경제적인 측면이나 친환경적인 측면의 사유로 인해, 노후 건축물을 대상으로 그린리모델링 사업이 활발하게 진행되고 있다. 한편, 그린리모델링 사업을 추진하는 과정에서, 기존에는 설계자 및 엔지니어의 주관적 경험 및 지식에 기반하여 그린리모델링 계획이 개발되어 왔고, 이로 인해 경제성 등의 측면에서 효율적인 의사결정이 부족했다. 이에 본 연구에서는 노후 건축물의 속성을 분석하고 이에 따른 적정 리모델링 계획을 제안할 수 있는 온톨로지 기반 그린리모델링 의사결정 지원 모델을 구축하였다. 개발된 모델에서는 건축물의 기본 속성을 입력하면 온톨로지를 통한 웹검색을 기반으로 패시브 액티브 요소로 구성된 적정 리모델링 계획을 제공할 수 있다. 연구를 통해 개발된 결과물을 활용하면, 리모델링 사례의 증가에 따른 웹기반의 메타 데이터 검색을 통해 보다 객관적인 적정 리모델링 대안에 대한 의사결정 지원이 가능할 것으로 기대된다.
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.
최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
전통적으로 건설 산업 분야는 패싯 분석 기법을 활용한 대표적인 영역 중의 하나이다. 국제적으로 분류체계인 "건설정보통합분류법(Uniclass)"이나 시소러스인 "건설산업시소러스(Construction Industry Thesaurus, CIT)" 등에서 패싯 분석 기법을 적용하고 있다. 국내의 경우, 분류체계인 "건설정보분류체계" 등에 활용되고 있으나 시소러스에서의 패싯 분석 기법의 연구나 구축 사례는 찾아보기 힘들다. 본 연구의 목적은 패싯 분석 기법을 활용한 건설 분야의 정보검색을 위한 시소러스의 구축을 상정하여 패싯 유형을 확립하고, 패싯 분석 기법에 따른 건설 분야 시소러스의 구축 방안을 제시하는데에 있다. 기본 패싯으로 최상위 10개의 패싯(주체 및 수동체, 인공물, 추상물, 재료, 부품/구성요소, 공종, 속성, 매체, 프로세스, 공간, 시간)과 하위 20개의 패싯을 설립하고, 국제표준(ISO 25964-1)이 제시하고 있는 시소러스 구축 절차에 따른 구축 방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 패싯 기반 시소러스의 적용뿐만 아니라 향후 택사노미나 온톨로지 등에서의 재활용 및 건설 분야의 분류체계 등과의 상호운용성에 활용이 가능할 것으로 기대하고 있다.
본 논문에서는 시맨틱 검색 수행을 위해 검색 도메인에 알맞은 온톨로지를 이용, 구축하고 정보에 관한 검색, 변환, 통합, 공유가 가능한 검색 엔진을 구현하여 검색 시스템의 기반을 마련하는 것을 목적으로 하였다. 기존 방식에서 벗어나 온톨로지를 활용하여 계층 관계를 추론하고, 그 계층을 근거로 개체를 추론한 다음 속성을 추출하여 사용자가 원하는 자료와 관련있는 분야를 검색하는 것이다. 이러한 방식으로 정보를 검색할 수 있도록 정보검색 시스템을 '자격증'과 관련된 키워드를 입력하여 구현하였다. 구현된 시스템은 온톨로지에서 각 속성들의 의미와 관계를 정리하여 일반인 정보검색을 사용자가 빠르고 쉽게, 정확한 검색을 할 수 있도록 하였다. 또한, 구현 결과를 2개의 다른 검색엔진과 비교하였다. 비교한 검색엔진은 대표적인 검색엔진인 '네이버'와 '다음'이다. 시맨틱 웹을 이용한 검색을 수행하기 위해 검색 도메인에 맞는 온톨로지를 이용하여 구축한 본 연구의 검색 엔진은 상당히 우수한 결과를 보여주는 것으로 평가되었다. 그러나 검색 엔진의 정확성과 신뢰성을 높이고 좀 더 포괄적인 범주의 검색어 포함하기 위해서는 더욱 정형화된 온톨로지가 필요하다고 사료된다.
