온톨리지는 시맨틱 웹의 핵심 요소이며 시간이 흐름에 따라서 변화하는 특징을 가지고 있다. 온톨리지에서 발생하는 변화는 도메인 변화, 개념 변화, 메타데이터 변화 등이 있다. 이 논문에서는 이들 변화와 시간차원을 기반으로 하는 변경 집합을 제안한다. 온톨리지 버전은 대량의 정보를 저장하고 관리해야 하는데 이를 위해서 변경 집합을 이용한 버전 저장 방법들 제안한다. 제안하는 방법들 사이에 성능을 비교하고 평가한다.
온톨리지는 시맨틱 웹의 핵심 요소이며 시간이 흐름에 따라서 변화하는 특징을 가지고 있다. 온톨리지에서 발생하는 변화는 도메인 변화, 개념 변화, 메타데이터 변화 둥이 있다. 이 논문에서는 이들 변화와 시간차원을 기반으로 하는 변경 집합을 제안한다. 온톨리지 버전은 대량의 정보를 저장하고 관리해야 하는데 이를 위해서 변경 집합을 이용한 버전 저장 방법들 제안한다. 제안하는 방법들 사이에 성능을 비교하고 평가한다.
최근 교육에서 대두 되고 있는 중요한 문제는 학습자 중심의 맞춤형 교육이 이루어져야 한다는 것이다. 이러한 요구를 만족 시킬 수 있는 방법 중 하나는 학습자의 역량을 고려하여 학습을 진행하는 것이다. 이를 위해서는 학습자가 가진 역량에 따라 학습자의 목표를 이루기에 부족하다고 판단된 역량을 효율적으로 개발할 수 있는 콘텐츠를 추천하는 방법이 필수적이다. 우리는 임의의 학습자에 대한 역량 정보와 목표를 LIP 또는 ePortfolio 형식을 통해 제공하는 학습자 정보 시스템이 존재한다고 가정한다. 본 논문은 많은 교육 콘텐츠들이 존재할 때 위 역량 평가 시스템으로부터 얻어진 학습자의 역량 및 목표와 역량 맵을 확장한 역량 온톨로지를 활용하여 각 학습자에 가장 적합한 콘텐츠를 추천하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 역량 온톨로지와 도메인 온톨로지를 활용하여 역량 맵과 역량 정의가 지속적으로 변하더라도 유연하게 이에 대처할 수 있다.
본 연구는 매해 가트너에서 발표하는 'Emerging Technology'들 중 최근 5년간의 하이프 기술들의 포지셔닝을 기준으로 주요 국가의 연구 문헌과 특허 정보를 이용하여 국가별 기술 경쟁력 평가 지표에 대한 다면적 분석 방법을 제안한다. 급변하는 IT 기술 환경에서 미래 산업을 선도하기 위해서는 국가 R&D 기획에 있어 더욱 면밀하고 창의적인 방안들의 연구가 필요하며, 특히 다양한 산업 분야 중 급속한 변화를 보여주는 ICT 분야에 있어서는 이를 뒷받침할 고도의 R&D 투자방향을 예측할 수 있어야 한다. 이를 위해 본 연구는 많은 방법들 중 세계 기술 성숙도를 다루는 가트너 하이프 사이클과 연구 개발 투자가 집중되는 특허 정보 다면적 요소들을 통합 분석한 후, 국가별 기술 경쟁력의 평가 지표를 선정하였고, 이를 판단할 수 있는 기준으로 시장성, 잠재성, 확장성, 감소성을 제시하였다. 그 결과 가트너 하이프 사이클 기술들의 포지셔닝의 움직임과 다면적 분석 결과 변화가 유사하게 나타났다. 이에 따라 본 연구를 통해 ICT 기술 변화와 경쟁력 등을 직관적으로 파악할 수 있었고, 국가 R&D 투자방향을 설정하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다
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.
OWL 온톨로지는 실세계의 도메인 지식을 모델링 하는데 적합하다. 또한 명백하게 정의된 지식으로부터 암시적인 새로운 지식을 추론할 수 있다. 하지만 이 모델링된 지식은 완전할 수 없다. 사람이 가지고 있는 모든 상식을 모델링 할 수 없기 때문이다. 온톨로지는 완전한 지식표현을 위한 무결성 제약조건과 예외 처리와 같은 비단조 추론을 지원할 방법이 없다. 디폴트 규칙은 온톨로지 안의 특정 클래스에 대한 예외를 처리할 수 있다. 또한 무결성 제약은 온톨로지에 정의된 클래스의 제한조건(restriction)에 인스턴스가 일관되게 할 수 있다. 본 논문에서는 Open World Assumption(OWA) 기반의 온톨로지와 Closed World Assumption(CWA) 기반의 비단조 추론을 지원하는 규칙의 지식베이스를 통합하여 Open World 와 Closed World 추론을 모두 지원하는 실질적인 추론 시스템을 제안한다. 이 시스템은 온톨로지에 정의된 불완전한 개념을 다룰 때 OWA기반이라서 발생하는 문제점을 ASP(Answer Set Programming)를 사용하여 해결방안을 제안한다. ASP는 논리 프로그래밍 언어로써 비단조 추론을 허용하며, 서술 논리 지식베이스에 CWA 기반의 질의를 가능하게 한다. 제안하는 시스템은 Protege에서 제공하는 Pizza 온톨로지를 예로써 비단조 추론이 필요한 경우를 보이고, 잘 알려진 온톨로지들로 성능 평가하여 본 시스템의 정당(sound)하고 완전(complete)함을 증명한다.
