• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
• /
• pp.372-377
• /
• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 도래와 시맨틱 웹에 대한 관심이 높아짐에 따라 관련 기술인 온톨로지와 이를 이용한 추론 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 따라서, 추론이 가능한 시맨틱 웹 기반의 모델링과 추론에 대한 연구가 필요하다. 모델링을 위해 사용되는 OWL-DL과 임의의 사용자 규칙을 표현하는 SWRL은 각각 W3C의 표준안으로서, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 효율적으로 자동적인 개인화 서비스[1][2]를 제공하는데 있어서 적합하다. 그러나 OWL-DL과 SWRL의 단순한 결합은 질의응답(Query Answering)에 대한 처리가 비결정 가능한(undecidable) 문제를 야기한다. 본 논문에서는, 비결정가능성 문제의 원인인 무한반복의 가능성을 제거하기 위한 블록(blocking) 방법을 제안한다. OWL-DL이 지닌 서술논리(Description Logic)의 표현력을 유지하고, 그에 따른 추론의 질적인 성능을 유지하는 범위에서 블록방법을 사용하여 결정 가능한 질의응답을 수행하는데 궁극적인 목적을 두고 있다. OWL-DL의 TBox에 위치하는 존재 정량자(Existential Quantifier)를 대체하고 ABox에 삽입하여, 무한반복의 가능성을 없애는 해결 방법을 제시한다. 실험은 비결정가능성 문제를 DL-Safe 규칙을 통해 해결한 KAON2와 비교하여 진행한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
• /
• pp.353-357
• /
• 2010

많은 연구로부터 다양한 온톨로지들이 구축되었다. 온톨로지가 표현하는 영역이 점차 넓어짐에 따라 온톨로지의 크기가 증가하였으나 이를 위한 효율적인 저장방법은 연구되지 않았다. 또한 다양한 온톨로지의 사용방법 중 서술 논리를 사용한 추론은 온톨로지의 크기가 작아도 연산이 매우 많이 필요하여 실제로 사용하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 점차 커지는 온톨로지를 효과적으로 저장하기 위하여 온톨로지를 컴퓨터 클라우드에 저장하는 방법과 컴퓨터 클라우드에 저장된 온톨로지를 추론하기 위한 프레임워크를 제안한다. 그리고 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 효율적임을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권4호
• /
• pp.282-296
• /
• 2010

OWL 온톨로지는 실세계의 도메인 지식을 모델링 하는데 적합하다. 또한 명백하게 정의된 지식으로부터 암시적인 새로운 지식을 추론할 수 있다. 하지만 이 모델링된 지식은 완전할 수 없다. 사람이 가지고 있는 모든 상식을 모델링 할 수 없기 때문이다. 온톨로지는 완전한 지식표현을 위한 무결성 제약조건과 예외 처리와 같은 비단조 추론을 지원할 방법이 없다. 디폴트 규칙은 온톨로지 안의 특정 클래스에 대한 예외를 처리할 수 있다. 또한 무결성 제약은 온톨로지에 정의된 클래스의 제한조건(restriction)에 인스턴스가 일관되게 할 수 있다. 본 논문에서는 Open World Assumption(OWA) 기반의 온톨로지와 Closed World Assumption(CWA) 기반의 비단조 추론을 지원하는 규칙의 지식베이스를 통합하여 Open World 와 Closed World 추론을 모두 지원하는 실질적인 추론 시스템을 제안한다. 이 시스템은 온톨로지에 정의된 불완전한 개념을 다룰 때 OWA기반이라서 발생하는 문제점을 ASP(Answer Set Programming)를 사용하여 해결방안을 제안한다. ASP는 논리 프로그래밍 언어로써 비단조 추론을 허용하며, 서술 논리 지식베이스에 CWA 기반의 질의를 가능하게 한다. 제안하는 시스템은 Protege에서 제공하는 Pizza 온톨로지를 예로써 비단조 추론이 필요한 경우를 보이고, 잘 알려진 온톨로지들로 성능 평가하여 본 시스템의 정당(sound)하고 완전(complete)함을 증명한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제11권3호
• /
• pp.285-292
• /
• 2013

