Journal of Information Science Theory and Practice
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제11권2호
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pp.12-21
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2023
This study aims to develop ontologies regarding cultural knowledge of Thai-Khmer textiles by applying the Knowledge Engineering Methodology to build upon the ontologies. The process includes 1) generating the ontologies' objectives, 2) building ontologies, and 3) evaluating the ontologies. The researchers used OntOlogies Pitfall Scanner (OOPS!) to minimize defects and asked two experts to evaluate the ontologies' design. Protégé was used to design the ontologies, and WIDOCO was used to present the ontologies through the World Wide Web. It was found that the developed ontology consists of two classes, 16 sub-classes, and 16 relationships. The ontologies assessment found that there were seven items to fix according to the OOPS! software. Apart from the assessment program, the experts mentioned that all five aspects were suitable; namely, the ontology design was evaluated at 4.51 (Likert), the process of identifying scopes of definitions and objectives of development was 4.61, the applications and guidelines for further development was 4.58, the process of forming classes was 4.53, and the process of generating class's properties was 4.50.
지하공간 개발의 증가에 따라 지층단면도 등 다양한 형태로 제공되는 지하공간 정보모델의 신뢰성이 요구되고 있다. 그러나 지반은 근본적으로 불확실하며, 이를 표현하는 정보모델도 자료부족, 해석표준 부재 등의 비통계적 요인과 외부환경 변수라는 통계적 요인으로 불확실성을 가진다. 따라서, 현재의 모델 생성은 고도로 훈련된 전문가에 의해 이뤄지고 있다. 본 연구는 지반공학 전문가의 경험과 지식에서 시맨틱을 추출하고, 이를 온톨로지 모델과 정보량으로 정량화하였다. 정량화한 온톨로지 모델은 군집분석의 클러스터간 거리계산에 적용하여 시맨틱을 고려한 군집분석 방법론을 제안하였다. 본 제안 방법을 실험지역에 적용한 결과 기존 K-Means 방법에 비해 전문가의 해석과 유사한 결과를 도출하였으며, 수작업으로는 어려운 대용량 데이터를 손쉽게 처리하고 3차원 GIS로 가시화가 가능하였다. 본 연구를 통해 지반공학 전문가의 도움 없이도, 그 경험을 고려하면서 대량의 지반정보 데이터를 효과적으로 처리하여 신뢰성 있는 지하공간 정보모델을 생성할 수 있을 것이다.
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.
온톨로지는 뛰어난 확장성과 다양한 표현력 등 많은 장점을 갖고 있기 때문에 이를 이용한 유비쿼터스 환경의 구축이 최근 제기되고 있고, 또한 유비쿼터스 환경에서 다양한 컨텍스트들을 수집하고 분석하기 위해서 상황인식 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 이러한 이유로 몇몇 연구에서 온톨로지를 이용하여 상황인식 미들웨어를 제작하였지만 이러한 기존 온톨로지는 다양한 컨텍스트정보를 표현하기에 부족하며 다양한 도메인에 적용하기에 부족한 점이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서의 상황인식 프레임워크를 위해 컨텍스트의 타입을 정의하고 이를 이용하여 온톨로지를 정의함으로써 다양한 컨텍스트의 정보를 온톨로지를 이용하여 표현하고 추론할 수 있도록 하였으며 다양한 도메인에 적용하기 쉽도록 정의하였다. 또한 이에 SWRL을 이용하여 기존의 온톨로지언어로 표현할 수 없었던 수식과 Horn-Logic의 규칙을 표현할 수 있도록 하였다.
최근 효과적인 정보검색을 제공하기 위해 시맨틱 웹을 비롯한 다양한 검색기법들을 사용하고 있다. 이중에서 효과적인 방법은 온톨로지를 이용한 검색기술을 적용하는 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 구축한 국가R&D정보를 분석하여 온톨로지를 구축하고, 이용자가 관심있어 하는 주제분야(과제, 인물, 성과, 기관)를 중심으로 온톨로지의 객체관계를 표현하고 정보를 탐색하기 위한 국가R&D지식맵(knowledge map)을 구축하였다. 국가R&D지식맵은 사용자가 선택한 객체를 중심노드로 설정하여, 주제분야를 노드로 표현하고, 객체와 주제분야간의 관계를 분석하여 사용자가 관심 있어 하는 질의를 주제분야의 하위노드로 표현하였다. 사용자가 하위노드의 질의를 선택하면 시스템에서는 선택한 질의를 온톨로지로부터 추론할 수 있는 SPAQL 질의어를 생성하고 추론엔진으로부터 검색결과를 받아 사용자에게 제시하였다.
시맨틱 웹 기술의 발전에 따라 온톨로지는 점점 복잡해지고 대용량화되고 있어서 기존의 온톨로지 저작도구를 이용하여 인스턴스를 구축하게 되면 인스턴스 관리에 많은 어려움이 따르기 때문에 사용자 입장에서 편리하게 인스턴스 생성을 지원해주는 도구가 필요하게 되었다. 본 논문에서 개발한 온톨로지 지원도구 OntoManager는 계층적 인스턴스들의 관계를 쉽게 구현하기 위해서 히스토리 기반의 인스턴스 생성 뷰를 제공하여 인스턴스 생성 작업 시 사용자의 현재 작업 뷰에서 흐트러지지 않고 새로운 클래스의 인스턴스 생성할수 있으며 생성된 인스턴스의 자동 연결 기능을 제공한다. 그리고 웹브라우저와 개체명 인식 기능을 제공하여 웹 페이지의 텍스트에서 인스턴스 생성에 필요한 부가 정보를 자동 추천 해줘서 인스턴스 속성 값을 쉽게 구축할 수 있도록 도와준다. 마지막으로 이미지 어노테이션 기능을 제공하여 이미지의 특정 영역 정보를 선택하여 속성 값으로 가지는 인스턴스 생성도 지원해준다.
