본 논문에서는 상황 변화 환경에서 적응적인 객체 인식을 위한 계층적 트리 구조를 이용한 조명 온톨로지 분류에 대한 방식을 제안한다. 본 논문에서는 상황이 불변하는 환경에서 동작하는 개발된 많은 시스템을 찾아냈고, 상황에 맞는 감지를 위한 새로운 개념의 트리 구조를 이용한 온톨로지를 도입하였다. 조명의 영향이 상황 인지 인식시스템을 아주 설계하기 어려운 시스템으로 만들기 때문에 본 논문에서는 트리 구조의 온톨로지를 사용하여 이러한 상황 변화 시스템을 설계하는데 더 중점을 두었다. 온톨로지는 일반적으로 사람들이 특정 분야의 것들에 대해 생각하는 방법의 추상적 모델에서 전형적으로 캡처된 한 분야의 개념화의 명시적 사양으로 정의 할 수 있다. 인간은 기본 원칙과 환경을 이해하고 설명하기 위해 온톨로지를 생성한다. 본 연구에서는 상황 온톨로지, 상황 모델링, 상황 적응 및 조명 기준에 따라 트리 구조 온톨로지를 설계하는 상황 분류를 제안했다. 조명 온톨로지의 적당한 영역을 선택한 후, 그 영역에서 더 나은 성능을 생산하는 동작의 한 집합을 선택하는데 있어서 장점을 얻었다. 본 논문에서는 역동적인 변화 환경에서 객체 인식의 영역에서 이러한 개념을 이용하여 폭 넓은 실험을 수행하였으며 제안하는 기본 개념에 대해 수행할 수 있는 많은 성공을 얻었다.
본 연구는 연구문헌의 지식구조를 반영하는 의미기반 지식조직체계의 실험적 모형을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국연구재단의 기초학문자료센터에 대한 사례분석을 하였다. 기초학문자료센터 연구성과물 DB와 학술용어 DR의 개념클래스 및 인스턴스를 대상으로 연구문헌의 지식구조를 파악하였으며, 기초학문자료센터 시스템의 학술적 이해형성 기능을 분석하였다. 또한 연구문헌의 지식구조와 색인어의 관계를 분석하였다. 이러한 분석을 통해 지식구조와 색인어의 관계구조, 26개의 연구문헌 지식구조 공리 및 11개의 의미관계 추론규칙으로 구성되는 온톨로지 모형, 즉 연구문헌의 지식구조와 그 의미관계에 의한 실험적 지식조직체계 모형을 제시하였다.
수업은 교수자와 학습자의 상호작용으로 정의될 수 있으며 학습자의 능동적 활동에 의해 학습 성과가 향상될 수 있다. 그러나 교수자에 의해 작성되고 배포되는 강의자료, 교수자의 일방적인 강의, 페이퍼위주의 과제 제출 등으로 학습자의 적극적인 학습참여가 제한되고 있다. 본 논문에서는 학습자가 스스로 발견한 지식을 개념화하고 지식 구조를 정의함으로써 학습자 온톨로지를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 교수자 온톨로지와의 연계를 위해 온톨로지 매칭 및 연계 기법을 제안한다. 교수자 온톨로지와 학습자 온톨로지는 통합되어 학습 온톨로지를 구성하며 이 온톨로지를 토대로 교수자와 학습자들 사이에 토론, 발표, 지식 공유 등이 이루어진다. 제안하는 온톨로지 기반 학습은 실제 수업에 적용되었으며 학습자들의 피드백 분석을 통해 그 효과를 보였다.
