온톨로지의 논리적 오류와 개념들 간의 포함 관계를 탐지하는 추론 엔진들이 소개되고 있다. 발표된 온톨로지 추론 엔진의 대부분은 태블로 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 그러나 대부분의 추론 엔진들은 논리적 오류를 일으키는 원인은 밝히지 않고, 논리적 오류를 갖는 개념만을 탐지한다. 본 논문의 목적은 태블로 알고리즘 전개 과정 중에 발생하는 non-deterministic 상황을 최적화하는 동시에 논리적 오류를 일으키는 원인을 탐지하기 위한 방법을 연구하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 논리적 부정 가정기반 진리 유지 시스템(NATMS)을 사용하여 non-deterministic 문제를 해결하고 논리적 오류 원인을 탐지하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 기존에 발표되었던 종속 부호 기반 백트랙킹 기법과 Swoop 프로젝트에 적용된 논리적 오류 원인을 탐지하는 기법을 소개하고, 제안하고자 하는 기법을 설명한다.
This paper proposes a design method for improving the disassembly by using the axiomatic approach. A product developer must design disassembly as well as assembly when designing the structure of a product. Axiomatic approach is a design tool that optimizes design. In this paper design evaluation method using information axiom sets impact variables and value function. As a result, examining the relationship between the functional requirements and evaluating the information can optimize designs.
본 연구에서는 온라인 다중 사용자 환경의 eBook annotation 시스템 개발에서 데이터를 의미 기반으로 관리하고, 데이터에 대하여 상호 공통적인 이해를 표현하며, 그리고 데이터에 대한 무결성 검사 등을 지원하기 위해서 eBook annotation 온톨로지를 설계하였다. eBook annotation 데이터에 대한 상호 공통적이 이해를 표현을 위해서 한국 전자책 문서 표준인 EBKS(Electronic Book of korra Standard)를 기반으로 설계하였으며 설계된 온톨로지는 Conceptual Graph(CG)를 사용하여 표현하였다. 의미 기반의 처리를 위해서 본 온톨로지에서는 동의어(Synonym) 관계와 다국어(Interlingua) 관계를 고려하였으며 또한 annotation 데이터 생성시 오류 방지와 중요도를 표현하기 위해서 integrity, important axiom을 고려했다. 제안된 온톨로지는 annotation 데이터의 재사용성을 높일 수 있고 의미 정보를 활용함으로써 eLearning, cyberclass과 같은 다중 사용자 환경에서 효과적인 협업을 가능하게 한다.
웹에는 막대한 양의 멀티미디어 데이터가 있다. 최근에 이러한 멀티미디어 데이터의 효과적 검색을 위한 많은 시스템이 개발되고 있으며, 그 결과 내용기반 이미지 검색과 같은 이미지의 내용을 인식하고 검색하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 그렇지만 지금까지의 연구는 웹 검색엔진에 멀티미디어의 검색을 위한 또 하나의 검색엔진이 필요하여 그 무게가 커지고 그 성능도 저하된다. 이에 본 논문에서는 차세대 웹인 시맨틱 웹에서의 의미적 검색에 초점을 맞추어 멀티미디어 데이터 각각에 의미적 정보를 추가하여 웹 문서를 작성한다면 그 검색에 또 다른 검색엔진의 사용없이 효과적 검색이 이루어 질 것을 목적으로 하고 있다. 먼저, 간단한 이미지내에서 객체간의 공간적 관계를 표현하기 위한 새로운 Axiom 을 정의하고, 이를 적용하여 시맨틱 웹에서의 의미적 이미지 검객을 꾀한다.
현존하는 추론 엔진들은 대부분 Tableaux 알고리즘 기반의 TBox의 최적화를 위한 연구를 진행하였다. 하지만 현실에서 대용량의 ABox를 추론하기 위한 유한한 시간 내에 결정 가능성을 보장하지 못한다. 따라서 실용성 있는 추론 엔진 효율을 위해서는 대용량 데이터를 가지는 ABox를 위한 최적화된 추론 기법이 필요하다. 본 논문에서는 OWL-DL 기반의 온톨로지(Ontology)를 데이터로그(Datalog)와 같은 규칙(Rule) 형태로 변형하여 관계형 데이터베이스와 같은 저장 시스템과 연동하기 위한 방법을 이용한다. 최종적으로 실세계의 환경에서의 데이터타입 속성(Datatype Property)이 포함된 SHIQ(D) 구성의 실용적인 추론 시스템을 수행하고자 한다. 따라서 OWL이 가지는 공리(Axiom)를 이용하여 데이터타입 속성이 포함된 규칙을 적용한 추론 방법에 대해서 제안하였다.
