최근, 패턴분류에 온톨로지를 이용하려는 연구가 다양한 분야에서 시도되고 있다. 그러나 대부분의 이러한 연구에서는 패턴분류 관련 지식을 표현한 온톨로지지가 패턴분류 과정에서 단순히 참조되는 수준에 머물고 있다. 본 논문에서는 퍼지 규칙기반 분류기를 확장한 온톨로지 기반 퍼지 분류기를 제안한다. 이를 위해 퍼지규칙 기반 패턴분류 방법을 개념화하여 온톨로지를 구성하고, 패턴분류를 위한 온톨로지 추론 규칙을 생성한다. 그리고 IRIS 데이터집합의 패턴분류 실험을 통해 온톨로지 기반 퍼지 분류기의 타당성을 보인다.
최근 제조업에서 제품 설계를 지원하는 디지털 전문가 시스템을 개발하는 사례가 일어나고 있다. 이 시스템은 제조업에서 엔지니어가 프로세스를 통제하고, 생산관리와 시스템 관리 등을 위하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 전문가 시스템을 구축하기 위한 온톨로지 기반의 추론 엔진 개발에 대하여 논한다. 전문가 시스템은 한국어를 지원하고 다양한 기능을 가지며, 그래픽한 온톨로지 맵 인터페이스와 퍼지 룰 기능 정의 등의 기능을 갖도록 하였다. 또한, 온톨로지 맵 구축과 온톨로지 기반의 퍼지 추론 방법에 대하여 지식을 표현하는 방법에 대하여 설명한다.
특정 분야의 용어를 표현하는 전문용어 사이의 계층관계를 학습하는 방법은 규칙기반학습방법, 통계기반학습방법 등이 있다. 본 논문에서는 문서에서 추출된 퍼지용어 정보를 바탕으로 한 온톨로지 구조를 카테고리화하여 퍼지용어의 전문성을 이용하여 주어진 퍼지용어의 상위어 후보를 레벨화한 후 퍼지용어 의미유사도를 계산하여 선택된 후보들 중에서 최적의 상위어후보를 결정한다. 즉, 퍼지용어의 전문성을 레벨화하기 위한 확장된 AHP방법은 퍼지용어사이의 비교를 통해 가중치나 상대적 중요성을 결정한 후 퍼지집합의 Min연산자와 다이스계수, Min+다이스계수방법들을 비교한다. 이 방법들은 퍼지용어 의미유사도에 따라 문서들이 가지는 의미론적 내용과 관계의 식별을 바탕으로 보다 더 정확하게 문서를 분류할 수 있고 자연어처리 등 많은 분야에 활용될 수 있을 것이다.
현재 전자상거래 시스템에서 도메인에 대한 전문적 지식이 없는 사용자는 원하는 상품을 찾기 어렵다. 또한, 다양한 전자상거래 시스템간의 공통적인 상품 정보에 대한 표준이 부족하므로 원하는 상품을 찾기 위해선 많은 시간과 노력이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반의 온톨로지 언어를 확장하여 퍼지 상품 지식베이스를 구축하고 지능적 질의 처리가 가능한 지능형 에이전트를 제안한다. 상품 지식베이스를 퍼지 온톨로지를 통해 구축함으로서 도메인에 대한 전문적인 지식이 없는 사용자를 지원하고, 서로 다른 시스템간에 표준적인 상품 지식으로서 질의 처리에 사용될 수 있다.
공급사슬관리(SCM)는 공급사슬의 가치를 높이고 변화하는 환경에 더 민첩하게 적응할 수 있는 전략적인 접근방식이다. 공급사슬 파트너 간에 중단 없는 파트너쉽과 가치 창출을 위해서는 정보와 지식의 공유 및 적절한 파트너 선정기준이 적용되어야 한다. 따라서 파트너 선정 기준은 제품의 품질과 신뢰도를 유지하기 위해서 아주 중요하다. 제품의 각 부품은 적절한 공급 파트너를 통해서 공급된다. 파트너를 선정하는 기준은 기술적 능력, 품질, 가격, 지속성 등 여러 요인이 있다. 실제로 파트너 선정기준은 구성부품의 특성에 따라서 변화할 수 있다. 그 부품이 핵심 구성품이면 품질이 가격에 비해서 최고 우선순위가 된다. 표준부품은 낮은 가격이 우선순위를 가진다. 간혹 긴급 주문과 같은 예기치 못한 상황이 발생하면 우선순위가 변하게 된다. 따라서 SCM 파트너 선정 기준은 구성부품의 특성과 상황에 따라서 동적으로 결정 되어진다. 이 연구의 목적은 상황과 부품의 특성에 따라서 공급사슬 파트너쉽을 위한 온톨로지 모델을 제시하고자 하는 것이다. 변수의 불확실성은 퍼지이론을 이용하여 나타내고자 하였다. 부품별 우선순위와 상황변수는 웹 온톨로지 언어(OWL : Web Ontology Language)를 이용하여 모델링 하였다. 부품의 우선순위는 퍼지로직을 이용한 퍼지소속함수로 변환 되어진다. 온톨로지의 추론을 위해서 SWRL(Semantic Web Rule Language)을 이용하였다. 제안된 모델의 구현을 위해서 자동차 구성품인 스타트모터 부품을 대상으로 온톨로지를 구축하고 구성 부품별 우선순위에 따른 공급 파트너를 선정하는 과정을 제시하였다.
