현대사회에 존재하는 다양한 시스템들이 병합될 때는 병합을 위해서 여러 가지 방법을 사용해 볼 수 있다. 이때 시스템의 성격에 따라 더 적절한 병합 방법론이 존재할 수 있지만, 어떤 방법이 해당 시스템을 통합하는데 더 적절한지를 판단하기는 쉽지 않다. 본 논문에서는 서로 다른 시스템을 통합할 때, 그 상호 운용성을 평가하기 위한 수단으로 트리의 유사도를 측정하는 방안을 제시한다. 이렇게 측정된 유사도는 0이상 1이하의 값을 가지며, 정확한 수치로 제시되기 때문에 서로 다른 통합 방법론을 평가하기 위한 계량적 근거로 사용될 수 있다. 다만 트리 구조로 나타낼 수 없는 일부 시스템들에 대해서는 적용할 수 없는 한계를 가진다.
이 연구의 목적은 문학 분야의 서지적 온톨로지인 OCLC의 FictionFinder(http://fictionfinder.oclc.erg)를 질적으로 평가하려는 것이다. FictionFinder는 FRBR모델을 기반으로 기존 목록의 질을 향상시켜 더 많은 가치를 부가하기 위해서 만든 모델인데, 이에 이것이 실제로 전반적인 검색 시스템 성능에 어떻게 영향을 끼치는 가를 평가한 것이다. 이를 위하여 40명의 대학교 4학년 학생이 '생각을 종이에 적기 방법'을 이용하여 다음과 같은 세가지면을 평가하였다 어떻게 이 온톨로지가 도움이 되었는가? 처음에 도움이 되리라고 생각되었던 것들이 실제로 도움이 되던가? 어떤 한 군데를 보던 이용자들이 실제로 관련이 되는 다른 곳으로 이동해서 보던가? 그 결과 온톨로지 기반의 정보검색은 Cutter의 두 번째 원칙대로 의미 있게 묶어서 보여주니 이용자에게 부가가치를 주었으며 인터페이스의 유용성과 사용성을 높여주는 것으로 밝혀졌다. 또한 질적인 방법에 의한 시스템 평가는 시스템 개발 시 전체적인 그림 구축과 이용자의 요구 파악하는데 유용함을 알 수 있었다. 따라서 질적 평가도 정보검색시스템의 평가지표로서 활용될 수도 있을 것으로 본다.
사용자의 행동에 따른 의도 인식의 불확실성 때문에 사용자가 동일한 행동을 하더라도 상황에 따라 그 의도는 다르게 해석되며, 불확실성을 최소화함으로써 사용자 의도 인식의 정확성을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 사용자 의도 인식을 위한 온톨로지 기반의 새로운 방법을 제안하고, 불확실성을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자 의도에 대한 온톨로지를 생성하고, 사용자 의도간 계층적 구조와 관계를 RuleML과 동적 베이지안 네트워크를 이용해서 정의하며, 온도, 습도, 시각 등의 수집된 센서 데이터와 정의된 RuleML을 통해 사용자 의도 인식을 보다 정확하게 하는 것이다. 로봇의 능동적 계획수립 방법의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이터를 개발했고, 밝생 가능한 모든 상황에 대해 의도인식의 정확도를 측정하는 실험을 했으며, 이에 대한 결과를 제시하였다. 실험결과 비교적 높은 수준의 의도인식 정확도를 나타냈다. 그러나 불확실성을 내재한 행동이 보다 정확한 의도 인식을 방해한다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 헬스 빅데이터 플랫폼에서 이기종 라이프로그 마이닝 모델을 제안한다. 이는 사용자의 라이프 로그를 실시간으로 수집하고 헬스케어 서비스를 제공하기 위한 온톨로지 기반의 마이닝 모델이다. 제안하는 방법은 이기종 라이프 로그 데이터를 분산처리하고, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 처리한다. 이를 이기종 온톨로지를 기반으로 구성한 환경에 적합하도록 상위 온톨로지 방식으로 지식베이스를 재구성한다. 재구성한 지식베이스는 Jena 4.0 추론엔진을 이용해 추론 규칙들을 생성하고, 규칙 기반 추론 방법으로 실시간 헬스 서비스를 제공한다. 라이프로그 마이닝을 숨겨진 관계에 대한 분석과 시계열적 생체신호에 대한 예측모델을 구성한다. 이는 관계나 추론규칙에서 포함되지 않은 음의 상관관계나 양의 상관관계를 탐색하여 사용자의 생체신호에 대한 변화를 감지하고 예방 의료 서비스를 현실화하는 실시간 헬스케어 서비스가 가능하다. 성능 평가는 제안한 이기종 라이프로그 마이닝 모델 방법이 정확도에서 0.734, 재현율에서 0.752로 다른 모델에 비해 우수하게 나타난다.
