• 제목/요약/키워드: 온톨로지 구조

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온톨로지 연계 연역 추론 시스템의 설계 및 개발 (Ontology-aware Deduct ive Inference System)

  • 장민수;손주찬
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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    • pp.133-135
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    • 2003
  • 시맨틱 웹은 지식을 구조적으로 표현할 수 있는 수단과, 논리를 기반으로 지식을 처리하는 기술을 주요 요소로 포함하고 있다. 후자에 대한 유력한 기술로 기호 논리를 기반으로 한 연역 추론 기법이 폭넓게 응용되고 있으나 아직 초보적인 단계에 머물러 있다. 본 논문은 시맨틱 웹 환경에서 효과적인 추론 기능을 수행할 수 있는 연역 추론 시스템의 설계 및 구현 내용을 담고 있다. 본 논문에서 제시하는 추론 시스템은 표준 기술 논리(Description Logic)의 상당 부분과 혼 논리(Horn Logic) 기반의 논리 프로그래밍을 아우르는 확장된 표현력을 제공하여, RETE 알고리즘 기반의 생성 시스템을 활용하여 추론한다. 또한, 규칙베이스를 구성하는 단위 지식들을 웹 자원화함으로써 온톨로지로 대표되는 시맨틱 웹의 지식 표현력을 확장하였다. 본 논문이 제시하는 추론 시스템을 이용하면 웹 온톨로지 위에 규칙 및 논리 계층[1]을 효과적으로 구현할 수 있다.

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트리를 이용한 효율적인 온톨로지 병합 알고리즘 (Efficient Ontology Merging Algorithm Using Tree)

  • 김영태;임재현;공헌택;김치수
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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    • pp.404-407
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    • 2010
  • 일반적으로 온톨로지는 관심 있는 특정 도메인에 대해 생성되므로 넓은 문제 영역에서 단일 온톨로지가 응답하는 것을 기대할 수 없다. 이것은 큰 작업에서 상이한 온톨로지의 데이터를 사용할 필요가 있음을 의미한다. 또한 대부분의 온톨로지는 한 사람이나 작은 그룹에 의해 개발되고, 그래프가 아닌 트리로 생각할 수 있다. 본 논문에서는 트리를 이용하여 온톨로지를 구축하고, 이해하고, 처리하는 효율적인 방법을 보이고자 한다. 온톨로지 병합 오퍼레이션의 정의를 위해 온톨로지의 구조, 구성 요소, 표현을 자세하게 정의하고, 두 온톨로지를 병합하는 방법에 대한 세부 사항을 보인다.

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맥진 데이터의 온톨로지 표현과 진단 서비스 추론 시스템 (Ontology Representation of Pulse-Diagnosis Data and an Inference System for the Diagnosis Service)

  • 양동일;박순희;임화정;양해술;최형진
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제15B권3호
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    • pp.237-244
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    • 2008
  • 본 논문에서는 온톨로지로 구축된 맥 정보를 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 의료 정보 시스템의 상황 인식 서비스를 할 수 있도록 하는 기반 구조를 제안한다. 피검사자의 웨어러블 신호, 온도, 습도 그리고 시간 등을 요소로 사용하는 진맥 인식을 통하여 얻어진 맥진 데이터를 온톨로지로 표현하고 이를 바탕으로 진료 서비스 시나리오를 작성하는 진단 서비스 추론 시스템을 설계 및 구현하였다.

온톨로지내의 계층관계를 이용한 문서검색 (Document Retrieval using the Ontology Hierarchy)

  • 임수연;송무희;이상조
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.640-642
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    • 2004
  • 온톨로지는 주어진 응용 도메인의 특성을 나타내는 관련 개념들의 집합과 정의 그리고 그들간의 관계로 이루어진다. 본 논문에서는 코퍼스에 있는 텍스트의 분석 결과를 이용한 온톨로지를 구축방안과 이를 문서의 검색에 사용함으로써 해당정보가 있는 자원을 찾는 정확도를 향상시키는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여, 실험 도메인의 문서 내에 출현한 전문 용어들의 결합형태를 분석하여 계층구조를 도출해내는 알고리즘을 제안하며 구축된 온톨로지를 문서의 검색에 응용하였다. 제안된 온톨로지는 전통적인 문서검색의 인덱스 파일과 같은 역할을 하게 되며, 질의로 들어온 키워드뿐 아니라 그에 대한 온톨로지 내 하위어들에 기반하여 검색을 수행함으로써 많은 의미정보를 포함하고 있으며 검색의 정확도를 높일 수 있었다.