오늘날 컴퓨팅 기능의 급격한 발달은, 시스템의 효율뿐만 아니라 지능화에 대한 요구를 증대시키고 있다. 지능화된 서비스를 성공적으로 제공하기 위해서는, 제공하려는 도메인에 대한 지식 처리 기능이 필수적이다. 시스템의 지능적인 행동은 그 시스템이 보유하고 있는 지식의 질(質)에 영향을 받기 때문에, 사용되는 지식의 질적 우수성을 보장하려는 시도가 이루어지고 있지만, 문제는 지식의 질이 높아질수록, 지식 관리의 비용이 증가한다는 점이다. 따라서 품질과 비용 사이의 균형점을 맞추기 위한 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용하려는 지식의 품질과 시스템에서 요구하는 지식의 품질을 비교함으로써, 이 균형점을 맞추는 방법을 제안한다. 이를 위해, 시스템이 제공하려는 서비스 시나리오를 대상 지식으로 표현 및 처리한다. 시스템 관리자는 이 결과를 바탕으로 채택하려는 지식과 자신의 시스템 사이의 괴리를 손쉽게 판단 할 수 있고, 그 차이를 없애기 위해 지식의 확장 및 축소의 부분을 결정하고, 수정할 수 있다.
시소러스의 개념과 개념간 계층관계가 온톨로지 구축에 흔히 이용되고 있다. 다만 시소러스 계층관계는 is-a관계 뿐만 아니라 세분화되지 않은 관계도 포함되고 있기 때문에, 온톨로지의 기본 관계인 is-a관계를 분별하는 작업이 필요하다. 본 논문은 개념의 어휘표현 정보를 이용하여 온톨로지의 is-a관계를 설정하는 규칙을 제시하였고, 개념의 정의문 정보를 이용하여 is-a관계를 검수하는 방법을 제안하였다. IT분야 시소러스에 대한 is-a관계 설정 실험결과, 어휘표현 정보를 이용한 규칙 기반 is-a관계 설정은 85.83%의 정확도를 보였고, 정의문 정보를 이용한 is-a관계 판단의 일관성 평가 결과 일치도가 86.44%였다.
기존 전자상거래와 달리 오픈 마켓 전자상거래는 판매자와 구매자들이 모여 자발적으로 온라인 상으로 거래하는 패러다임을 의미한다. 그러므로 구매자는 다수의 판매자들로부터 제품을 구매함에 있어 올바른 제품을 구매하는데 어려움이 존재한다. 이러한 어려움은 전자상거래에 대한 구매자 만족도를 저하시키는 요인이 될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 먼저 오픈 마켓 전자상거래에서 구매자의 요구를 분석하고, 오픈 마켓 기반 전자상거래에 대한 만족도를 증가시키기 위한 개인 성향 모듈을 설계한다. 이를 위해 사전연구를 통해 구매자의 요구를 분석한 결과, 상당수의 구매자가 기존 전자상거래 시스템에 만족하지 못하고 있으며, 이를 보완하기 위한 방법으로 판매자에 대한 부가적인 정보의 제공이 필요하다고 하였다. 그러므로 둘째 판매자에 대한 부가적 정보를 제공하기 위해 개인 성향 모듈을 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 개인 성향 모듈은 온톨로지를 기반으로 작성되며, 판매자와 구매자의 개인 성향을 반영, 평가 할 수 있도록 설계되었다. 본 논문의 기대효과로 온톨로지 기반 개인 성향 모듈은 오픈 마켓 전자상거래의 활성화와 구매자의 만족도를 증가시킬 수 있을 것으로 기대한다.
서로 다른 XML 스키마로 작성된 XML 문서간의 변환을 위해서는 두 스키마 사이의 의미적 연관관계를 계산하는 스키마 매칭 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 XML 문서의 변환을 위한 효율적인 스키마 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 단계로 구성된다. 먼저 제안된 온톨로지와 어휘 유사도에 기반하여 단말노드 사이의 후보매칭을 계산한다. 또한 문맥 정보를 반영하는 제안된 경로 유사도 비교를 통해 후보매칭간계 중에서 최종 매칭 결과를 선택한다. 특히 제안된 방법은 기존 연구와 달리 사용자 피드백에 의해 점증적으로 갱신되는 온톨로지에 기반한다. 제안된 온톨로지는 IsA나 PartOf와 같은 다양한 관계를 표현할 수 있기 때문에 일대일 매칭은 물론이고 다대일 및 일대다 관계의 복합매칭을 계산할 수 있다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 다양한 도메인의 XML 스키마를 대상으로 실험한 결과, 평균 97%의 정확률과 83%의 재현율을 나타내어 기존 연구보다 우수하였다. 특히 제안된 온톨로지의 갱신을 통하여 약 9%의 성능 향상을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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