현재 대용량 온톨로지를 추론하기 위해 하둡 기반의 분산 클러스터 환경을 구축한 후, 맵-리듀스 알고리즘을 기반으로 추론을 수행하는 방식이 활발히 연구되고 있다. 그러나 본 논문에서는 분산 클러스터의 메모리 환경에서 대용량 OWL Horst Lite 온톨로지 추론을 위한 기법을 제안한다. 대용량 온톨로지 추론에 사용되는 규칙 기반 추론 방식은 데이터가 더 이상 추론 되지 않을 때까지 트리플 형식으로 표현된 온톨로지에 추론 규칙을 반복적으로 수행한다. 따라서 컴퓨터 디스크에 적재된 대용량의 온톨로지를 대상으로 추론을 수행하면 추론 시스템의 성능이 상당히 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 본 논문에서는 메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 Spark를 기반으로 온톨로지를 메모리에 적재한 후, 추론을 수행하는 기법을 제안한다. Spark에 적합한 OWL Horst Lite 온톨로지 추론 시스템을 구현하기 위해서 대용량 온톨로지를 적절한 크기의 블록으로 분할한 후, 각각의 블록을 분산 클러스터를 구성하는 각 노드의 메모리에 분산 적재하여 작업을 수행하는 방법론을 제안하였다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험하였다. 대표적인 맵-리듀스 기반 온톨로지 추론 엔진인 WebPIE와 비교 실험한 결과, LUBM8000(11억개 트리플, 155GB)에 대해서 WebPIE의 추론 처리량이 19k/초보다 3.2배 개선된 62k/초의 성능 향상이 있었다.
본 연구는 키워드 기반의 단순 검색이 아닌 개념의 관계와 추론을 통해 연관정보 및 계층 정보를 함께 보여 줄 수 있는 수산용의약품 도메인 온톨로지 구축 방안을 제안한다. 이를 위해 수산분야 종사자들로부터 적합성질문 목록을 조사하여 개념 및 용어를 도출하는 선행과정을 수행한다. 다음으로 온톨로지 언어인 OWL을 지원하는 Protege-OWL 편집기를 이용하여 온톨로지 모델링 과정을 기술한다. 그리고 마지막으로 구축된 온톨로지를 통해 사용자들이 수산용의약품에 대한 관련 정보를 쉽게 찾아갈 수 있는 사용자 인터페이스를 제안한다. 이는 수산용의약품과 연관된 질병, 어종, 약품평가 내역을 다른 위치로 이동하지 않고 한 화면 내에서 확인 할 수 있게 됨으로써 관련 전공학생, 수산질병관리사, 양식어민들에게 필요한 정보에 대한 효과적인 검색 방법을 제공한다.
UCC(User Created Contents) 형태의 다양한 영상 미디어 데이터가 증가함에 따라 의미 있는 서비스를 제공하기 위해 많은 분야에서 활발한 연구가 진행 중이다. 그 중 시맨틱 웹 기반의 미디어 분류에 대한 연구가 진행되고 있지만 기존의 미디어 온톨로지는 메타 정보를 이용하기 때문에 정보의 부재에 따른 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상에서 인지되는 객체를 정하고 그 조합으로 구성된 서술 논리 기반의 온톨로지를 구축하고 영상의 장면에 따른 순서 기반의 규칙을 정의하여 이벤트 인지에 대한 기틀을 제안한다. 또한 증가하는 미디어 데이터에 대한 처리를 위해 분산 인-메모리 기반 프레임워크인 아파치 스파크 스트리밍을 이용하여, 영상 분류를 병렬로 처리하는 방법에 대해 설명한다. 유튜브에서 추출한 영상을 대상으로 대용량 미디어 온톨로지 데이터를 생성하고, 이를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능 평가를 진행하여 타당성을 입증한다.
