최근 들어서 생물학, 건설, 토목, 의학, 화학, 항공 등 다양한 과학 분야에서 효율적인 공동 연구를 돕기 위해서 그리드 기반 데이터 통합을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 각 분야에서 사용하는 이질적인 형식의 데이터를 원활히 통합하는 것은 매우 어려운 문제이다. 이러한 측면에서, XML은 이질적인 시스템 간 데이터 공유의 수단으로서 광범위하게 사용되고 있으나, 데이터를 의미적으로 통합하는데 에는 한계가 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 그리드 환경에서 XML Schema 에 기반을 둔 이질적인 데이터 소스들을 의미적으로 통합하고 검색하는 방법으로서 RDF/RDFS 기반의 온톨리지 매핑을 통한 통합 검색 방안을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 특히 데이터를 XML Schema를 이용해서 표현하기 때문에 원래 데이터소스에 대한 수정 없이도, XML Schema 기반의 구조적 검색뿐 아니라, 온톨로지 기반의 의미적인 데이터 통합 및 검색을 가능하게 한다. 우리는 이 방법을 토목 분야의 시스템에 적용하여 검증하였다.
최근 IT산업의 발전으로 인해 광범위한 정보가 존재하는 웹 기반 환경에서 원하는 정보의 검색과 검출을 위한 시멘틱 웹(Semantic Web) 기반의 온톨리지에 대하여 연구가 다양하게 진행 중이다. 본 논문에서는 온톨로지 기법을 이용하여 인간의 다양한 편의와 친환경적인 습지의 수질 관리에 대한 통합적이고 편리한 관리를 위해 WSN 기반의 습지 수질 관리에 특화된 온톨리지 설계 및 구축을 진행하였다.
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.
레거시시스템 관계형 데이터의 효율적인 재사용을 위해 많은 연구가 있었다. 온톨로지 기반 분류기법의 적용으로 문제점이었던 의미적 해석 및 처리를 해결하고, 사람의 이해가 아닌 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지 기반 효율적 재사용을 위해 관계형 데이터의 유형 분류기법을 적용한 SDTC 기법의 제안하였고 결과물로 생성된 정보를 저장하는 SDR 데이터 저장소가 생성된다. 도한 SDR 데이터의 통합으로 향상된 재사용을 할 수 있도록 하였다.
이 연구의 목적은 국제표준 온톨로지 언어로 간주되고 있는 W3C의 웹 온톨로지 언어(OWL)와 ISO 토픽맵(Topic Map)의 핵심개념을 상세히 기술하고, 각 언어의 의미표현력에 대해서 비교분석하는 것이다. 본 논문의 구성은, 첫째 온톨로지의 기반을 이루고 있는 URI와 네임스페이스에 대해서 기술하는 것이고, 둘째 토픽맵의 핵심 개념인 토픽(Topic), 연계(Association), 어커런스(Occurrence) 등에 대한 상세한 설명을 제공하는 것이고, 셋째 토픽맵이 검색결과를 의미 있는 그룹으로 묶어서 보여 주어야 한다는 목록의 제2목적을 효율적으로 성취하는 방법에 대해서 기술하는 것이고, 마지막으로 토픽맵과 OWL의 의미표현력의 차이점에 대해서 상세하게 비교분석한 내용으로 되어 있다.
한국어 정보처리를 위하여 전 분야를 포괄하는 대단위 시소러스를 계획하고 이를 개발하고 있다. 이 시소러스는 현재 현장에서 정보의 색인과 검색용으로 사용되고 있으며 새로운 용어가 추가되면서 계속하여 증식하고 있다. 그런데 정보처리에 대한 새로운 요구가 증가함에 따라 대단위 온톨로지의 개발이 필요하게 되었으며, 이에 시소러스를 온톨로지로 변환할 준비를 하고 있다. 본 고에서는 온톨로지를 만들기 위하여 지금까지 구축한 시소러스의 내용에 대하여 논한다.
