본 논문에서는 온톨로지 기반의 질의-응답을 위한 지능형 웹서비스에 관해 기술하고자 한다. 이 웹서비스는 질의 에이전트와 응답 에이전트 간의 OWL-QL 메시지 교환에 의해서 이루어진다. OWL-QL은 OWL 언어로 표현된 지식베이스를 이용하는 시맨틱 웹 에이전트들 간의 질의-응답 처리를 위한 정형화된 언어이며, 프로토콜이다. OWL-QL에서 응답 에이전트는 질의 에이전트로부터 주어진 질의에 대한 응답처리를 위해 자동화된 추론을 전개한다. 본 논문에서는 시스템을 구성하는 각 에이전트들의 기능과 구조에 관해 설명하고, 질의 에이전트 내에 포함된 그래픽 기반의 OWL-QL 질의 작성기의 유용성에 관해 설명한다.
컴퓨터의 발전에도 불구하고 수많은 전자 문서가 범람하는 현재와 같은 상황에서 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서 데이타를 얼마나 빠르게 처리하는지 보다 얼마나 의미 있는 정보를 얻을 수 있는지가 중요한 문제가 되고 있다. 이에 웹 자원에 대해 지식기반의 메타 데이타를 기술하고 이를 이용한 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 것이 시멘틱 웹이다 또한 시멘틱 웹이 발전함에 따라 웹 자원 못지않게 지식자원에 대한 중요성도 커질 수 밖에 없다. 본 논문에서는 시멘틱 웹을 기술하는 W3C표준 언어인 OWL에 대해 효율적이고 의미 있는 질의처리를 제공할 수 있는 데이터 베이스의 저장 시스템 및 OWL-QL 질의 처리기를 제공한다.
시맨틱 웹에서 지능형 검색을 위해 최적의 온톨로지 구축은 필수적이다. 온톨로지 언어인 OWL은 웹 온톨로지 언어로써 특히, OWL Lite의 경우 웹 응용에 많이 사용된다. OWL Lite로 구축된 온톨로지의 인디비절 검색은 sparQL 이라는 쿼리 언어를 이용해 XML 형태의 결과로 변환해 활용의 폭을 넓혔다.
지금까지 시맨틱 웹 서비스 발견은 WSMO나 OWL-S의 프로파일을 이용하여 수행되어 왔다. 그러나 이 연구들은 서비스의 이름과 input/output만을 이용하여 검색함으로써, 배송 후 지불을 하는 도서 판매 서비스를 찾아라.' 와 같이 서비스의 내부 정보에 대한 질의를 수행할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 TM-S 온톨로지와 TMS-QL을 제시한다. TM-S 온톨로지는 프로세스 정보를 이용하여 서비스의 행동을 기술하며, 3가지 하위 온톨로지인 프로세스 시그니처 온톨로지, 프로세스 구조 온톨로지, 프로세스개념 온톨로지로 구성되어 있다. TMS-QL은 사용자가 TM-S 온톨로지에 대해 질의 요구를 기술할 수 있는 언어를 제공한다.
현재 웹의 한계를 극복하기 위해 제안된 시맨틱 웹을 구축하기 위해서는 데이타에 잘 정의된 의미를 부여하는 온톨로지 언어를 사용해야 한다. W3C에서 제안한 OWL은 대표적인 온톨로지 언어이다. 시맨틱 웹 상에서 OWL 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 잘 구성되어진 저장 스키마를 구축해야 한다. 본 논문에서는 효율적인 질의 처리를 위한 저장 스키마와 그에 적절한 질의 처리 기법을 제안하고자 한다. 또한 OWL 데이타는 클래스와 프로퍼티들의 상속 관계 정보를 포함한다. 따라서 질의 수행 시질의에서 나타나는 클래스와 프로퍼티들 뿐 아니라 그것들과 관련된 계층 구조에 대한 탐색이 필요하다. 본 논문은 계층 정보를 유지하는 XML 문서를 생성하여 XML 데이타베이스 시스템에 저장한다. 이때 부모/자식 관계 추출에 용이한 기존의 넘버링 기법을 기반으로 노드의 순서 정보를 XML 문서의 애트리뷰트로 유지함으로써 질의에서 나타나는 클래스와 프로퍼티의 하위 정보들을 효율적으로 추출하고자 한다. 마지막으로 실험을 통한 질의 처리 성능의 비교를 통해서 본 논문에서 제안하고자 하는 기법들이 효과적임을 보인다.
상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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