최근 스마트건설 확대 기조에 따라 건설 데이터 활용의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 건설 사업정보와 유지관리 정보는 웹에 분산되어 있고, IFC를 통한 기존의 BIM 정보 교환 및 연계 방식은 BIM 데이터와 웹 자원과의 연결이 불가하다. 본 연구는 항만 유지관리 분야에서 BIM 데이터와 이종데이터의 통합적 활용방안을 모색하기 위해 링크드데이터(Linked Data, 이하 LD) 기술을 활용하여 BIM 기반 항만 시설물의 데이터 통합체계를 구축하였다. 이에 BIM 기반 항만 유지관리 온톨로지를 설계하고 BIM 시범사업인 부산 신항 2-1단계 3부두 시설의 BIM 및 사업·유지관리 정보를 대상으로 LD를 구축하였다. 또한, 발행된 LD를 활용하여 시설물 검색 및 통계, SPARQL Endpoint 기능 등 서비스 프로토타입을 구현하였다. 본 연구에서 제시하는 LD 기반 정보 통합체계는 기존 정보체계를 개방된 체계로 전환하고, BIM과 유지관리 데이터를 표준 형식의 웹 리소스로 구축하여 정보의 재활용성을 향상시킬 것으로 기대된다.
The purpose of the present study is to suggest the strategy for interoperability between BIM and GIS. For this, we analyzed the interoperability issue including the neutral information model such as CityGML, LandXML, IFC and identified the structure differences as the viewpoint of use-case, object, geometry, property by using UML(Unified Modeling Langauge) and reverse engineering. To solve the interoperability problem between BIM and GIS model which is the neutral GIS format, We proposed the consideration including converter, information mapping filter based on ontology dictionary, automation by using API.
웹 정보의 의미적 검색을 위한 시맨틱 웹의 연구가 활발히 진행되고 있다. 시맨틱 웹에서 핵심이 되는 것은 온톨로지이다. 2004년 2월 W3C는 온톨로지 구축을 위해 RDF(S)와 OWL을 온톨로지 구축 언어의 표준으로 제정하고 총 13개의 기술문서를 공표하여, 온톨로지 언어의 정의와 구축 사례 및 활용의 내용을 제공하고 있다. 이로 인해, 많은 온톨로지들이 여러 목적에 의해 구축되고 있으며, 그 활용도는 점차 증가하고 있다. 하지만 지리정보의 검색을 위한 온톨로지는 구축이 어려우며 이에 대한 연구도 미흡하다. 이에 본 논문에서는 지역과 지역의 위치 정보, 지역 내의 건물 및 도로에 대한 위치정보를 온톨로지로 구축할 수 있는 방법과 이를 지리정보 검색에 활용할 수 있는 방안을 연구하였다. 그 결과, 우리는 위치에 대한 온톨로지 구축을 위한 3가지 어휘를 설계하였고, 이를 이용하여 효율적이고 의미적인 지리정보 검색이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.
시맨틱 웹에서 가장 중요한 부분인 웹 온톨로지 구축을 위한 많은 연구는 많은 발전과 표준화를 거쳐서 현재 웹 온톨로지 구축 언어인 OWL을 가장 널리 이용하여 웹 온톨로지를 구축하고 있다. 온톨로지의 구축에서는 각 개념간의 관계의 정의가 매우 중요하며, 이를 표현하고 정의하는 많은 일련의 과정이 진행되고 있다. 그러나 온톨로지 구축 시에 중요하게 여기어지고 있는 개념간의 관계표현은 아직도 많은 부분 미흡하다. 특히 시간관계 표현에 관한 내용은 일반적으로 중요하게 생각되어지고 있지만, 그 표현 방법이 제시되지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 온톨로지 구축 시 생겨나는 많은 관계들 중, 특히 시간적 관계를 표현하고, 적용하여 그 실용성을 제시하고자 한다.
Open Decision Support System(DSS) is an automated and transparent system that is built to be shared both within and across organizations. The open DSS has been thought to be a set of decision components that are communicating through Web protocols. These characteristics intuitively invite the Web services concepts, which are currently one of the new trends in network-based business services. However, web services still are not active enough to be autonomous, and to provide for composing functionalities. These lead to the motivation on building a sophisticated web service to contain these features and to utilize web services on behalf of the user. This paper aims to propose a new concept of Meta Web Service, a web service-based open DSS. Decision modules in a dynamic and open DSS can be viewed as a web service. The Meta Web Service understands the users problem statement with ontology, performs web service discovery, web service composition, and automatically generates codes for composite web service execution. A prototype of example web service has been developed to show the feasibility of the proposed idea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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