본 논문에서는 위치 기반 서비스로서의 U-Learning에 적용할 수 있는 구성 및 온톨리지 이론을 정의하였다. 또한 본 논문에서는 위치 기반 서비스로서의 U-Learning에 대한 확실한 비전을 제공하고자 하였다. 상황 인식을 적용한 전형적인 U-Learning을 소개하였으며, 핵심 아이디어 및 기술적 개념을 포함한 학습 환경 구조도 소개하였다. 고급 정보통신 기술의 원리를 적용하여, 위치 기반 서비스로서의 U-Learning을 위한 인공지능 기반 상황 인식 개념도 정리하였다. 본 논문에서 언급하는 위치 기반 서스비로서의 U-Learning 및 하위 개념들은 새로운 패러다임을 제공할 것이며, 학습 환경 구조에 포함된 하위 요소들도 모두 제안하였다.
90년대 들어 각광받고 있는 에이전트 기술은, 동현 또는 이형의 에이전트가 각자 맡은 일을 해결하는 일종의 멀티분산 시스템으로, 조정 에이전트가 여러 응용 에이전트의 통신과 제어를 담당하는 멀티 에이전트 시스템이 주류를 이룬다. 에이전트 기반 응용 기술로는 인터넷 정보검색, 온라인 쇼핑, 메시징, 네트워크 관리등이 있는데, 포괄적으로 본다면 이러한 기술은 인터넷의 보편화에 따라 넘쳐나는 정보를 효율적으로 다루기 위한 기술이라고 볼 수 있다. 본 논문의 목적은 유사도와 강화 학습을 사용하여, 정보를 제공하는 에이전트와 정보를 요청하는 에이전트간의 연결을 매개하는 조정 에이전트(Coordination Agent, Middle Agent) 구현 방식을 제안하는데 있다. 정보 에이전트를 사용하는 멀티 에이전트 시스템에서, 정보 에이전트는 조정 에이전트에게 자신의 정보를 등록하고, 질의 에이전트는 조정 에이전트에게 원하는 질의를 요청함으로써, 서로에 대한 지식 없이도 정보의 교류가 가능하다. 그러나. 정확한 정보의 교류가 가능하기 위해서는 정보 에이전트가 자신이 제공하는 정보를 조정 에이전트에 등록했을 때, 등록된 정보와 정확히 일치하지 않는 정보를 지의 에이전트가 요청했을 경우에 대한 적절한 대처 방안이 마련되어야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 질의 에이전트의 질의와 가장 밀접한 정보를 제공하는 것으로 판단되는 정보 에이전트를 찾는 방안을 제안하고 가상의 실험공간에서 얻어진 결과에 대하여 타당성을 검증한다.
정보 검색에 대한 연구는 방대한 데이터에서 원하는 검색 정보를 제공할 뿐 만 아니라 개인의 취향에 따른 맞춤 검색 및 추론된 지식을 제공하는 데 초점을 두고 있다. 본 논문의 목적은 데이터를 개념화하여 분류 및 정의할 수 있는 온톨로지 구조를 기반으로 숨어있는 지식을 발견하여 개인 맞춤 검색을 제공하는 추론 알고리즘에 대해 연구하는 것이다. 현재의 검색에서는 방대한 데이터에서 너무 많은 검색 결과를 제공 하거나 검색 결과를 제공하지 못하는 경우도 발생하고 여다. 이러한 정보 검색의 단점을 보완하기 위해 OWL 온톨로지 제약조건과 연관 마이닝 방법으로 추론된 연관 지식을 SWRL 추론 언어로 표현하여 Jess 엔진을 통한 새로운 지식을 발견하여 효율적인 검색을 지원하는 알고리즘을 제안한다. 식당, 주유소, 제과점 등의 도메인에 따른 개인별 선호 온톨로지를 구축하고, 주유소 개인 선호 데이터를 예제로 하여 연관 및 온톨리지 기반에서 정보를 검색할 때, 연관 및 추론 정보를 제공함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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