을 할 수 없기 때문에, 커뮤니티로부터 결함이 발생한 멤버의 온톨로지를 전송 받아 추론하여 자신의 상태를 결함이 발생한 멤버의 상태로 전환시킨다. 이 과정이 끝나면, 새로운 멤버는 자연스럽게 다른 멤버들과 상호작용을 할 수 있으며, 커뮤니티는 목표 달성을 위해 계속적으로 나아간다. 본 논문에서는 이 알고리즘의 빠르고 효율적인 수행을 위해 OWL(Web Ontology Language)로 기술된 컨텍스트 온톨로지를 사용하였으면, Jade 에이전트 플랫폼을 이용하여 제안한 방법을 실험, 분석 하였다.