본 논문은 온톨로지 기반의 임무공간 개념 모델링 체계인 한국형 임무공간 개념모델 (CMMSK:The Conceptual Models of the Mission Space-Korea)을 제안한다. 모델링과 시뮬레이션을 이용하면 실제 군사 훈련을 실행할 때 발생하는 시간, 공간 그리고 경제적인 비용을 크게 줄일 수 있다. CMMS-K는 국방 모델과 시뮬레이션의 상호운용성과 재사용성을 향상시키기 위해 개발되고 있다. CMMS-K의 구조는 한국 국방 환경을 기반으로 기존 국방 개념 모델링 체계를 참조하여 생성되었다. CMMS-K의 주요 구성요소는 도메인 온톨로지, 임무공간 모델 기술 언어, 임무공간 모델링 도구, 그리고 CMMS-K 관리 시스템이다. CMMS-K 도메인 온톨로지는 개체 및 과제 온톨로지로 구성된다. 본 논문은 CMMS-K 도메인 온톨로지에 대해서 자세히 기술하고 제안된 방법의 적용 가능성을 예제를 이용하여 평가한다.
사용자의 행위는 건축물의 질을 규정하는 가중 중요한 기준중의 하나다. 일반적으로 건축공간에서의 사용자 행위에 대한 평가는 건물이 완성된 이후에 이루어 졌으며 최근 전산기술을 통한 사전 시뮬레이션에 대한 관심과 노력이 계속되고 있는 실정이다. 그러나 현존하는 사용자 시뮬레이션은 주로 대규모 공간의 단순한 탈출 등에 관한 것이 주를 이루고 있어 건축 공간상에서 벌어지는 다양한 사용자의 행태에 대한 시뮬레이션은 불가능한 상태이다. 본 연구는 보다 고도화된 사용자 시뮬레이션을 위한 사람형상의 지능형 에이전트의 개발은 위한 연구로서 온톨로지를 이용한 NPC의 지능화에 관한 연구이다. 연구의 주안점은 온톨로지를 통하여 구현된 공간정보와 사용자 정보를 추론하여 NPC(Non-player Character)가 가상공간 상에서 보다 지능적으로 자율주행 및 행동하게 하는 것이다. 본 연구에서는 온톨로지 추론을 기술을 가상공간에 접목시키는 방법에 대하여 주로 논의하고자 한다. 또한 이를 공간정보 상에서 온톨로지를 기반으로 기술된 정보와 이의 변화를 가시적으로 확인할 수 있는 온톨로지 가시화 기술을 제시한다.
본 연구는 IPTV의 지능형 검색을 가능하게 하는 VOD 어노테이션을 위해 효율적인 반자동 온톨로지 모델링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 워드넷(WordNet)으로 부터 특정 도메인(또는 장르)을 대표하는 콘텐츠에 관련된 키워드의 상 하위어와 동의어에 해당하는 부분 트리를 추출하고, 워드넷에 없는 외래어, 한자어 등은 확장하여 콘텐츠 온톨로지를 구축한다. 이 온톨로지는 보편적 계층구조와 특정 계층구조를 생성한다. 전자는 콘텐츠와 관련 키워드를 제약 기술(description)을 포함하는 클래스로 정의한 어휘의 의미 모델이다. 후자는 생성된 모델에 함의관계(subsumption) 추론 기술을 적용하여 키워드를 관련있는 콘텐츠로 추론한 모델이다. 어노테이션은 이 온톨로지를 기반으로 VOD에 콘텐츠와 장르의 메타데이터를 의미 기반으로 생성한다. 보편적 계층구조는 서비스 도메인에 독립적으로 재사용이 가능하며, 특정 계층구조는 서비스 목적에 맞는 완전하고 함축적인 모델을 생성한다. 제안하는 방법은 서비스 도메인에 상관없이 적용 가능한 알고리즘이며, 2,400건의 테스트 데이터로 어노테이션 결과를 평가하여 82%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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