트래픽 혼잡이 도심지역에서는 급속히 증가하고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 유용한 핵심 정보를 사용하여 트래픽 상황을 신속하게 인지할 수 있는 실시간 그리고 지능적인 방안이 필요하다. 본 연구는 실시간 교통망을 관찰하고 여행자를 위한 도시의 극성 지도를 구축하기 위하여 퍼지기반 오피니언 마이닝 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 도시의 교통 상황에 관련한 트위터 및 리뷰를 추출하고, 특징 오피니언을 추출하여, 퍼지기반 오피니언 마이닝 시스템를 사용하여 교통 및 도시의 특징적 극성을 규명한다. $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ OWL 과 자바를 사용하여 퍼지기반 오피니언 마이닝 시스템과 그 지능형 프로토타입을 개발한다. 실험을 통하여 트위트 및 리뷰의 분석과 오피니언 마이닝 측면에서 성능이 개선됨을 확인하였다.
복잡한 의미관계를 정의하는 온톨로지를 구축하는 일은 매우 정밀하고 전문적인 작업이다. 잘 구축된 온톨로지를 응용 시스템에 활용하기 위해서는 온톨로지 클래스에 대한 많은 인스턴스 정보를 구축해야 한다. 본 논문은 온톨로지 인스턴스 정보 추출을 위하여 방대한 양의 웹 문서로부터 주어진 주제에 적합한 문서만을 추출하는 주제 중심 웹 문서 수집 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘을 바탕으로 문서 수집 시스템을 개발한다. 제안하는 문서 수집 알고리즘은 URL의 패턴을 이용하여 주제에 적합한 링크만을 추출함으로써 빠른 속도의 문서 수집을 가능하게 한다. 또한 링크 블록 텍스트에 대한 퍼지집합으로 표현된 주제 적합도는 문서의 주제 관련성을 지능적으로 판단하여 주제 중심 문서 수집의 정확도를 향상시킨다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해서는 사용자 및 주변 상황에 관한 인지기술이 필수적이다. 이에 따라 이기종 분산형 시스템에서 언어와 기종에 영향을 받지 않고 사용자 Context를 인지하고 표현하는 문제는 해결해야할 중요한 과제로 대두되었다. 이에 따라, 본 논문에서는 이 과제를 해결하기 위하여 시맨틱 웹 기술 및 퍼지 개념을 이용하여 사용자 Context를 기술하는 것을 제안한다. 온톨로지는 컴퓨터가 정보자원의 의미를 파악하고 자동적으로 처리할 수 있도록 고안된 지식표현 언어이므로 이기종 시스템 하에서의 사용자 Context를 표현하는데 적합하다. 한편, 사용자가 접할 실세계의 환경은 일반집합(Crisp Set)으로 표현하기 힘들기 때문에 본 논문에서는 퍼지개념과 표준 웹 온톨로지 언어 OWL이 융합된 Fuzzy OWL언어를 사용했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 Context를 Fuzzy OWL로 표현하기 위하여 먼저 사용자가 접한 환경정보들을 수치로 표현한다. 그리고 이를 OWL로 기술하며 OWL로 표현된 사용자 Context를 Fuzzy OWL로 변환한다. 마지막으로 퍼지 개념이 포함된 사용자 Context를 이용하여 자동적인 상황인지가 가능한지 여부를 퍼지 추론 엔진인 FiRE를 사용하여 실험한다. 본 논문에서 제시한 방법을 사용하면 이기종 분산시스템에서도 사용할 수 있는 형태로 Context를 기술할 수 있다. 그리고 기술된 Context를 기반으로 현재 사용자가 접한 환경의 상태를 추론할 수 있다. 또한 퍼지 기술 로직 언어(Fuzzy Description Logic)기반 추론기인 FiRE를 이용하여 이를 검증한다.
인공지능분야에서의 온톨로지란 기본적인 개념의 규정과 개념들 사이의 관계를 표현한 용어들의 분류(classification)를 의미한다. 온톨로지를 만들기 위해서는 많은 온톨로지 관련 언어가 있다. 그 중 최근의 연구 방향은 DAML+OIL과 OWL로 작성된 온톨로지를 이용한 추론, 인텔리전트 서비스 분야이다. 본 논문에서는 웹 상의 미술 작품 온톨로지에 대해 기존의 키워드 매칭 검색 대신에 추론엔진을 이용한 시맨틱 기반의 확장된 검색 방법을 소개한다. 향후 연구는 퍼지 개념을 도입하여 기존의 결과 보다 정확한 검색 결과를 얻기 위한 연구를 할 것이다.
본 논문에서는 사용자의 요구에 따른 맞춤형 서비스 제공이 가능한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 제안하기 위한 선행 연구로서 상황 인식 미들웨어 기술을 분석하였다. 제안된 지능형 상황 인식 미들웨어 모델은 온톨로지를 기반으로 여러 종류의 context 정보들을 효과적으로 관리 하고, 분석 및 학습하여 사용자의 요구사항을 주어진 상황에 최적으로 만족시킬 수 있는 지능형 서비스 제공이 가능하여 사용자들의 삶의 질을 향상 시킬 것으로 기대된다. 또한 사용자의 요구 사항을 능동적으로 반영하고 사용자에게 유연한 서비스론 제공하기 위해서 다양하고 동적인 상황의 변화를 인식하고 이에 적응할 수 있는 퍼지 추론 기반 서비스 적응 위한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 연구하고, 이에 대한 실험 결과를 제시한다. 우선적으로 지능형 상황 인식 미들웨어의 요구사항을 파악하였고 이를 통해 보다 높은 차원의 상황 인식을 위해 추론되는 과정을 보았다. 추론 방법은 퍼지 이론을 이용하였으며 서비스 과정을 통해 모델을 구축하는 모습을 보였다. 또한 제시한 퍼지 추론을 스마트 자키에 적용하여 온도의 변화에 따른 퍼지 값을 추론한 후 최적의 상태 값을 제시하여, 온도와 같은 상황의 변화에 따른 스마트 자키의 적응성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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