현재 인류는 지식 기반 사회로 빠르게 발전하고 있으며 지식의 중요도가 상승할수록 지식을 체계적으로 전달하는 교육의 중요성도 상승하고 있다. 이와 더불어 진학 정보들은 폭발적으로 늘어나고 있는 반면 기존의 진학 정보 서비스는 정보의 내용이 극히 단편적이거나 일반적이며 신속한 정보제공이 이루어지지 않는다는 문제점을 안고 잇는 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 개인의 프로파일을 관리하고, 정보 간의 의미를 파악하여 관련 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 시맨틱 웹 기술을 기반으로 의미 기반의 서비스를 제공할 수 있는 맞춤 지학 정보 서비스 시스템을 설계 하고자 한다.
Semantic Web은 웹 상에 존재하는 정보들을 사람뿐만 아니라 컴퓨터 프로그램과 같은 기계들이 이해할 수 있도록 만들어진 차세대 웹이다. 이러한 Semantic Web을 수행하기 위해서는 Ontology가 가지고 있는 사실과 규칙들의 의미를 컴퓨터가 자동적으로 이해하기 위한 추론기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 Semantic Web 환경에서 Ontology와 연계한 사례기반 추론 시스템을 제안한다. 사례기반 추론 시스템은 사례베이스로부터 현재 사례와 가장 유사한 사례를 검색하여 그 해결책을 제시하는 추론 방법으로 검색시 빠른 해결책을 제시한다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 시맨틱 웹 기반의 온톨로지를 이용한 사례기반 추론시스템은 사용자의 요구사항을 의미적으로 정확하게 판단 할 수 있고, 검색 시 효율적인 알고리즘을 수행하여, 검색 성능 향상을 도모하였다.
최근의 비즈니스 환경은 고객, 공급자, 파트너 등 다수 기업과의 관계적 협업관계가 중시되는 수평적 통합환경으로 변화하고 있다. 이러한 관계적 협업이 중시되는 비즈니스 환경에서 경쟁력을 갖추기 위해서 기업은 급변하는 사용자와 시장 요구에 민첩하게 대응하고 적응해야 한다. 본 연구에서는 웹 서비스를 이용하여 다수의 협업관계를 가능하도록 동적 환경에서 배치와 재구성이 가능한 모델을 제시한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 서비스 기술을 이용하여 필요한 서비스들을 의미적으로 발견하고 동적으로 재구성한다. 웹 서비스 발견 및 재구성 프토토타입을 통하여 본 모델의 유효성을 보인다.
SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)은 지식 베이스를 위한 표준 시맨틱 질의 언어이다. 최근 인공지능 분야에서 지식 베이스는 질의 응답 시스템, 시맨틱 검색 등 그 활용성이 커지고 있다. 그러나 SPARQL 과 같은 질의 언어를 사용하기 위해서는 질의 언어의 문법을 이해하기 때문에, 일반 사용자의 경우에는 그 활용성이 제한될 수밖에 없다. 이에 본 논문은 신경망 기반 기계 번역 기술을 활용하여 자연어 질의로부터 SPARQL 을 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 제안하는 방법을 대규모 공개 지식 베이스인 Wikidata 를 사용해 검증하였다. 우리는 실험에서 사용할 Wikidata 에 존재하는 영화 지식을 묻는 자연어 질의-SPARQL 질의 쌍 20,000 건을 생성하였고, 여러 sequence-to-sequence 모델을 비교한 실험에서 합성곱 신경망 기반의 모델이 BLEU 96.8%의 가장 좋은 결과를 얻음을 보였다.
시맨틱(Semantic) 온톨로지(Ontology)에서 SPARQL 질의언어는 W3C 로부터 표준으로 제정된 이후부터 활발히 연구 되고 있다. 그리고 현재까지 온톨로지 기반 어플리케이션 개발이 다방면으로 진행되어 왔는데, 현재 개발된 온톨로지 어플리케이션들은 시맨틱 데이터 저장 및 질의 처리가 파일시스템 기반 및 데이터베이스 기반 방식으로 나누어 진다. 그 중 데이터베이스 기반 방식은 최근부터 연구가 진행되어 왔고 실제 개발된 어플리케이션도 있지만, 아직 질의 최적화 기술에 대해서는 개선할 수 있는 여지가 많다. 따라서 본 논문에서는 관계형 데이터 베이스를 기반한 온톨로지 데이터 저장 및 질의 처리 방법에서 캐시를 이용한 질의 속도 향상 방법을 제시하도록 하겠다. SPQARQL에서 변환된 SQL 질의 수행시 그 결과를 캐시하고, 후속 SQL 질의를 이전 질의와 비교하여 이전 SQL 질의와 일치하거나 그 결과가 포함 될 경우 캐시된 결과를 사용해 쿼리 속도를 향상 시킬 수 있다.