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온톨로지 지식기반 질의 의미 해석 검색 (Ontology Knowledge-based query semantic analysis search)

  • 김난주;정훈;표혜진;최의인
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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    • pp.898-900
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    • 2014
  • 시맨틱 검색은 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하여 현재의 키워드 기반 검색보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있다. 그러나 일반 사용자는 지식 기반의 복잡하고 정형화된 질의어와 스키마를 잘 알지 못한다. 그래서 검색 시스템은 사용자 키워드의 의미를 해석할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠의 시맨틱 검색을 위한 사용자 질의 의미 해석 시스템을 설명한다. 제안한 시스템은 도메인 온톨로지 기반으로 구축된 지식 베이스의 정형화된 구조에 의미 해석 과정이 통합된 온롤로지 지식 베이스 기반 검색 시스템이다.

클라우드 컴퓨팅을 사용한 대용량 온톨로지 저장을 위한 저장 구조 (Data Scheme for Large size Ontology using Cloud Computing)

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

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딥러닝 기반 기계번역 개념을 활용한 Text-to-Ontology 변환 사례 (A case study on Text-to-Ontology transformation on the basis of neural translation)

  • 신유진;이지항
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.891-894
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    • 2021
  • 온톨로지(Ontology)는 사람과 컴퓨터, 또는 컴퓨터 간의 개념 및 개념 표현을 공유하기 위한 개념화의 명시적 규약을 의미한다. 기존의 온톨로지 생성은 전문가에 의한 수작업에 의존되어 비용과 시간이 많이 드는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝(Deep learning)기반의 기계번역 개념을 적용한 사례를 활용하여, 수작업의 의존성이 감소한 방법으로 텍스트로부터 온톨로지를 생성하는 방법을 구현하였다. 특히 기존 연구에서 제안한, 딥러닝을 이용해 텍스트로부터 지식 표현 시퀀스를 추출한 정보를 활용하여, 지식 표현 구조를 온톨로지로 변환하고 지식 베이스로 확장하는 과정을 통해 자동화 된 Text-to-Ontology 변환 방법론을 제안하고자 한다.

단백질 구조 정보 분석을 위한 바이오 온톨로지 (Bio-ontology for Analyzing Protein Structure Information)

  • 남덕우;예형석;진훈;김인철
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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    • pp.799-801
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    • 2003
  • 생물정보학 분야에서의 온톨로지는 다양한 생물학적 의미들을 표현하는 구조로 되어 있으며, 생물학 데이터의 의미를 효과적으로 해석할 수 있는 매우 중요한 기술로 인식되고 있다. 특히 바이오 온톨로지는 생물학 데이터베이스로부터 정보에 대한 탐색과 추론 등 의미 전달 과정에서 중심적인 역할을 수행한다. 본 논문에서는 단백질 구조 예측을 지원하는 다중 에이전트시스템인 APSS내에서 각 구성원 에이전트들간에 온톨로지에 기초한 정확한 구조 정보의 전달을 통해 효과적인 단백질 구조 예측 작업을 지원하고자 한다. 이를 위하여 먼저 단백질 구조 관련 바이오 온톨로지의 설계방법을 제시하고, 이것에 기초한 실제 바이오 온톨로지의 설계에 대해 설명한다. 그리고 이렇게 구축된 단백질 구조 온톨로지를 APSS시스템 안에서 어떻게 응용하였는가에 대해서도 설명한다.