대부분의 생물학에서는 많은 지식을 도출 할 수 있는 공리(axiom)에 의한 응용 프로그램보다는 기존의 지식을 적용하고 있으며, 바이오인포매틱스 데이터베이스에 저장된 복잡한 생물학 자료는 추가, 변경이 자주 발생한다. 이러한 바이오인포매틱스의 데이터베이스와 응용 프로그램에서 지식을 표현하는 방법으로써 온톨로지의 사용이 제시되고 있다. 온톨로지는 사람과 컴퓨터간의 공유되는 지식을 개념화하고, 이를 명세화 하는 것으로 정의된다. 즉, 온톨로지는 도메인 내의 지식을 개념화한 구체적인 형식이며, 개념화와 개념화간의 관계를 표현할 수 있다. 또한, W3C에서 제안한 시맨틱 웹은 온톨로지는 중요 기술로 사용하고 있으며, 온톨로지를 통한 추론과 컴퓨터가 이해 가능한 형식을 제공하여 상호운영성등을 향상시킨다. 본 논문에서는 기존의 바이오 온톨로지들에 대해서 알아보고, 바이오 온톨로지 시스템의 설계와 시스템의 각 구성 요소에 대해서 제시한다. 마지막으로 이러한 시스템을 구축할 때에 고려되어야 하는 이슈들에 대해서 설명한다.
시맨틱 웹의 등장으로 시맨틱 검색에 대한 관심이 높아졌다. 이에 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경의 자원들을 이용하여 시맨틱 검색을 수행하는 검색방법을 제안한다. 기존의 SPARQL(Simple Protocol and RDF Query Language) 시맨틱 질의언어는 추론의 기능 없이 RDF(Resource Description Framework)에서 제공하는 SPO(subiect, predicate, object) 형태의 트리플 패턴 매치만을 제공한다. 본 논문의 시스템은 기존의 SPARQL질의 시스템에 시맨틱 추론기능을 추가하여 검색 결과에 효율성을 증가 시키는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서의 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 구축을 위해서 W3C에서 온톨로지 언어로 표준화된 OWL(Web Ontology Language)를 사용하여 검색 환경을 구축한다. 둘째, 온톨로지와 메타데이터를 추론하여 시맨틱 검색을 유도하는 OWL추론기를 사용한다. 시맨틱 추론은 온롤로지의 공리(Axiom)을 충분히 활용하는 온톨로지기반 시맨틱 추론과 검색 도메인에 맞는 규칙을 활용하는 사용자 컨텍스트 기반의 시맨틱 추론으로 이루어진다. 셋째, 다양한 시맨틱 검색을 위해 W3C에서 제안되어 차세대 시맨틱 검색 질의언어로 연구중인 SPARQL을 사용한다. 이와 같은 특징은 시맨틱 검색 시스템이 시맨틱 웹 환경의 자원을 충분히 활용하는 결과를 가져온다.
현재 웹이 가지고 있는 문제점들을 해결하기 위해서 연구하고 있는 차세대 웹을 시멘틱 웹이라고 한다. 시멘틱 웹에서 다루고 있는 기술들은 다양하지만 시멘틱 웹 구현에 있어서 온톨로지와 그 온톤로지를 추론하여 agent가 정보의 Semantic을 알아내는 것이 가장 핵심되는 영역의 기술이다. 본 논문에서는 DAML+OIL로 작성된 온톨로지의 추론 방법과 추론 결과물을 이용한 온톨로지 수정방법에 대해서 제안한다. 이를 위해서 온톨로지를 inference engine에서 작업을 수행할 수 있도록 FOL로 변환하는 기술, DAML+OIL axiom과 FOL을 이용해서 inference 할 수 있는 엔진 구축 기술, inference 결과물을 DAML+OIL로 변환하여 수정하는 방법들을 제안한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권3호
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pp.171-177
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2011
The decision making process is based on accurate and timely available information. To obtain precise information from the internet is becoming more difficult due to the continuous increase in vagueness and uncertainty from online information resources. This also poses a problem for blind people who desire the full use from online resources available to other users for decision making in their daily life. Ontology is considered as one of the emerging technology of knowledge representation and information sharing today. Fuzzy logic is a very popular technique of artificial intelligence which deals with imprecision and uncertainty. The classical ontology can deal ideally with crisp data but cannot give sufficient support to handle the imprecise data or information. In this paper, we incorporate fuzzy logic with heavyweight ontology to solve the imprecise information extraction problem from heterogeneous misty sources. Fuzzy ontology consists of fuzzy rules, fuzzy classes and their properties with axioms. We use Fuzzy OWL plug-in of Protege to model the fuzzy ontology. A prototype is developed which is based on OWL-2 (Web Ontology Language-2), PAL (Protege Axiom Language), and fuzzy logic in order to examine the effectiveness of the proposed system.
Wu, Yumei;Li, Zhen;Zhao, LanJie;Yu, Zhengwei;Miao, Hong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1360-1388
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2021
Shipbuilding and repairing enterprise has the characteristics of many hazards and accidents. Therefore, the safety management ability of shipbuilding and repairing MIS (management information system) must be effectively guaranteed. The verification on safety management is the necessary measure to ensure and improve the safety management ability of MIS. Safety verification can not only increase the safety of MIS, but also make early warning of potential risks in management to avoid the accidents. Based on the authoritative standards in the field of safety in shipbuilding and repairing enterprise, this paper applied modeling and verification method based on ontology to safety verification of MIS, extracted the concepts and associations from related safety standards to construct axiom set to support safety verification on MIS of shipbuilding and repairing enterprise. Then, this paper developed the corresponding safety ontology modeling and verification tool-SOMVT. By the application and comparison of two examples, this paper effectively verified the safety of MIS to prove the modeling method and the SOMVT can improve the safety of MIS in a much more effective and stable way to traditional manual analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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