기존의 인터넷 시스템에서 사용자의 요구와 목적에 따른 프레젠테이션과 컨텐츠를 탐색하는 데 있어 풍부한 링크구조 등으로 인해 일부 심각한 유용성 문제를 발생시키고 있다. 최근 많은 시스템에서는 온톨로지 기술을 이용해서 동적 적응이 가능한 다양한 시스템들을 연구하고 있다. 이 연구에서는 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 적용한 온톨로지 기반 교육시스템을 설계하였다. 이 시스템은 온톨로지를 이용해서 교육 컨텐츠의 재사용성을 향상시켰고, 이산 확률 분포 함수와 동적 적응 모델을 이용해서 학습자에게 동적 컨텐츠를 제공할 수 있도록 하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 온톨로지 기반 환경에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 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.
현재 메타데이터와 폭소노미는 정보의 표현과 조직, 검색에 널리 사용되고 있다. 그러나 각각이 지닌 고유한 특성과 장점을 모두 활용하기 위해 이 두 가지 방식을 연결시키기 위한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구에서는 폭소노미와 메타데이터가 지닌 공통점을 활용해 이 두 가지 방식을 마이크로컨텐츠를 이용해 연결시켜 정보자원의 활용을 극대화하는 방안을 제안하고 있다. 마이크로컨텐츠는 폭소노미의 동적인 특성과 메타데이터의 명확한 체계를 모두 반영한 구조로서, 실질적인 태그나 요소의 값을 갖지 않는 개념적인 구조이다. 이 마이크로컨텐츠를 이용한 접근방법은 폭소노미 태그와 메타데이터 구조에서 제공받은 접근점을 통해 이들 두 가지 방식의 단점을 상호보완하고 장점을 극대화하는데 활용될 수 있다.
시간이 지날수록 처리해야 하는 정보가 점점 늘어나고 있어서 각 분야에서는 온톨로지를 구축하여 그것을 기반으로 보다 정확한 결과를 얻으려는 시도를 하고 있다. 한의학 분야에서도 온톨로지를 이용한 약재 정보 관리를 시도하고 있다. 하지만 한의학 약재 온톨로지에서는 약재 사이의 연관성 파악이 중요하지만, 기존의 검색은 키워드 기반의 검색으로 약재 사이의 연관성을 확인하게 어려움이 있다. 온톨로지의 구조적 내용을 파악하기 위한 기존의 온톨로지 뷰어들이 존재하지만 약재 온톨로지가 가지는 계층구조 위주의 탐색이 어렵고, 다양한 속성이 속성에 관계없이 그래프 상에 고르게 분포하기 때문에 속성에 따른 약재의 구분이 어렵다는 문제점이 존재한다. 따라서 기존의 뷰어를 수정 및 보완하여 한의학 약재 온톨로지에서 계층구조 파악 및 속성 별 약재 분류를 파악할 수 있는 뷰어를 개발하였다. 이러한 뷰어시스템을 통해 향후 한의학 전반적인 분야의 자원을 단계별로 체계화하여 관리함으로써 사용자 중심의 통합되고 현대화된 전통 의학 정보의 서비스의 기초시스템으로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 의미의 구조적인 표현에 중점을 두고 객체와 객체들 간의 관계를 표현하는 온톨로지를 개발하고자 하였다. 개발된 온톨로지가 실제 환경에 적용될 수 있도록 기존의 온톨로지나 메타데이터들과의 상호운용성에 대해서도 고려하였다. 전체적인 틀을 제공하는 ABC 온톨로지와 통합될 수 있는 응용분야를 고려하였으며, 특히 이벤트를 중심으로 개념이 표현될 수 있는 분야를 선택하였다. 본 연구에서는 이러한 분야를 음악으로 간주하였고, 음악분야 온톨로지를 개발하였다. 이는 단순한 용어들의 의미적인 연결뿐만 아니라 잠재적인 의미를 추론할 수 있는 기반지식을 함께 제공하였다. 본 연구에서는 전체적인 틀을 표현하는 ABC 온톨로지에 의미를 전달해주는 도메인 온톨로지인 음악 온톨로지를 적용하여 ABC 온톨로지 확장 모형을 개발하였다. 개념 관계를 표현하는 온톨로지 확장 모형은 틀과 의미가 조화를 이루는 하나의 온톨로지로 개발되며, 온톨로지의 특징인 추론 기제를 적용하였다. 또한 ABC 온톨로지 확장 모형과 상이한 메타데이터 모델간의 상호운용성을 고려하여, 확장 모형에 대한 활용가능성도 분석하였다.
