Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.310-314
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2008
오늘날 온톨로지의 활용이 높아짐에 따라서 점점 더 방대한 양의 온톨로지가 구축이 되어가고 있다. 그러나 각 분야에 따라서 온톨로지의 분야와 분류가 다르고 내부에서 처리하는 데 걸리는 시간도 다르기 마련이다. 이러한 문제로 방대한 양의 온톨로지로 구성된 온톨로지 저장소는 검색 및 저장의 효율성이 떨어질 수 밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 상황의 온톨로지 검색과 저장의 효율성을 높이고자 온톨로지 저장소는 분산되어져야 함을 실제 사례를 들어 보이고 분산 온톨로지 저장소 사용의 필요성을 보여준다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.315-319
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2008
인터넷 환경은 놀랄만한 속도로 발전하고 있다. 사용자의 수가 늘어나고 그와 동시에 자료의 양도 폭발적으로 늘어나고 있음에 따라, 정확한 정보를 찾고 불필요한 정보를 필터링 하는 기술이 요구되기 시작하였다. 그 대표적인 기술이 시맨틱 웹(Semantic Web)[1] 으로 시맨틱 웹은 웹상의 정보에 메타데이터를 추가로 정의하여 사람 뿐 아니라 컴퓨터가 그 정보의 의미를 파악 할 수 있도록 하는 것이다. 이러한 시맨틱 웹을 위해서는 기계가 의미를 이해할 수 있도록 온톨로지(Ontology)를 먼저 구축해야만 한다. 온톨로지는 자원과 개념의 관계를 정의해 놓은 일종의 사전으로 이를 기술하기 위한 언어로는 RDF, OWL등이 있다. 온톨로지 데이터가 증가함에 따라 온톨로지 저장소의 크기가 증가하게 되면 성능을 위해 지역적으로 온톨로지 저장소를 분산해야 한다. 이에 따라 본고는 분산 환경에서의 통합된 질의에 대한 연구를 바탕으로 확장 가능하고 유연한 구조의 분산 온톨로지 모델을 제시한다.
The rapid growth of IT technologies enables the quality of human's daily life to be improved dramatically, Contrasting to the services in previous computing environment directed by user's request, the services in ubiquitous computing era of new IT technology are provided through recognizing users intention and utilizing context-aware information suited to the user. According to the contextual information, agents need to set a dynamic goal to achieve and work collaboratively with other agents. Agents that take control over their behaviors with capability of communicating with other agents become a thrust in this up-coming computing environment. This work focuses on building ontologies, shared knowledge bases among agents, to improve semantical interoperability among agents. More attention is given to the construction and effective management of ontology repository along with its requirement and organization. Ontology agent suggested takes an initiative role to manage the repository in a distributed manner and to facilitate the use of ontology in a multi-agent environment.
Ontology plays an important role of the Semantic Web to describe meaning and reasoning of resources. Ontology has more rich expressive power through OWL that is a next standard representation language recommended by W3C. As the Semantic Web is widely known, an amount of information resources on the Web is growing rapidly and the related information resources are placed in distributed systems on the Web. So, for providing seamless services without the awareness of far distance, efficient management of the distributed information resources is required. Especially, sear ching fast for local repositories that include data related to user's queries is important to the performance of systems in the distributed environment. In this paper, first, we propose an index structure to search local repositories related to queries in the distributed Semantic Web. Second, we propose a query rewriting strategy to extend given user's query using various expression of OWL. Through the proposed index and query strategy, we can utilize various expressions of OWL and find local repositories related to all query patterns on the Semantic Web.
Self-growing software is a software system that has the capability of evolving its functionalities and configurations by itself based on dynamically monitored situations. Self-growing software is especially necessary for intelligent service robots, which must have the capability to monitor their surrounding environments and provide appropriate behaviors for human users. However, it is hard to anticipate all situations that robots face with, and it is hard to make robots have all functionalities for various environments. In addition, robots have limited internal capacity. To support self-growing software for intelligent service robots, we are developing a cell-based distributed repository system that allows robots and developers transparently to share robot functionalities. To accomplish the creation of evolutionary repositories, we invented the concept of a cell, which is a logical group of distributed repositories based upon the functionalities of components. In addition, a cell can be used as a unit for the evolutionary growth of the components within the repositories. In this paper, we describe the requirements and architecture of the cell-based repository system for self-growing software. We also present a prototype implementation and experiment of the repository system. Through the cell-based repositories, we achieve improved performance of self-growing actions for robots and efficient sharing of components among robots and developers.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.111-114
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2012
실시간으로 발생되는 대량의 데이터를 효율적으로 저장하기 위한 연구는 분산/병렬 처리를 위한 하둡 및 NoSQL과 관련한 빅 데이터 처리 기술을 통해 진행 중에 있다. 하지만 시맨틱 웹 분야에서 발생되는 대량의 데이터를 처리하기 위한 모델은 현재 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 발생되는 대량의 온톨로지 데이터를 빅 데이터 처리가 가능한 NoSQL 분야인 HBase 데이터베이스에 분산 저장할 수 있는 매핑 규칙을 제안한다. 이와 같은 매핑 규칙을 통해 시맨틱 웹 환경에서도 대량으로 발생될 수 있는 데이터들을 효율적으로 분산 저장 할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06b
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pp.205-207
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2006
이질적이고 분산된 환경에서의 컴퓨팅 요소들은 변화하는 사용자의 요구와 상황을 인지하여 주위 환경에 적응할 필요가 있으며 이렇게 자동화된 요소, 즉 적응된 에이전트들은 동적으로 설정된 목표를 해결하기 위해 서로 협력해야 한다. 이렇게 적응된 에이전트를 구현하기 위해서는 이들이 인지된 상황을 추론할 수 있는 지식베이스의 구축이 필수적이며 이러한 지식을 표현할 수 있는 모델이 필요하다. 본고에서는 다중 에이전트 시스템에서 지적 활동의 중심적 자료구조가 될 온톨로지와 온톨로지를 효과적으로 관리하는 온톨로지 저장소를 활용하여 다양한 지식원과 에이전트간의 의미적 상호작용을 증대시키기 위한 Knowledge Description Model을 제시한다.
Recently, enterprise systems require the necessity of integration for data sharing and cooperation. As a methodology for integration, Service-Oriented Architecture for service integration and Master Data for integration of data, which is used for service, were appeared. This paper suggests a method that operates BP(Business Process) efficiently. We make XMDR(eXtended Meta Data Registry) as knowledge-repository to support the BP and construct data hubs to operate it. XMDR manages MDM(Master Data Management) to integrate the data, resolves heterogeneity between the data and provides relationship to the business efficiently. This is composed of MDR(Meta Data Registry), ontology and BR(Business Relations). MDR describes relationship between meta data to solve structured heterogeneity. Ontology describes semantic heterogeneity and relationship between data. BR describes relationship between tasks. XMDR data hub supports the management of master data and interaction of different process effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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