본 논문에서는 시간 개념이 포함된 역사적 지식을 표현할 수 있는 사건 온톨로지(event ontology) 기반의 역사 온톨로지 모형인 Y-HisOnto 를 제안한다. 제안한 역사 온톨로지 모형은 기존의 온톨로지에서 사용되는 이진 관계(binary-relationship)로 표현된 단편적 지식들을 조합하여 다진 관계(n-ary relationship)를 이용하여 역사적 사건 관련 지식을 표현한다. 제안한 온톨로지 모형에 기반하여 사건 중심의 지식을 온톨로지로 구축하고, 사건 관련 질의에 대해 온톨로지 논리 검색 실험을 수행함으로써 제안한 온톨로지 모형이 Q&A 시스템에서 효과적으로 활용될 수 있음을 확인한다.
YKanto (Ontology Construction System of Yeungnam University & KAIST)[1,2]는 웹 기반 온톨로지 구축 시스템으로써 다수의 온톨로지 구축자가 신문, 사전, 코퍼스 등의 지식 자원으로부터 대용량의 온톨로지를 구축하고 관리할 수 있는 환경을 제공한다. 본 논문에서는 YKanto에서 개발 중인 온톨로지를 2차원 그래프로 시각화 할 수 있는 온톨로지 시각화 도구(Visualization Tool for Ontology)를 설계하고 개발한다. 개발한 온톨로지 시각화 도구는 기존의 개념 및 관계 중심의 시각화 도구와 달리 사건 기반의 온톨로지(event-based ontology)의 가독성을 높이기 위한 사건(event) 중심의 시각화 도구이다. 또한, Java Applet으로 구현하며, YKanto과 연동시킴으로써 개발 중인 온톨로지를 웹 상에서 실시간으로 확인할 수 있도록 한다.
본 연구는 이산가족 찾기 기록 검색을 위한 패싯 기반 온톨로지 모델을 제안하였다. 온톨로지 모델링을 위한 패싯 분석은 상향식 방법으로 KBS 아카이브 이산가족 찾기 기록과 국가기록원 기록의 원문 내용과 기술요소를 분석하고, 하향식 방법을 통해 이산가족 찾기 기록의 특성인 방송 기록과 사건 중심 기록의 특성을 분석하여 패싯을 도출하였다. 패싯은 KBS 이산가족기록, 출처, 인물, 원본기록, 사건의 5개 상위클래스와 18개의 하위클래스로 구성되었다. 설계된 이산가족 찾기 기록 온톨로지 모델은 실제 이용자에 의해 평가가 수행되었으며, 대체로 이산가족 찾기 기록 검색과 이용 측면에서 접근점, 기록의 맥락 정보 제공, 기술요소 제공에 있어서 충분하고 적절하다고 평가되었다.
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.
본 논문은 범죄 수사 기록 문서로부터 추출한 정보를 트리플로 구성하여 특정 분야의 온톨로지를 구축하고, 더 나아가 온톨로지 기반의 검색 서비스를 구현하는 일련의 과정을 설명한다. 특히 비정형 데이터로 부터 얻어낸 정보를 통해 온톨로지를 구축하고, 이를 토대로 실제 사용할 수 있는 레벨의 서비스를 구현하는 것이 특징이다. 서비스의 성능을 확인하기 위하여 사건 검색에 대한 정확도 측정 방법 중 하나인 Top-K 방식의 정확도 측정 실험을 수행하였으며, 실험 결과 완전 일치 실험에서는 약 93.52%, 유사 필드 활용 실험에서는 약 88.91%의 결과를 얻어낼 수 있었다.
재난전조정보란 웹으로부터 재난이 예상되는 정보를 자동으로 수집하거나, 관련자가 재난전조정보 사이트의 신고를 통하여 제공하는 데이터에 대하여 자동 또는 수동으로 확인을 거친 정보이다. 이렇게 수집된 데이터에 대하여 자동으로 분석 정보를 제공하는 기술에 연구의 초점을 맞추었다. 정보를 분석하기 위하여 가장 대표적인 재난 유형 4가지(교량, 공사장, 건축물, 축대 및 옹벽)에 대하여 온톨로지 구조를 정의하였다. 온톨로지 구조에 따라 과거 유사 사례 DB를 구축하였으며, 해당 사례로부터 재난 발생에 대한 규칙을 도출하고, 규칙 사이에 가중치 적용을 통하여 규칙 정보를 일반화하였다. 도출된 규칙은 재난 전조 정보에 적용하였으며, 규칙의 가중치를 통하여 해당 정보를 점수화 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법에 대하여 실제적인 구현을 통하여 실용성을 검증하였다. 재난 전조정보에 대한 점수는 사건 사례의 품질에 의존적이기 때문에, 시스템의 성능은 데이터 업그레이드에 따라 계속 증가할 것이다. 또한 규칙에 대한 지속적인 품질 보정이 필요할 것이다.