의미 웹(Semantic Web)과 이에 대한 관련기술들은 웹을 통해 자유롭게 정보를 공유할 수 있는 새로운 지평을 마련해 주었다. 이를 토대로 온톨로지(Ontology)에 대한 연구 역시 활발히 진행되어 왔으며, 결과적으로 온톨로지는 여러 가지 측면에서 가시적인 성과들을 이룩해 낼 수 있었다. 의미 웹에 대한 기대가 고조되면서, 온톨로지는 많은 연구 학자들로부터 각광을 받는 분야로 떠오를 수 있었으며, 오늘날, 이러한 온톨로지에 대한 연구는 지식표현Knowledge-Representation)등과 같은 학술적인 단계에서 벗어나 전자상거래 분야까지 그 영역을 넓혀 나가고 있다. 그러나 일부에서는 이러한 온톨로지의 양산으로 인해 발생할 문제들에 대한 우려의 목소리가 적지 않다. 즉, 현재 온톨로지들은 서로간의 이질성으로 인해 그 효용 가치를 위협받고 있다는 것이다. 예를 들어, 현재 Yahoo나 DMOZ Open Directory(www.(dmoz.org)등으로부터 제공 중인 상품 카테고리의 경우, 시각적으로는 유사해 보일지 모르나 그들이 지닌 카테고리 구조라든지 사용된 용어 등을 살펴보면 상당한 차이점이 존재한다는 사실을 발견해 낼 수 있다. 따라서 현재 온톨로지가 지향하는 본래의 효용 가치를 극대화시키기 위해서는 이러한 이질성을 극복할 수 있는 방법론이 반드시 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 현재 온톨로지 분야에서 가장 커다란 이슈로 떠오르고 있는 정보통합에 대한 해결책을 제시해 보고자 한다. 정보통합이란, 서로 이질적인 프로그래밍 언어나 형식으로 이루어진 데이터들을 통합하여 요약한 형태로 제공하는 기술이라 정의 내릴 수 있다. 이러한 정보 통합의 대표적인 분야로 Merging, Alignment, Translation, Articulation을 들 수 있는데, 이 가운데, 본 연구에서는 "Ontology Alignment"에 대해 집중적으로 다루어 보고자 한다. 이와 더불어, 현재 의미 웹이 지향하는 대표적인 특성 중 하나로써 상호운영성을 꼽을 수 있다. 온톨로지 매핑(Ontology mapping)은 이러한 상호운영성을 지원하기 위한 대표적인 기술로써 각광을 받고 있다. 따라서 우리는 이러한 온톨로지 매핑에 대한 방법론을 쇼핑몰 환경에 적용함으로써 서로 이질적인 상품 카테고리로 구성된 두 쇼핑몰간의 상품에 대한 매핑 알고리즘(Mapping Algorithm)을 제안하고자 한다. 또한, 효용성 검증을 위하여 온톨로지 매핑에 있어 이미 효용성을 검증 받은 PROMPT와의 비교 분석도 수행하여 본다.
질의 의미 해석에 대한 대표적인 시맨틱 검색은 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하여 현재의 키워드 기반 검색보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있다. 기존의 키워드 기반 검색 시스템은 사용자 키워드의 의미가 상호 연결이 되어 있지 않아서 사용자의 질의 의미 해석을 위한 선호도 검색을 할 수가 없다. 본 논문에서는 사용자의 검색 의도에 부합하는 정확한 검색 결과를 제공할 수 있는 사용자 검색 선호도 기반으로 평가하여 랭킹하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 온톨로지 기반으로 구축된 지식 베이스의 정형화된 구조에 의미 해석 과정이 통합된 온톨로지 지식 베이스 기반 검색 시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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