본 논문에서는 질의어 응답시스템에 있어 핵심이 되는 사실 자료 (Fact Database) 구축의 관점에서 지식기반 방법의 중요성과 그 과정에 대해서 논의한다. 지식기반 질의어 시스템은 기존의 이용가능한 자연언어처리의 자원-형태소, 구문, 의미분석 등-과 온톨로지라는 개념구조망을 이용하는 시스템으로 이 개념을 현실세계의 사실 자료와 연결시켜 개념구조가 지닌 속성과 값의 확장을 통해 그 가능한 응답을 유도해 내는 시스템이다. 이 시스템 구축에 있어 실제 세계의 자료를 수집하고 가공하고 개념화하는 과정은 이 시스템의 성패를 좌우하는 핵심작업으로 아직은 완전히 자동화되기 어렵다. 그러나 지식기반에 기초한 방법은 응용시스템의 질적 향상이라는 측면에서 진지하게 논의될 필요가 있다. 이 글에서는 사실 자료 구축의 관점에서 이런 작업들이 어떻게 행해져야 하는지 그리고 그 방법론이 지닌 특징 및 문제점에 대해 논의한다.
웹 서비스는 사용자의 요청에 적합한 서비스 제공자의 정보를 제공하여 주는 시스템으로 사용자는 원하는 서비스를 웹 서비스에서 검색, 통합하는 등으로 새로운 서비스를 조합할 수 있다. 이러한 웹 서비스는 다양한 형태의 검색자원을 가질 수 있는데 HERMES는 웹 서비스 시각미디어 검색 시스템의 일종이다. 오늘날의 웹 서비스는 시맨틱 개념을 접목시켜 검색 성능을 향상시키고 정확성을 증대시키기 위해 온톨로지를 주로 활용한다. 시맨틱 개념의 핵심기술인 온톨로지는 단어와 관계들로 구성된 사전으로서 어느 특정분야에 관련된 단어들을 계층적 구조로 표현한 것이다. 본 논문은 온톨로지의 반자동 생성을 위해 Mining Extractor를 구축하여 HERMES를 개선하는 방법을 제안한다. Mining Extractor는 대상 도메인을 필터링하고 도메인간의 계층구조를 파악하여 온톨로지를 구축하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 워드넷(WordNet)과 데이터 마이닝 기법의 연관규칙을 적용하였다.
동일한 도메인에 속하고 의미가 유사한 XML 문서들이라도 서로 다른 XML 스키마를 따르는 경우가 많다. 그러므로 XML 문서로부터 정보를 추출하고 통합하기 위해서는 의미가 유사한 XML 스키마들을 통합하는 방법이 필요하다. 본 논문은 동일한 도메인에서 사용되는 XML 스키마들을 의미를 정확하게 보존하면서 통합하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사전과 함께 도메인 온톨로지를 이용하여 어휘 간 유의어 및 상하위어 관계를 검사하고 이를 스키마 통합 과정에 활용한다. 특히 본 논문은 엘리먼트 및 애트리뷰트가 갖고 있는 구조적 정보를 활용하여 유의어 및 상하위어 관계를 보다 정확하게 검사한다. 그리고 정교한 수준의 연산자 통합과 연산자 최적화 규칙을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 다양한 도메인의 XML 스키마를 대상으로 실험한 결과, 도메인 온톨로지와 제안된 방법의 어휘 간 구조적 관계를 이용할 경우 통합 스키마의 정확률과 재현율이 향상됨을 확인하였다.
시소러스의 효율성을 유지하기 위해서는 지속적인 용어 관리가 절대적으로 필요하다. 실제적으로 특정 주제영역의 정보와 키워드들은 생성과 분화, 소멸 과정 등이 동적으로 이루어지기 때문에 시소러스의 효율적인 관리가 매우 어려운 실정이다. 따라서 시소러스의 구조와 관리를 유연하게 수행할 수 있는 방안이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 토픽맵의 기본요소인 토픽과 대상물, 연관관계 등을 활용하여 시소러스 관리를 위한 구조화 방안을 제안하였다. 한편 구조체계의 맵핑 알고리즘과 구조체계의 병합 알고리즘을 이용한 시소러스 기본관계와 세부관계 표현 방법도 제안하였다. 또한 토픽 타입을 이용한 연결중심문서를 기준으로 디스크립터의 확장과 디스크립터의 대치 방안을 제시하였다. 특히, 고정된 개념을 통한 이중 용어관리라는 새로운 방안도 개발하였다. 이는 시간과 공간의 비종속적인 개념을 표현하는 용어를 고정시키고, 해당 개념의 범주에 속하면서 외부의 정보적 상황에 따라 디스크립터를 자유롭게 선정하는 방법이다.