IoT 환경에서 사용자에게 상황인지 서비스를 제공하기 위해서는 상황정보가 필요하다. 이를 위해 센서나 액츄에이터 같은 장치에서 수집된 데이터를 온톨로지를 통해 상황정보로 변환한다. 기존의 상황인지 서비스를 위한 온톨로지는 타겟 서비스를 기반으로 온톨로지를 설계하여 사용자의 요구사항, 서비스 조건, 환경 등이 변하거나 또는 전혀 다른 서비스를 원할 경우 온톨로지를 전반적으로 재설계해야 하는 불편함이 있다. 이러한 점을 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자가 장소나 상황에 구애 받지 않고 자신이 원하는 장소에서 원하는 서비스를 정의할 수 있는 크로스 버티컬(Cross-vertical) 온톨로지 모델인 Generic Ontology Models(GOMs)를 제안한다. 또한 IoT 서비스의 데이터 흐름을 나타내는 IoT 서비스 개념 모델과 IoT 서비스를 제공하기 위한 IoT 서비스 환경을 제안하고 제안된 환경에서 GOMs를 이용하여 다양한 서비스 시나리오에 적용해봄으로써 IoT 환경에서 상황인지 서비스가 가능함을 보인다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제7권4호
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pp.56-64
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2019
Planting intercropping in rubber plantations is another alternative for generating more income for farmers. However, farmers still lack the knowledge of choosing plants. In addition, information for decision making comes from many sources and is knowledge accumulated by the expert. Therefore, this research aims to create a decision support system for growing rubber trees for individual farmers. It aims to get the highest income and the lowest cost by using semantic web technology so that farmers can access knowledge at all times and reduce the risk of growing crops, and also support the decision supporting system (DSS) to be more intelligent. The integrated intercropping ontology and rule are a part of the decision-making process for selecting plants that is suitable for individual rubber plots. A list of suitable plants is important for decision variables in the allocation of planting areas for each type of plant for multiple purposes. This article presents designing and developing the intercropping ontology for DSS which defines a class based on the principle of intercropping in rubber plantations. It is grouped according to the characteristics and condition of the area of the farmer as a concept of the rubber plantation. It consists of the age of rubber tree, spacing between rows of rubber trees, and water sources for use in agriculture and soil group, including slope, drainage, depth of soil, etc. The use of ontology for recommended plants suitable for individual farmers makes a contribution to the knowledge management field. Besides being useful in DSS by offering options with accuracy, it also reduces the complexity of the problem by reducing decision variables and condition variables in the multi-objective optimization model of DSS.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 실시간의 상황을 고려한 동적인 서비스를 제공하기 위하여 이전 연구를 통해 메타서비스 개념과 기술 규격, 메타서비스 라이브러리 구축 방법을 제안한 바 있다. 하지만, 제안한 프로세스는 각 단계에서 UML, OWL, OWL-S 기반의 분리된 모델을 생성하게 되고 모델간의 변환을 위한 일정한 체계를 제공하지 못하고 있다. 게다가, 다양한 온톨로지 언어와 온톨로지 편집 도구들, 제안한 메타서비스 규격에 대한 전문가의 개입을 전제로 한다. 본 연구에서는, 비전문가도 일관된 모델을 생성하고 메타서비스 라이브러리를 구축할 수 있도록 OWL 형식의 도메인 온톨로지에서 OWL-S 형식의 메타서비스 라이브러리로의 자동 변환 프로세스를 설계하고 이를 지원할 수 있는 시각 도구를 개발한다. 메타서비스 라이브러리 변환 프로세스는 일관성을 유지하면서 기존의 OWL 모델과 메타서비스모델을 조합하여 메타서비스 라이브러리에 대한 OWL-S 코드를 자동으로 생성하는 것을 목표로 한다.
사용자의 행위는 건축물의 질을 규정하는 가중 중요한 기준중의 하나다. 일반적으로 건축공간에서의 사용자 행위에 대한 평가는 건물이 완성된 이후에 이루어 졌으며 최근 전산기술을 통한 사전 시뮬레이션에 대한 관심과 노력이 계속되고 있는 실정이다. 그러나 현존하는 사용자 시뮬레이션은 주로 대규모 공간의 단순한 탈출 등에 관한 것이 주를 이루고 있어 건축 공간상에서 벌어지는 다양한 사용자의 행태에 대한 시뮬레이션은 불가능한 상태이다. 본 연구는 보다 고도화된 사용자 시뮬레이션을 위한 사람형상의 지능형 에이전트의 개발은 위한 연구로서 온톨로지를 이용한 NPC의 지능화에 관한 연구이다. 연구의 주안점은 온톨로지를 통하여 구현된 공간정보와 사용자 정보를 추론하여 NPC(Non-player Character)가 가상공간 상에서 보다 지능적으로 자율주행 및 행동하게 하는 것이다. 본 연구에서는 온톨로지 추론을 기술을 가상공간에 접목시키는 방법에 대하여 주로 논의하고자 한다. 또한 이를 공간정보 상에서 온톨로지를 기반으로 기술된 정보와 이의 변화를 가시적으로 확인할 수 있는 온톨로지 가시화 기술을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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