지식 관리 시스템을 운영하기 위해서는 대량의 지식 정보를 자동으로 추론 및 관리하는 기술이 필요하다. 현재, 이러한 시스템의 대다수는 컴퓨터간의 지식 정보를 자동으로 교환하고 스스로 새로운 지식을 추론하기 위해 온톨로지를 적용하고 있다. 따라서 대용량의 온톨로지를 대상으로 새로운 정보를 추론하는 효율적인 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 분산 클러스터의 메모리상에서 MapReduce와 유사한 작업을 수행하는 Spark 프레임워크를 적용하여, SHIF 수준으로 작성된 대용량의 온톨로지를 규칙 기반으로 추론하는 기술에 대해서 제안한다. 이에 본 논문은 다음 3 가지에 초점을 맞추어 설명을 한다. 클러스터내의 분산된 메모리상에서 대용량 추론을 실시하기 위해서, 먼저 각 추론 규칙에 따라 대용량의 온톨로지 트리플을 효과적으로 분류하여 적재하기 위한 자료구조, 두 번째 규칙간의 종속 관계와 상호 연관성에 따른 규칙 실행 순서와 반복 조건 정의, 마지막으로 규칙 실행에 필요한 명령을 정의하고 이러한 명령어를 실행하여 추론을 수행하는 알고리즘에 대해 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험을 수행하였다. 대표적인 분산클러스터 기반 대용량 온톨로지 추론 엔진인 WebPie와 비교 실험한 결과, LUBM에 대해서 WebPie의 추론 처리량이 553 트리플/초 인데 비해 284배 개선된 157k 트리플/초의 성능 향상이 있었다.
그리드 컴퓨팅 환경은 기존의 분산 컴퓨팅 기술의 확장된 개념으로, 다양한 분야에서 저비용의 고성능 컴퓨팅 퍼포먼스를 얻기 위하여 그리드를 이용하고 있다. 그러나 공통적으로 이용할 수 있는 정보 시스템의 부재로, 현재의 그리드는 대규모의 단일한 환경으로서의 그리드가 아닌, 기존의 클러스터 컴퓨터와 같은 의미로 사용되고 있다. 따라서 자신이 구성한 분산 컴퓨팅 환경을 그리드 환경의 한 부분으로 포함시키기 위해서는 컴퓨팅 환경에 대한 정보를 그리드의 이용자가 공유할 수 있어야 하며, 정보 서비스를 공개하여 공유할 수 있도록 해야 한다. 따라서 본 논문에서는 정보의 공유와 확장이 용이하며, 플랫폼에 독립적인 서비스를 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하기 위한 웹 서비스, 온톨로지 기반의 Semantic Information System Framework(WebSIS)을 제안한다. WebSIS를 통하여 온톨로지를 이용하는 정보 시스템의 제작을 용이하게 하며, 온톨로지의 공유와 재사용, 확장의 특징을 활용할 수 있는 구조를 제안한다. 또, 그리드 컴퓨팅 환경이 기존의 분산 컴퓨팅 환경에 비해 복잡해짐에 따라 작업을 수행하기 위한 적절한 자원의 할당에도 좀 더 많은 고려사항이 존재하게 되었고, 이를 효과적으로 처리하기 위해서는 좀 더 고수준의 정보처리를 필요로 하게 되었다. 이에 우리는 WebSIS와 함께 WebSIS를 이용하여 그리드 환경을 이용하는 작업의 자동화를 위한, 온톨로지 기반의 고수준의 정보처리가 가능한 Resource Information Service를 구현하였고, 이를 통하여, 효율적인 공유와 확장을 위한 온톨로지 모델을 제안한다. 또한, 기존의 용어 매칭이 아닌 의미 정보를 이용한 검색과 정보 처리를 제안한다.