최근의 검색 형태는 키워드 기반 검색에서 보다 더 정확한 결과를 제공하기 위한 시맨틱 검색 방법으로 변화하고 있다. 하지만 일반 사용자들은 여전히 기존의 키워드 기반 검색에 익숙하기 때문에 시맨틱 검색을 위한 형식화된 구조적 질의어를 구성할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 사용자들의 키워드 해석을 위한 온톨로지 지식 베이스 스키마를 제안한다. 제안된 스키마는 서술 논리 추론을 위해 OWL-DL을 기반으로 설계되었으며 최소한의 관계 정의와 추론 규칙 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)으로 추론함으로써 보다 풍부한 개체 관계의 표현을 제공한다. 마지막으로 논문에서 제안한 사용자 질의 의미 해석 기법의 검증을 위해 키워드 유사도 실험 결과를 설명한다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제44권3호
• /
• pp.287-294
• /
• 2017

UCC와 SNS 등을 통해 개인 미디어가 다양한 방식으로 생성됨에 따라 미디어를 분석하고 인지하는 기술에 대한 연구가 진행되고 있으며, 이를 통해 객체 인지의 수준이 향상되었다. 그 결과 기존의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용한 추론 방식과 달리 미디어에서 인지되는 객체를 활용하는 영상 분류 추론 연구가 수행되고 있다. 하지만 추론을 위한 미디어 온톨로지 모델링을 사람이 직접 수행해야 하기 때문에 많은 시간과 비용이 발생하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 미디어 분류를 위한 온톨로지 스키마 모델링의 자동화 방법을 제안한다. 영상에서 인지되는 객체의 빈도에 따른 OWL-DL 공리의 특성을 고려하여 온톨로지 모델 생성의 자동화 방안에 대하여 설명한다. 유튜브에서 수집한 15가지의 카테고리에 대한 영상으로부터 온톨로지 모델을 자동 생성하여 추론을 통해 미디어 분류의 정확도에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과 15가지 영상 이벤트의 행위 약 1500개에 대하여 영상 분류를 수행한 결과, 86%의 정확도를 얻었고, 온톨로지 모델링의 자동화 방법에 대한 타당한 성능을 보였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제13권1호
• /
• pp.265-274
• /
• 2002

이 프로젝트는 수학 수업 중 ‘추론’과 ‘증명’에 관련된 "문제해결과정"에 관심을 가지고, 처음 증명문제를 접하는 독일 7학년 학생들을 대상으로 문제해결능력에 필요한 요인들, 즉, 문제 해결을 위한 수학적 기본지식, 해결된 문제에 대한 인지정도, 논리적 사고 등을 관찰 분석하고 수학교사의 수학에 대한 신념(Beliefs)과 수업 방식이 학생들의 문제해결에 미치는 영향을 조사하는 것에 그 목적을 둔다. 이 프로젝트의 일부의 결과로써, 본 논문에서는 학생들 개개인의 문제해결과정과 그 능력, 그리고 수학에 대한 신념을 서술하고, 수학교사와 학생들의 서로 다른 수학에 대한 신념을 비교 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.53-56
• /
• 2009

본 연구는 차세대 네트워크 환경에서 동적인 상황에 관련된 지식서비스를 제공하기 위해 서술논리와 SWRL 기반의 온톨로지 모델 프레임워크를 제공하여 추론과 상황 결정에 있어 온톨로지 기반의 지식베이스가 유용함을 제시한다. 기존 대부분의 온톨로지 모델은 단일 온톨로지나 정적인 온톨로지를 중심으로 모델링되었으나 본 연구에서 제시하는 온톨로지 모델은 서비스를 중심으로 동적인 상황에 능동적으로 대처할 수 있는 온톨로지 구조와 사용자를 중심으로 다양하게 변화하는 지식을 동적으로 처리할 수 있는 지식표현 패턴을 제안하여 공간과 시간에 따른 동적인 상황서비스가 적합함을 보여주었다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제45권2호
• /
• pp.113-125
• /
• 2018

