다양한 XML 데이터를 통합 관리하고, 여러 애플리케이션에 정보를 제공하는 웹 서비스 기반의 정보시 스템에서는 체계적이고 효과적인 XML 데이터의 저장 및 검색을 요구한다. 특히, 물류 분야의 정보시스 템에서는 다양한 물류 객체의 정보를 저장하고 관리 하여야 하며, 여러 애플리케이션의 물류 정보 요청에 지능적인 XML 데이터 검색으로 대처할 수 있어야 한다. XML은 데이터를 구조적으로 표현하고, 체계적인 정보 전달을 위해 많은 분야에서 이용하고 있다. XML 데이터는 데이터 구조적 형식을 정의하는 태그와 해당 값으로 구성되어 있다. 각각의 데이터 구조를 가지는 다양한 물류 데이터의 통합 관리 및 검색서비스를 위해서는 XML 데이터의 섹인이 매우 중요하다. 본 논문에서는 웹 서비스 기반의 물류정보 시스템에서 효율적인 정보 검색서비스 제공을 위한 XML 데이터 색인 기법을 제안한다. 또한, 다양한 물류데이터의 효율적인 통합 관리 및 검색을 위한 온톨로지의 적용을 제안한다.
인터넷 및 분산 환경에서 XML은 애플리케이션 간의 자료 저장 및 자료 교환을 위한 표준으로써, XML 문에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 이기종 관계형 데이터베이스 시스템들 간의 메타데이터 및 데이터 교환을 위해 W3C에서 제안한 XML Schema를 사용한다. XML Schema는 평면적 구조인 관계형 데이터베이스 시스템의 메타데이터 및 데이터를 계층적 구조인 XML 문서형식으로 나타낼 수 있는 메커니즘을 가지고 있으며, 다양한 원시 데이터 형식을 지원하여 관계형 데이터베이스 시스템이 제공하는 데이터형식을 충분히 반영할 수 있는 구조를 가지고 있다. 또한 기존의 이질적인 전자상거래 플랫폼을 사용하므로 인해 발생하는 시스템간의 상호 호환 및 운영의 어려움이 있다. 그러나 분산 환경에서 이질적인 특성을 해결하기 위해서 XML을 기반으로 하는 쇼핑몰들의 통합된 정보를 검색할 수 있는 사이트가 등장하고 있어 고객들이 구매하고자 하는 상품에 대한 정보를 보다 쉽게 검색할 수 있도록 각종 쇼핑몰 사이트를 연결하여 통합하는 과정이 진행 중이다. 따라서 상품을 검색할 때 메타데이터를 이용하여 선택에 필요한 정보를 고객에게 제공함으로서 상품을 효율적으로 검색할 수 있다. 따라서 XML기반으로 분산된 이 기증의 시스템들을 온톨로지(Ontology)기반의 메타데이터를 이용하여 상품을 검색할 수 있는 시스템을 제안하고, 온톨로지 기반의 메타데이터 XMDR(eXtended MetaData Registry)을 이용한 상품 검색 시스템을 효율적으로 검색하기 위한 온톨로지 서버 구축에 관한 방법을 제안한다.
그리드 컴퓨팅 환경에서 컴퓨팅 자원은 매우 다양한 네트워크와 시스템으로 구성되어 있다. 이기종의 환경에서 기존의 자원선택 기법으로 사용자가 원하는 자원을 검색 및 선택하는 것은 자원정보의 저장 구조상 한계가 있다. 본 논문은 사용자의 요구사항과 데이터 특성에 맞는 자원을 선택하기 위해 그리드 자원을 온톨로지로 구축하고, SWRL을 이용하여 정의한 규칙을 바탕으로 추론 엔진을 거쳐서 자원을 선택 및 제공하는 온톨로지 기반의 그리드 자원선택시스템을 제안한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 온톨로지 기반의 그리드 자원선택 시스템이 기존 그리드 자원선택 시스템인 Condor-G와 Nimrod-G 보다 더 높은 작업 처리율 및 자원 이용률과 적은 작업 손실 및 처리 시간을 보임으로써 그리드 자원선택을 지능적이며 능동적으로 할 수 있고, 자원 이용에 더 효과적이라는 사실을 증명한다.