W3C 웹 온톨로지 워킹그룹에서는 시맨틱웹을 위한 온톨로지 언어를 위해서 OWL을 개발하였다. 하지만 OWL은 시간에 대한 의미체계를 표현할 수 없기 때문에 시간 정보에 기반한 추론을 수행할 수 없다. 실세계의 개체들은 시간의 흐름에 따라 변하고 어떤 사건의 발생으로 인해 새로운 사실들이 생겨나고 있기 때문에 만약 지식베이스에 존재하는 지식이 시간 정보를 가지지 않는다면 불완전하고 부정확 해질 수 밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 시맨틱웹에서 시간 정보를 표현하고 추론할 수 있도록 OWL을 시간에 대한 의미체계를 가지도록 확장한 온톨로지 언어인 TL-OWL올 제안한다.
최근 온톨로지를 이용하여 지능형 에이전트의 지능을 구현하는 연구가 주목을 받고 있다. 그러나 온톨로지로 구현한 지능을 효과적으로 사용하기 위해서는 지능의 활용 목적에 적합한 온톨로지 모델의 설계가 필요하다. 본 논문에서는 지능형 에이전트가 특정 사건을 인식하고 반응하는 과정을 단계별로 표현한 '지능형 에이전트의 인지 사이클'을 정의한다. 그리고 온톨로지 기반의 지능형 에이전트를 설계하고, 온톨로지 추론을 통한 지능형 에이전트의 상태 변화, 감정 표현, 지능 확장이 가능한 온톨로지 모델을 제안한다. 또한, Helen이라는 지능형 에이전트를 구현하여 주변 환경과 상황에 따른 내부 상태의 변화를 확인하고 지능 확장의 용이성을 보인다.
사이버 포렌식은 사이버 공간에서 일어나는 범죄 수사로 디지털 포렌식의 처리 절차와 기술적 방법을 그대로 사용한다. 사이버 범죄에는 사이버 테러와 사이버 공간을 이용한 일반사이버 범죄로 나눌 수 있는데 대부분 서로 연관되어 있다. 그리고 사이버 테러 수사에는 높은 수준의 조사 기법과 시스템 환경, 분야별 전문가가 필요하며, 일반 사이버 범죄는 사이버 공간에서의 디지털 증거에 의해 일반 범죄와 연결되어 있다. 그래서 관련 범죄 유형 판단이나 증거 수집, 법적 증거 능력 확보에 많은 어려움이 겪고 있다. 따라서 본 논문에서는 사이버 범죄 분류, 사이버 공간에서의 증거 수집, 사이버 범죄 관련 법 적용 등에 초점을 두었고, 효율적인 사이버 범죄 수사를 위한 사이버 범죄에 대한 개념 통합이 필요하여 사이버 범죄 분류, 관련 법률, 증거, 피의자, 사건 정보 등의 개념과 속성과 관련도를 이용한 개념망으로 사이버 포렌식 범주 온톨리지를 구축하였다. 이 온톨로지는 사이버 사건 수사 절차와 범죄 유형, 사건, 증거, 용의자 등의 분류, 클러스터링, 연관 검색, 탐지 등의 데이터 마이닝에 활용할 수 있다.
온톨로지는 특정 분야의 특정 지식과 관련된 용어 및 용어 사이의 관계를 정의하는 복합 구조 사전이다. 국내외로 다양한 온톨로지 구축의 시도가 있었으나 대규모의 범죄 수사기록을 온톨로지로 구축하고 이를 통한 서비스를 구현한 사례는 존재하지 않았다. 따라서 본 논문은 비정형 데이터인 범죄 수사기록 문서 중 침입 절도 분야로부터 추출한 정보를 통해 온톨로지를 구축하고, 온톨로지 기반의 검색 서비스와 범행 장소 추천 서비스를 구현하는 과정을 설명한다. 검색 서비스의 성능을 파악하기 위하여 사건 검색에 대한 정확도 측정 방법 중 하나인 Top-K 방식의 정확도 측정을 실험하였고, 실험 집합에 대하여 최대 93.52%의 정확도를 얻었다. 또한, 범행 장소 추천 서비스의 성능을 파악하기 위한 실험 결과, 실험 데이터셋의 전체에 대해 적합한 단서 필드 조합을 얻어냈으며, F1-measure 76.19%의 성능으로 데이터베이스 내의 범행 장소 필드 정보를 교정할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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