Knowledge의 믿음이 추론 모형은 기존의 모형들이 갖고 있는 단점들을 해결하였으나,단순한 믿음에 대해서만 증명 기법을 제시하고 있고,여러가지 추론 규칙 스키마가 존재한느 믿음과 지식 시스템에 대해서는 증명 기법을 제시하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 여러가지 추론 규칙 스키마가 존재하는 지식과 믿음의 통일된 증명 기법을 제시하였으며,이의 정당성과 완전성을 증명하였다.이 증명 기법은 과거의 기능체계 모형으로는 표현할수 없는 추론 규칙 스키마들까지도 처리가 가능하다. 또한,이 증명 기법을 사용하는 정리 증명 시스템을 구현함으로써 이의 실용성과 유용성을 보였다.
최근의 검색 형태는 키워드 기반 검색에서 보다 더 정확한 결과를 제공하기 위한 시맨틱 검색 방법으로 변화하고 있다. 하지만 일반 사용자들은 여전히 기존의 키워드 기반 검색에 익숙하기 때문에 시맨틱 검색을 위한 형식화된 구조적 질의어를 구성할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 사용자들의 키워드 해석을 위한 온톨로지 지식 베이스 스키마를 제안한다. 제안된 스키마는 서술 논리 추론을 위해 OWL-DL을 기반으로 설계되었으며 최소한의 관계 정의와 추론 규칙 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)으로 추론함으로써 보다 풍부한 개체 관계의 표현을 제공한다. 마지막으로 논문에서 제안한 사용자 질의 의미 해석 기법의 검증을 위해 키워드 유사도 실험 결과를 설명한다.
수학은 추상적인 학문이다. '추상'은 몇 개 또는 무한히 많은 사물의 공통성이나 본질을 추출하여 파악하는 사고작용이다. 이렇게 추상된 것들을 모아 분류를 하고 그 다음에 이름을 붙이는 것이 바로 개념이 형성되는 과정이고 수학자가 수학을 하는 과정이다. 이 개념들은 여러 가지 모양으로 결합하여 스키마라고 부르는 개념 구조를 형성하게 되는데, 이 스키마는 수학적 사고를 하는데 매우 중요한 역할을 하여 수학을 개념적으로 이해하는데 도움을 주며, 새로운 지식을 얻는데 필요한 필수적인 도구가 된다. 본 논문에서는 연속적인 수열의 합의 공식에 대하여 학생들이 Skemp가 말한 '관계적 이해'를 할 수 있도록 스키마를 이용하여 문제를 해결할 수 있는 모델과 원주의 스키마를 이용한 생활 속의 문제를 제시하여 학생들이 공식을 암기하기보다는 수학의 구조를 파악하고 연계성을 이해함으로서 능동적인 구성활동을 유발하여 수학에 대한 흥미를 느낄 수 있도록 도움을 주고자 한다.
본 연구는 독서과정에서 배경지식의 중요성을 인식하고 학교도서관의 독서교육에서 스키마 활성화 방안을 제시하는 연구를 진행하였다. 기초연구로서 독서의 과정과 스키마의 개념에 대해서 살펴보았으며 학교도서관 독서교육의 현황을 점검해 보았다. 스키마 활성화를 위해 학교도서관에서 필요한 독서전략을 살펴보고 이를 근거로 SQ3R독서법을 적용하여 수업모형을 개발하였다. 수업지도안을 설계하고 그래픽조직자를 활용한 학습 활동지를 제작하여 학교도서관에서 수업을 실시하였다. 전문가 검토의 결과를 수업모형에 반영하여 학교도서관의 독서교육에서 스키마 활성화를 위한 수업모형을 개발하였다.
RDF 지식 그래프의 사용이 늘어나면서 표준화된 RDF 스키마 표현 형식의 부재가 데이터 상호 교환·운용성을 저해한다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 위해 W3C는 RDF 그래프에 대한 구조 묘사 및 검증을 지원하는 SHACL 명세를 개발하였다. 관계형 데이터베이스(RDB)는 구조화된 지식 그래프를 얻는 주요 원천 중 하나이다. RDB로부터 RDF 그래프를 생성하는 방법은 통상 W3C에 의해 표준화된 R2RML 명세를 따른다. 그러나 R2RML 방식으로 생성한 RDF 그래프에 대한 스키마를 생성하기 위해서는 전문가에 의한 별도의 수작업이 요구된다. 본 논문에서는 R2RML 매핑에 의해 구축된 RDF 그래프에 대한 SHACL 스키마를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 특징은 R2RML 매핑 문서만으로 SHACL 스키마를 생성할 수 있다는 것이다. 본 논문은 제안하는 방법의 구현 사항들을 상세히 기술하며 구현 결과물을 W3C의 R2RML 테스트 케이스에 적용한 결과를 제시한다.