15년에 걸쳐 수행된 게놈프로젝트의 완성으로 인류는 본격적으로 프로테옴 시대로 접어들게 되었다. 90년대 중반 이후 전세계적으로 다량의 단백질 구조정보 및 예측을 위한 방법들이 소개되고 있지만 각 자원들마다 저장, 관리 형식이 다를 뿐만아니라 이용하는 방법도 어렵다. 또한 결과적으로 컴퓨터기술을 이용한 단백질의 구조예측작업을 제대로 지원하기 어렵다. 본 논문에서는 개방형다중 에이전트 시스템을 통해 이를 해결하고자 했으며 특히 단백질 자원 데이터베이스를 효과적으로 이용하기 위한 에이전트 설계방법에 대하여 기술하고자 한다. 단백질 구조 예측 지원을 위해 효과적인 에이전트 내부 구조를 설계함으로써 점차로 요구되는 온톨로지 기술이나, 자동 예측 기능과 같은 다양한 요구사항들을 충족시킬 수 있을 것이다.
최근 인터넷의 급속한 발달로 인해 웹 상의 정보 양이 엄청나게 증가하고 있다. 하지만 현재 웹 상의 정보들은 사람이 읽고 해석하기에만 편리하게 설계되어 원하는 정보에 대한 정확한 검색이 어려워지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 시맨틱 웹이 제안되었으며, 이를 구축하기 위해서는 데이타에 의미를 부여하는 온톨로지 언어를 사용해야 한다. 대표적인 은톨로지 언어는 RDF, RDF-S, OWL 등이 있다. 이러한 언어들 중 OWL은 W3C에서 권고안으로 채택한 언어로써 다른 온톨로지 언어에 비해 풍부한 표현력과 형식적인 의미론을 지닌다. 또한 OWL 데이타는 클래스/프로퍼티들 간의 계층 구조 정보를 포함한다. 따라서, 시맨틱 웹 상에서 데이타의 효율적인 검색을 위해서는 계층적 구조를 고려한 효율적인 OWL 저장 모델이 필요하다. 이 논문에서는 OWL 데이타의 클래스/프로퍼티들 간 계층 정보를 XPath 형태로 포함하며, 직관적이고 효율적인 질의 처리가 가능한 저장 모델(XPOS Model) 및 시스템을 제안한다. 또한, 제안 모델, Sesame, XML 저장소 기반 저장 시스템을 질의 처리 측면에서 성능에 대한 비교 평가 결과를 보인다.
웹에 분산된 모든 윈 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 김색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화 된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과에 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화 된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기 위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시멘틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과적인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성하기 위한 상위 온톨로지 표현 방법, 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 대한 기법을 제안한다.
차세대 웹 환경을 위한 시맨틱 웹에 대한 관심이 날로 증대되고 있다. 이와 더불어 시맨틱 웹에서 자원의 의미적인 관계를 표현하기 위한 언어들에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 특히 이러한 연구의 시작점으로 RDF, DAML+OIL 같은 여러 온톨로지 언어들이 등장하였지만 자원의 특성에 대한 기술이나 그들간의 관계에 대한 정의를 명확하게 표현하기에는 미흡한 점이 많다. 그러나 최근에 제안된 OWL은 RDF나 RDF 스키마를 확장하여 보다 의미 있는 자원의 관계를 정의할 수 있다. 본 논문에서는 OWL로 표현된 문서를 저장하기 위한 구조를 관계형 데이터베이스를 기반으로 제안한다. 본 논문에서 제안한 저장 구조는 기존의 RDF와 RDF 스키마를 위한 저장 구조를 확장하여, OWL을 통해 제공되는 클래스나 속성간의 동일성, 또는 이질성, 여러 클래스의 집합 관계 등의 추가적 기능을 지원하는데 목적을 두고 있다. 또한 제안한 저장구조를 이용한 OWL 문서의 질의 형태를 분석하고 이를 기존 RQL을 이용하여 표현하기 위해 OWL의 특성을 반영하도록 RQL을 확장했다.
본 연구에서는 R2RML 방식과 Non-R2RML 방식을 각각 적용하여 RDB를 RDF 온톨로지로 변환한 결과를 비교하였다. RDB 기반의 구조적학술용어사전 데이터베이스인 STNet의 데이터를 대상으로, 변환이 완료된 데이터의 규모, 튜플당 변환에 걸리는 시간, 그리고 질의 응답 속도를 측정하였다. 변환 규모의 평가 결과 Non-R2RML 방식이 더 많은 수의 변환을 하였으며, 표현의 풍부성과 추론 가능성 정도를 높이는 변환을 수행한 것으로 나타났다. 튜플당 변환 시간의 경우 Non-R2RML 방식이 미세하지만 더 빠른 것으로 나타났으며, 질의 응답 속도는 두 방식 모두 300회 이상의 질의 횟수부터는 안정적인 성능을 보이면서 유사한 형태의 속도를 보였다. 측정에 대한 종합적 검토 결과 데이터의 변형이 빈번하고 새로운 데이터의 추가나 데이터들 간의 연결관계가 지속적으로 변화하는 STNet과 같은 동적인 RDB에는 Non-R2RML 방식이 적절한 것으로 평가되었다.