과학기술 분야 연구자들은 이전 연구와 개발 결과에 대한 조사 연구에 많은 시간을 소비한다. 또한, 연구자들은 유리한 입지를 성공적으로 차지하기 위해 일반적으로 학술 논문, 특허, 최근 연구 동향에 대한 웹 문서 등의 다양한 학술 자원을 분석하여 새롭게 등장하는 연구 주제를 선점하려고 한다. 하지만 키워드 기반의 정보 검색이나 참고문헌 정보에 근거한 연관 문서 추출 방법을 사용해서는 방대한 문헌에서 투자 가능한 연구 주제를 효율적으로 찾는 일이 쉽지 않다. 본 논문에서는 대규모 기술 문헌 자료에서 추출되는 기술, 제품, 연구 주체 간의 의미론적으로 연결된 정보를 효율적으로 생성, 저장하고 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 세부적으로 텍스트 마이닝 기술을 활용하여 문헌에서 나타나는 주요 개체들과 연관 관계를 추출하여 시맨틱 웹 환경에 적용 가능한 기술 지식으로 생성하는데 적합한 온톨로지를 구축한다. 이렇게 구축된 온톨로지는 연관 관계를 가진 기술 지식 탐색을 지원하기에 연구 개발 트렌드 예측 및 분석 서비스인 InSciTe Adaptive에 사용되었다.
온톨로지 매핑 기술은 시맨틱 웹을 비롯한 여러 분야에서 중요한 기술 중 하나이다. 온톨로지 매핑은 두 개의 온톨로지를 입력으로 받고, 이를 몇 개의 매개변수로 구성된 특정 알고리즘을 이용하여 두 온톨로지 간의 매칭 관계를 알아내고 이를 표현하는 절차를 말한다. 온톨로지 매핑을 이용하여 대용량 온톨로지의 통합이나, 지능화된 통합 검색을 구현할 수 있고, 여러 응용프로그램이 하나의 도메인을 공유하는 등 여러가지 방안으로 사용할 수 있다. 일반적으로 온톨로지 매핑의 성능을 판단하는데 있어서 매핑 결과를 측정하는 방법론의 측정 값을 주로 고려해왔다. 본 연구에서는 매핑을 수행할 때 두 개의 파라미터를 사용하였는데 하나는 알파이고 하나는 Threshold이다. 이것은 매핑의 정확성을 판단하는데 많은 영향을 미친다. 앞서 언급했듯이 매핑결과에 대한 측정값을 중요하게 여기기 때문에 많은 매핑관련 연구에서 알고리즘이 좋은 측정값을 도출할 수 있도록 파라미터를 조절하는 것에 초점을 맞춰왔다. 본 연구에서 측정방법에 따른 높은 측정결과를 지향하는 것이 아닌 온톨로지의 성격과 매핑결과의 사용처에 따라 파라미터를 적절히 변화시켜야 한다는 점에 주목하고, 주어진 환경과 매핑의 사용처에 알맞게 파라미터를 조정하는 방법론을 제안하고자 한다.
유비쿼터스 정보 서비스 기술의 보편화로 도서관 생태 환경에도 커다란 변화가 일어나고 있다. 디지털도서관 등 정보 매체 중심의 변화뿐만 아니라, Library 2.0 또는 소셜 시맨틱 디지털 라이브러리 등 이용자 중심의 서비스 지향 관점으로의 변화를 실감하고 있다. 본 연구에서는 도서관 시스템의 진화에 초점을 두고, 지식 서비스 실현을 위한 제반 환경 요소를 분석하였으며, 지식 서비스 지향 도서관 시스템의 논리모델을 제시하였다. 본 연구의 논리 모델은 다양한 지식 정보자원, 참여와 협력의 능동적 이용자, 도서관 업무 혁신, 유비쿼터스 정보 기술을 조화하여 도서관의 근본적 임무를 수행하는데 프레임워크가 될 수 있을 것이다.
전장공간은 다양한 무기체계가 유기적으로 활용되고 있으며, 자원의 성능 및 통신환경이 제약되고 환경의 가변성이 높은 특징이 있다. 이러한 전장환경에서 운용되는 자원의 접근성과 통합성의 한계를 극복하고 유연한 조합을 통해 임무를 수행할 수 있는 방안으로 서비스 지향 구조 기반의 기술을 접목시키는 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 지휘관이 전장 환경에서 임무에 필요한 다양한 SW를 서비스 기반으로 운용하기 위해 서비스 기반의 임무 계획 및 수행을 지원하는 계층형 임무서비스 모델을 제안한다. 또한 워크플로우 기술과 시맨틱 능력기반 추천을 활용한 개발도구를 구현하고 전투 임무 시나리오에 적용하여 실효성을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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