지식을 축적하고 활용하기 위한 계속된 시도들이 '시맨틱 웹'이라는 개념에까지 이르게 되었는데, 시맨틱 웹이란 결국 인간의 지식을 정형화하겠다는 정보조직의 욕구에서 비롯된 산물로써, 인간이 언어로 표현하는 지식을 정형화하는 방법을 제시하고 이를 표준 웹 환경으로 통합하여 미래의 웹 환경을 일종의 통합된 목록시스템으로 구현하려는 노력이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 시맨틱 웹의 전반적인 개요와 시맨틱 웹을 구현하기 위한 기반인 RDF 스키마 및 여러 온톨로지 언어의 특징과 역할에 대해 살펴보고 몇가지 온톨로지를 기반으로 한 응용 연구를 소개하였다. 또한, W3C를 중심으로 시맨틱 웹을 위한 표준 온톨로지 언어로 제안된 OWL(Web Ontology Language)을 바탕으로 패싯형 시소러스인 AAT(Art and Architecture Thesaurus)의 개념 체계를 이용한 온톨로지 스키마를 구현하여 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 기반 시스템의 구축사례로 제시하였다.
시맨틱 웹 기술을 이용하는 추론 엔진들이 사용하는 지식은 기본적으로 주어(subject)와 술어(predicate), 목적어(object)로 구성된 트리플(triple)들의 집합이며, 이를 저장하기 위한 구조로 관계형 데이터베이스(R-DB)가 주로 이용된다. 본 논문은 DBMS 기반의 추론 서비스인 OntoThink-K$^{(R)}$트리플 저장 구조와 함께 SPARQL 질의 언어를 지원하기 위한 SPARQL-SQL 매핑에 대해 설명한다. OntoThink-K$^{(R)}$스키마 무관과 스키마 인지의 두 가지 방식의 트리플 저장 구조를 지원하며, 본 논문에서는 각 저장 구조에 따른 SPARQL-SQL 매핑 방법을 설명하고 실험을 통해 두 방식에서의 추론 속도의 차이를 비교한다. 이 실험 결과로부터 우리는 스키마 인지 방식을 사용함으로써 스키마 무관 방식에 비해 적어도 2배 이상의 속도 향상을 꾀할 수 있음을 알았다.
본 연구는 대용량의 공간자료에서 의미 있는 지식을 탐색 및 발견하고, 인터넷 환경에서 공간적 의사결정과정을 지원하기 위한 방안을 설계하였다. 그리고 설계를 기반으로 실험적 원형 시스템(Pilot Tested System)을 구현하여 의사결정자와 분석가 사이에서 특정주제에 적합한 다차원적 분석을 위해 양방향 통신이 가능하도록 공간 데이터 웨어하우스의 눈송이 스키마모델(snowflake schema model)을 활용하였다. 눈송이 스키마는 공간자료와 연계할 경우 기존 스타 스키마모델(star schema model)보다 확장성과 유연성이 뛰어난 분석중심의 설계방안이다. 또한 눈송이 스키마모델의 평가를 위해 백화점 거래사례를 통해 실험적 시스템을 구현하여 평가하였다. 이 시스템의 목적은 목표마케팅 지역설정이며, 의사결정자와 분석가의 양방향통신이 가능한 인터넷상담시스템이다.
본 논문에서는 RML 매핑 방식으로 생성된 RDF 지식 그래프의 구조를 묘사하고 검증할 용도의 ShEx 스키마를 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. ShEx 스키마는 제약 조건들로 구성된다. 제안된 시스템은 대부분의 제약 조건을 RML 매핑 규칙을 변환하여 생성한다. 매핑 규칙에서 유도된 제약 조건만으로 구성한 스키마는 사용자가 RML 매핑으로 생성한 그래프의 구조를 파악하는 데 도움을 주는 용도로는 부족함이 없지만 정교한 검증 용도로 사용하기에는 충분치 않다. 검증 용도에 부합하는 스키마가 요구될 경우, 제안된 시스템은 RML 매핑의 입력 데이터 소스에서 추출한 메타데이터를 사용해 만든 제약 조건이 추가된 스키마를 생성할 수 있다. 제안된 시스템이 지원하는 입력 데이터 소스 유형은 CSV, XML, JSON, RDBMS다. 297개의 테스트 케이스로 구성된 실험에서 보인 결과는 제안된 시스템이 RML 매핑으로 생성된 RDF 그래프 검증을 위해 범용적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
시맨틱웹의 구현 도구로써 온톨로지가 있다. 온톨로지는 지식개념의 의미적 연결을 하는데 사용된다. 영어 위키피디아를 토대로 한 영어 DBpedia 온톨로지는 스키마(owl파일 형태)와 인스턴스 모두 잘 구축이 되어있다. 그리고 영어 DBpedia의 각 Class에 한글은 레이블의 형태로 달려있다. 하지만 한글 레이블을 가지고 있지 않은 영어 DBpedia의 Class들이 절반이 넘기 때문에 한글 Class들만으로 된 스키마 구축은 의미가 있다. 한글 Class들로 만들어진 스키마가 있다면 두 한글 온톨로지 사이의 클래스 매칭 알고리즘을 위한 실험이나 한글 온톨로지 자동 증강 알고리즘의 연구 등에 유용하게 쓰일 수 있을 것이다. 본 논문에서 구축한 한글 DBpedia 온톨로지 스키마는 영문 DBpedia 온톨로지의 계층구조와 한글 클래스와 영문 클래스 사이의 매핑정보를 바탕으로 구축되었다. 그리고 기존에 제공되는 한글 DBpedia 온톨로지 클래스의 영어매핑 정보가 있는 한글 프로퍼티와 영어매핑 정보가 없는 한글 프로퍼티를 모두 한글 클래스의 프로퍼티로 입력해주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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