본 연구는 점차로 확대되고 있는 실버 관련 전문정보의 체계적인 수집과 관리에 대한 요구를 바탕으로 멀티미디어 DB를 기반으로 한 실버포탈사이트를 구축하고 실버 관련 정보제공을 위한 디지털 콘텐츠 개발을 통하여 실버형 멀티미디어 정보 시스템을 구축하고자 한다. 또한 온-오프라인을 포괄하는 노인전문 온톨로지 기반 정보저장소를 구축하고자 한다. 실버형 정보를 분석하여 각 정보에 대한 의미적 관계를 추출하고 각종 어휘에 대한 계층적 구조를 파악하고 이를 통한 에이전트별 기능을 설계하여 온톨로지 기반 정보저장소를 설계 구축한다. 또한, 다양한 정보 및 디지털 콘텐츠를 개발하여 국내 노인복지시설에 대한 체계적인 멀티미디어 DB망을 구축하고 국내의 각 노인복지 시설에 대한 자동 등록이 가능한 웹 프레임웍을 개발하여, 업체별 시설별 이용현황과 통계 현황을 지원할 수 있도록 설계하였다.
사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두되며 센서의 개체수가 폭발적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 센서 네트워크 및 센서 플랫폼 기술들이 변화되고 있다. 센서 플랫폼 중 하나인 센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 하지만 기존의 SRS는 IoT 환경에 적합한 데이터 구조를 지니고 있지 않다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 센서 정보들을 관리하고 등록하기 위하여 센서 레지스트리 데이터 모델을 제안한다. 기존의 SRS를 개선하기 위하여 시맨틱 센서 네트워크 온톨로지(Semantic Sensor Network Ontology, SSNO)을 분석하고, 이에 기반한 메타모델을 설계한다. 또한 설계한 메타모델을 이용하여 관계형 데이터베이스의 테이블로 구축하고 SRS를 웹 애플리케이션으로 구현한다. 이 논문은 제안하는 센서 레지스트리 데이터 모델의 적합성을 검증하기 위하여 SSNO 및 센서 온톨로지 예제들을 변환하여 제안 모델에 적용한다. 평가 결과 제안 모델이 기존 연구들보다 더 풍부한 의미 표현이 가능함을 보인다.
이질성, 이동성, 가변성 등의 특징을 갖는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 의도에 맞도록 자율적이고 동적인 서비스를 제공하기 위해서는, 실시간의 상황을 고려하여 목적 달성에 필요한 서비스들을 합성할 수 있는 기법과, 이를 가능케 하는 효과적인 서비스 기술 및 관리 방법이 전제되어야 한다. 본 연구에서는, 도메인 내의 서비스를 추출하여 서비스 온톨로지로 구조화하는 메커니즘을 제안한다. 추출된 서비스는 제안한 서비스 규격에 따라 기술되고 온톨로지 내에서 계층적인 구조를 이루게 된다. 이를 근간으로 사용자는 다양한 추상화 레벨의 서비스를 사용하여 목표를 기술할 수 있고, 서비스 오버로딩 기법을 통해 실행 시에 가장 적합한 서비스가 선택된다. 또한, 요청한 서비스가 유효하지 않은 경우에도 서비스 온톨로지를 참조하여 대체 서비스를 찾을 수 있는 합성 방법을 제안한다. 구축한 서비스 온톨로지에 대한 실험 결과, 비구 조화된 서비스 리스트를 사용하는 것보다, 서비스 온톨로지를 사용함으로써 사용자의 목적 달성 성공률을 높일 수 있을 뿐만 아니라 서비스의 바인딩 시간도 감소시킬 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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