최근 빅데이터의 시대가 도래하여 다양한 분야로부터 다량의 지식을 얻을 수 있다. 수집된 지식은 정형화된 형태의 지식으로 가공하여 표현되며, 그 중 W3C의 온톨로지 표준 언어인 OWL이 대표적인 정형화 표현 형식이다. 이렇게 표현된 대용량의 온톨로지로부터 내재된 정보를 도출하기 위해 다양한 방법의 심볼릭 추론(Symbolic Reasoning) 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 추론 연구들은 서술논리(Description Logic)표현 기반의 제한적인 규칙표현을 지원하며 실생활 기반의 서비스를 구축하기에는 많은 제약이 따른다. 또한 잘못된 지식으로부터 도출된 결과는 규칙들 사이의 종속관계에 따라 연쇄적으로 잘못된 지식이 생산될 수 있기 때문에 이러한 잘못된 지식에 대한 처리를 위한 지식관리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위해 SWRL(Semantic Web Rule Language) 기반의 추론과 ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System)간의 결합을 통해 새롭게 도출된 지식에 대한 관리를 할 수 있는 SWAT(SWRL + ATMS) 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 대용량 데이터를 처리하기 위해 분산 인-메모리 프레임워크 기반의 SWRL추론과 ATMS를 병합 구축하였으며 이를 바탕으로 웹 형태의 ATMS 모니터링 시스템을 통하여 사용자가 손쉽게 잘못된 지식을 검색 및 수정할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 평가를 위해 LUBM(Lehigh University Benchmark)데이터 셋을 사용하였으며, 대용량 데이터에 대한 SWRL 추론과 잘못 추론된 정보에 대한 삭제를 통해 효율적인 추론과 관리가 가능한 결합 방법임을 증명한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제35권12호
• /
• pp.764-773
• /
• 2008

W3C는 시맨틱 웹 환경에서 온톨로지를 저작하고 공유하기 위해 온톨로지 구축 언어인 OWL을 발표하였다. 현재 OWL 온톨로지의 논리적 정당성을 검사하기 위해서, OWL 추론 엔진들이 소개되고 있다. 그러나 대부분의 추론 엔진들은 정당하지 못한 개념의 탐지 과정 없이 결과만을 보여준다. 본 논문에서는 온톨로지내의 정당하지 못한 개념을 디버깅하기 위해 종속 부호 기반 비논리적 공리(CIA-Causing Inconsistency Axiom) 탐색 기법을 제안한다. 비논리적 공리는 정당하지 못한 개념들을 유발하는 공리들의 집합이다. 비논리적 공리를 탐지하기 위해서는 온톨로지 내에서 비 일관성을 유발하는 공리를 찾아내야 한다. 온톨로지 저작 도구에 정확한 비논리적 공리가 제공된다면, 온톨로지 저작 도구는 온톨로지 내에서의 정당하지 못한 내용을 수정할 수 있도록 수정될 일부 내용만을 보여줄 것이다. 따라서 본 논문은 두 부분에 초점을 맞추었다. 첫 번째, 정당하지 못한 내용을 가진 온톨로지가 주어졌을 때 비 정당성을 유발하는 공리들을 도출하고, 이들의 근원을 식별한다. 두 번째 비 정당성을 유발하는 공리가 탐지되었을 때 이들만을 추출하여, 온톨로지 설계자에게 보여주는 것이다. 따라서 먼저 기존에 발표되었던 테이블로 알고리즘 기반의 결정 모듈을 소개하고, 이보다 향상된 기법인 종속 부호 기반 비논리적 공리 탐지 기법을 제안한다. 본 논문의 결과물은 현재 온톨로지 언어의 기본이 되는 SHOIN 서술 논리 응용시스템에 적용가능하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권8호
• /
• pp.763-771
• /
• 2007

오늘날 소프트웨어가 다양한 환경에서 광범위하게 사용됨에 따라 적응형 소프트웨어에 대한 요구가 증가하고 있다. 적응형 소프트웨어는 환경의 변화에 반응하여 스스로의 행동을 변화시키는 견고하고 유연한 소프트웨어이다. 그러나 환경으로부터 상황 정보를 획득하는 데 있어서의 시간 제약이나 계산복잡도가 높은 등의 어려움으로 인해, 실제 구현 시 보다 획득이 쉬운 데이타로 환경을 한정하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 충분한 복잡도를 지니면서 획득이 쉬운 평면 영상을 환경으로 가정, 상황 정보를 획득하고 행동 규칙 정보를 바탕으로 추론하여 행동하는 적응형 소프트웨어의 프레임워크를 제안한다. 이를 바탕으로 간단한 게임을 자동으로 조작하는 소프트웨어를 구현하였다.