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전장감시 센서네트워크시스템을 위한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크 (Ontology-based Context-aware Framework for Battlefield Surveillance Sensor Network System)

  • 손호선;박성승;전서인;류근호
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제48권4호
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    • pp.9-20
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    • 2011
  • 미래 전쟁의 양상은 네트워크 중심전(network-centric warfare) 및 효과중심 작전(effects-based operations)으로 변화하고 있다. 전장에서 적을 먼저 발견하고 타격하기 위해서는 실시간 표적획득 및 첩보수집, 정확한 상황판단과 적시적인 지휘결심이 필요하다. 첨단 센서기술과 무선네트워크의 급속한 발전으로 인하여 전장감시의 운영개념에도 큰 변화가 요구된다. 특히, 자동화된 정보수집 자산이 부족한 지상군에게 있어서 전장감시 센서네트워크시스템의 도입은 필수 과제이다. 따라서 이 논문에서는 지상군 작전에서 적의 조기 발견과 전장가시화에 필요한 전장감시 센서네트워크시스템 구축을 위한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크를 제안한다. 제안한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크의 성능을 상황정보시스템의 평가방법을 적용하여 기존 시스템과 비교 분석한 결과 양호하게 평가되었으며, 장비협업도를 활용한 구조적 평가방법으로도 만족한 결과를 입증하였다. 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크는 확장성과 재사용성의 측면에서 매우 장점이 많은 방식으로서, 향후 지상군 감시정찰체계에 폭 넓게 확대 적용할 수 있다. 또한, 온톨로지로 인한 데이터 량의 증가, 집중화로 인한 네트워크 대역폭 제한 및 처리시간 증가 문제들은 제대별 임무와 특성에 맞게 커스터마이징하거나, 차세대 통신 인프라의 구축으로 인하여 지능형 감시정찰 서비스를 촉진시키게 되므로 지상군의 정보능력 확충에 크게 기여할 것으로 기대된다.

단일머신 환경에서의 논리적 프로그래밍 방식 기반 대용량 RDFS 추론 기법 (Scalable RDFS Reasoning using Logic Programming Approach in a Single Machine)

  • 바트셀렘 작바랄;김제민;이완곤;박영택
    • 정보과학회 논문지
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    • 제41권10호
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    • pp.762-773
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    • 2014
  • 시맨틱 웹상에서 RDFS로 표현된 데이터의 사용 증가로 인하여, 대용량 데이터의 추론에 대한 많은 요구가 생겨나고 있다. 많은 연구자들은 대용량 온톨로지 추론을 수행하기 위해서 하둡과 같은 고가의 분산 프레임워크를 활용한다. 그러나, 적절한 사이즈의 RDFS 트리플 추론을 위해서는 굳이 고가의 분산 환경 시스템을 사용하지 않고 단일 머신에서도 논리적 프로그래밍을 이용하면 분산 환경과 유사한 추론 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단일 머신에 논리적 프로그래밍 방식을 적용한 대용량 RDFS 추론 기법을 제안하였고 다중 머신을 기반으로 한 분산 환경 시스템과 비교하여 2억개 정도의 트리플에 대한 RDFS 추론 시스템을 적용한 경우 분산환경과 비슷한 성능을 보이는 것을 실험적으로 증명하였다. 효율적인 추론을 위해 온톨로지 모델을 세부적으로 분리한 메타데이터 구조와 대용량 트리플의 색인 방안을 제안하고 이를 위해서 전체 트리플을 하나의 모델로 로딩하는 것이 아니라 각각 온톨로지 추론 규칙에 따라 적절한 트리플 집합을 선택하였다. 또한 논리 프로그래밍이 제공하는 Unification 알고리즘 기반의 트리플 매칭, 검색, Conjunctive 질의어 처리 기반을 활용하는 온톨로지 추론 방식을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 추론 엔진을 LUBM1500(트리플 수 2억개) 에 대해서 실험한 결과 166K/sec의 추론 성능을 얻었는데 이는 8개의 노드(8 코아/노드)환경에서 맵-리듀스로 수행한 WebPIE의 185K/sec의 추론 속도와 유사함을 실험적으로 증명하였다. 따라서 단일 머신에서 수행되는 본 연구 결과는 트리플의 수가 2억개 정도까지는 분산환경시스템을 활용하지 않고도 분산환경 시스템과 비교해서 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.