본 연구는 태스크 온톨로지를 이용한 자동차부품 추천시스템 개발 방법을 제안하였다. 제안한 지능형 추천 시스템은 자동차 부품 조립과정을 학습하도록 하였으며, 자동차부품 추천을 위하여 부품들을 온톨로지 방법으로 구축하였다. is-a Relationship 기반 hierarchical Taxonomy를 이용하여 자동차 엔진을 구성하고 있는 각각의 부품들 사이의 관계를 설정하였다. 각각의 부품은 자동차 전문가의 지식에 의해 각기 다른 가중치 값을 가지고 있게 된다. 가중치는 자동차 추천시스템의 사용자들이 직접 사용하면서 선택한 횟수와 가중치의 곱 연산을 이용한 결과 값을 시스템 내에서 기록하여 순서를 작성하고 결과적으로 우선순위(priority)가 높은 순서부터 사용자에게 출력함으로써 어느 부품의 어느 요소가 중요한지 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 자동차부품 지능형 추천시스템은 사용자가 쉽게 접근하기 어려운 자동차 부품관련 부분을 생성된 데이터를 바탕으로 임의의 부품을 선택했을 때 해당 부품과 밀접한 관계를 가진 부품을 표현하여 특별히 전문적인 지식 없이도 손쉽게 자동차 부품의 조립 및 쓰임새와 중요성을 알 수 있게 해주는 시스템이다.
온톨로지(Ontology)란 사람들이 세상에 대하여 보고 듣고 느끼고 생각하는 것에 대하여 서로 간의 토론을 통하여 합의를 이룬 바를 개념적이고 컴퓨터에서 다룰 수 있는 형태로 표현한 모델로, 개념의 타입이나 사용상의 제약조건들을 명시적으로 정의한 기술이다. 온톨로지는 일단 합의된 지식을 나타내므로 어느 개인에게 국한되는 것이 아니라 그룹 구성원이 모두 동의하는 개념이다. 그리고 프로그램이 이해할 수 있어야 하므로 여러 가지 정형화가 존재한다. 온톨로지는 자연어의 기계 번역과 인공지능 분야에서 활용되며, 최근에는 특정 분야의 인터넷 자원과 그 사이의 관계를 기술하는 온톨로지를 사용하는 시맨틱 웹과 이것에서 파생된 시맨틱 웹 서비스 등의 핵심 요소로서 주목받고 있다. 이 논문은 본 연구에서는 창업 시스템 사례를 통한 온톨로지 개발 및 구축을 제안한다. 온톨로지를 이용한 창업 시스템의 개발은 창업 영역에서 서비스 시스템 구현의 토대가 될 것이다.
컴퓨터 기술이 발달되면서, 3D 가상현실을 구현할 수 있는 여러 가지 도구들이 웹이나 개인용 컴퓨터에서 운용되고 있다. 또한 3D 가상현실 기술은 새로운 컴퓨터 응용분야로 전자상거래, 기업홍보, 교육, 의료, 시뮬레이션, 그리고 컴퓨터 게임까지 널리 활용되고 있다. 하지만 설계자들이 3D 모델링을 하기 위해서는 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 새로운 3D 모델을 개발하는 대신에 기존의 모델을 효과적으로 재사용할 수 있다면 많은 노력과 시간을 절약 할 수 있을 것이다. 하지만 이러한 것이 가능하려면 사용자에 의해 정의된 3D 객체를 데이터베이스로부터 관련성이나 유사성이 높은 객체를 찾을 수 있어야한다. 이 논문에서는 에이전트 기법을 사용하여 메타데이터와 온톨로지 정보를 참고하여 3D 모델을 추천하는 시스템을 설계 및 구현 하였다.