MANET(Mobile Ad-Hoc Networks)는 이동성이 있는 상태의 모바일 노드들이 자율적인 이동 네트워크 구조를 갖는 것을 말하며, 일반적인 무선 네트워크는 크게 트리구조(Tree structure) 및 메쉬구조(Mesh structure)로 나누고 있다. 따라서 이러한 네트워크 구조의 특성에는 전송경로의 단절, 전송 중첩 및 망의 지속성을 보장이 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 기반의 도플러효과를 이용한 동적인 라우팅 프로토콜 방법으로 ODDMRP (Ontology Doppler effect-based Dynamic Multicast Routing Protocol)기술을 제안한다. 본 논문의 ODDMRP에서는 노드들의 엔트로피(Entropy)에 의한 도플러 효과(Doppler effect)와 이를 이용한 주변 노드(node)들의 이동위치, 이동시간 및 분포도 등 전송되는 전송 속도(Velocity) 뿐만 아니라 노드의 이동방향과 속성체계구조(Property structure organization)가 포함된 기술을 제안하고자 한다. 이러한 구조는 최적화(Optimized)된 전송 경로를 유지하며 경로의 안정화(Stabilization) 및 연결의 지속성(Continuation durability of connectivity)을 향상시킨다.
차세대 웹 환경을 위한 시맨틱 웹에 대한 관심이 날로 증대되고 있다. 이와 더불어 시맨틱 웹에서 자원의 의미적인 관계를 표현하기 위한 언어들에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 이러한 연구의 시작점으로 RDF, DAML+OIL같은 여러 온톨로지 언어들이 등장하였지만 자원의 특성에 대한 기술이나 그들 간의 관계에 대한 정의를 명확하게 표현하기에는 미흡한 점이 많다. 그러나 최근에 제안된 OWL은 RDF나 RDF 스키마를 확장하여 보다 의미있는 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 추가 질의 형태를 제안하고, OWL 문서의 저장 모듈과 사용자 인터페이스, 질의 처리 모듈로 구성된 OWL 저장 시스템을 설계하고 구현한다.
본 논문에서는 시공간 그래프를 이용하여 가상세계의 구성요소인 상황들에 역사적 맥락을 부여하고, 온톨로지를 사용하여 상황의 구성요소인 객체와 관계 및 사건에 관한 체계적 표현이 가능하게 하였다. 이를 위해 시간적 측면에서 과거, 현재 뿐 아니라 미래까지 포괄적으로 표현하고, 공간을 효율적이면서도 직관적으로 표현할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 표현구조는 전체적으로 물리적 계층, 논리적 계층 그리고 개념적 계층들로 구성하되 계층들 간의 상호연관성을 종합적으로 표현하여 각 계층에 상응하는 세계들 속의 사건들을 역사적으로 의미있게 시뮬레이션할 수 있게 한다. 이러한 지식표현구조는 가상세계를 이루는 상황들을 시뮬레이션하는 바탕으로 사용하는 동시에, 가상세계 거주자들이 상황을 판단하고 평가를 내리는데 필요한 개별적인 지식을 구현하는데도 사용한다. 다층적 구조의 가상세계에다 시간적 변화를 추가로 수용할 수 있는 다차원의 복합지식구조를 개발함으로써 역사 속에서 상황의 다양성을 극대화 할 수 있는 가상세계 시뮬레이션의 기본 토대가 마련되게 된다.
본 연구는 우리나라 대표적인 정보학분야 학회지인 "정보관리학회지"에 25년 동안에 발표된 학술논문을 대상으로 동향분석을 시도하여 각 시기별 우리나라 정보학분야의 학문적 구조와 그 변화를 파악하였다. 이를 위하여 먼저 25년을 1984-1994, 1995-2002, 2003-2009로 나눈 다음, 각 기간별 "정보관리학회지"에 실린 학술논문의 주제를 분석한 후 각 논문의 주제분포, 주제영역별 논문의 증감, 주제영역별 연도 분포를 살펴보았다. 또한 논문의 표제어를 이용하여 기간별 정보학의 지적 구조를 생성하였고 세 개의 지적 구조를 비교하여 정보학 연구의 변화를 분석하였다. 그 결과 "정보관리학회지" 연구의 주요 대주제 영역은 '정보서비스', '정보조직' 그리고 '정보시스템'이며 소주제 영역은 도서관서비스, 이용자연구, 자동문헌처리, 도서관통합시스템, 시소러스/온톨로지, 디지털도서관인 것으로 나타났다. 또한 표제어의 지적 구조를 분석한 결과, 정보학의 핵심영역은 여전히 정보검색이지만 각종 도서관이나 시스템에 활용된 정보기술 기법이나 서비스 평가에 대한 연구가 점점 늘어나고 이에 대한 주제영역이 확장되고 있음을 알 수 있었다.
Ad-hoc 망은 기반의 하부 구조 계층의 도움 없이 이동 노드와 클러스터(Cluster)들만으로 구성된 유연한 무선 통신망이다. 본 논문에서는 이동 노드의 다양한 상황 정보를 분석하여 효율적인 온톨로지(Ontology) 기반의 상황인식(Context-Aware) 기술을 적용한 네트워크의 변화에 대한 예측이 가능한 추론망을 연구 제안한다. 제안된 구조에서는 각 노드간의 거리 정보등 상황정보를 이용한 분석으로부터 망을 형성하기 위한 초기단계와 노드의 상태값을 비교하여 노드의 경로를 예측 유지 및 분석하는 단계로 구성된다. 제안하고자 하는 RODMRP(Resilient Ontology-based Dynamic Multicast Routing Protocol)의 추론망 구조는 이동 노드간의 변화된 환경에서 복원력이 뛰어난 트리 구조의 효율적인 packet를 제공한다.
본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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