최근 모바일과 유비쿼터스 컴퓨팅에서 보다 지능적인 다양한 서비스를 제공하고자 하는 비즈니스 전략과 함께 온톨로지 기술이 큰 관심이 되고 있다. 온톨로지를 이용하는 응용 도메인에서의 본질적 문제점은 모든 영역 구성원, 에이전트, 응용 프로그램이 온톨로지에서 정의된 동일 개념을 공유해야 하는 것이다. 하지만, 다양한 제조업자에 의해서 만들어지는 다양한 모바일 디바이스, 센싱 디바이스, 네트워크 구성요소, 다양한 통신 사업자, 다양한 서비스 제공업자 들이 모여 이루어지는 모바일과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 서로 상이한 온톨로지가 공존할 가능성이 높다. 이러한 의미적 상호 운용성의 문제를 해결하고자 했던 다수의 연구가 있다. 이를 크게 분류하면, 맵핑, 합병, 변환에 의한 방법들이다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 OntoMorph와 같이 상이한 온톨로지 데이타들 간에 변환 규칙을 직접 작성하여 사용하는 방법에 초점을 맞춘다. 하지만 이러한 변환 규칙을 수작업으로 직접 작성하는 방법은, 그 자체도 어려울뿐더러 N개의 온톨로지가 존재할 경우 최악의 경우 $O(N^2)$의 변환 규칙 작성 복잡도를 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 복잡도를 개선하기 위한, 웹의 개방성에 근거한 연쇄 조합 변환 규칙 생성의 개념을 소개한다. 연구 성과는 변환 규칙의 변환의 신속성, 변환의 적합성, 변환 규칙 작성의 용이성 등의 중요한 평가 요소를 도출할 수 있었으며, 몇 가지 실험 및 기존 연구와의 비교 분석을 통하여 제안된 방법이 신속성과 정확성을 보장하면서 보다 높은 용이성을 가짐을 확인할 수 있었다.
현재 컨테이너 물동량은 지속적으로 증가하고 있는 추세이며 이에 따라 수송 원가를 절감하기 위해 초대형 컨테이너선들이 늘어나서 컨테이너 운송이 대형화되어지고 있다. 그러나 항만의 자원은 한정되어 있어서 효율적이고 안전하게 운송하기 위해서는 컨테이너에서 수집된 센서 데이터를 기반으로 환경과 상황에 따른 정보들을 활용하여 지능적이고 적응적인 서비스를 제공하는 방법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 상황인식 기법을 적용한 컨테이너 상황인식 미들웨어를 제시하였다. 먼저 사용자, 사물과 동작, 서비스를 포함하는 모든 것을 통칭 적으로 컨텍스트라는 범주로 포함시키고 이 정보를 바탕으로 서비스의 제공이 필요한 상황마다 활용하기 위해서는 컨테이너 도메인의 상황적 요소를 분석해서 컨테이너가 처할 수 있는 특정 상황들이 어떠한 요소들의 조합으로 이루어지는지 정의하고 그 요소들 사이에는 어떤 관계성이 있는지에 대한 컨테이너 상황 온톨로지 모델링을 하였다. 온톨로지 모델을 바탕으로 컨테이너 및 환경에 대한 컨텍스트를 온톨로지로 구축하고 추론을 위한 규칙을 기반으로 상황인식적인 서비스를 추론하는 미들웨어의 개발 및 우선순위 등 정책적인 상황 관리를 가능하게 하는 기능을 구현하였다.
인간의 사고방식을 컴퓨터가 이해할 수 있고, 이러한 인간과 컴퓨터의 의미적인 상호작용(semantic interaction)이 컴퓨터와 컴퓨터 사이에서도 그대로 반영될 수 있는 기술적 환경이 조성되도록 하는 것은, 인공지능 뿐만 아니라 정보검색, 지식기반 시스템 등이 궁극적으로 추구하는 연구 개발의 목적이라 할 수 있다.
최근 자율 로봇을 지원하는 로봇의 지식 체계를 확립하기 위해 온톨로지 기술이 많이 사용되고 있다. 즉, 온톨로지를 통한 로봇의 지식 체계에 대한 데이터베이스 스키마를 설계하고 이에 따른 추론 시스템을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있는 시점이다. 이러한 관점에서, 본 논문은 독거 노인을 보조하는 실용적인 SilverMate 로봇분야와 같은 로봇의 지능적인 서비스를 요구하는 분야에서 로봇의 지식 체계 프레임워크를 제공하는데 초점을 두고 있다. 제안하는 지식 체계는 로봇의 자전적 기억을 중심으로 자전적 기억을 기술하기 위한 5W1H 모델을 제안하고 의미적 상관관계를 기술하기 위해 의미기억 모델로서 SCOT-SN 모델, 절차적 기억 모델로서 TES 모델을 정의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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