• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.31-47
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• 2008

W3C에서 표준 온톨로지 서술 언어로 OWL을 채택함에 따라 많은 온톨로지들이 OWL로 기술 및 구현되고 있다. 이와 관련된 기술 중 Jena는 HP에서 개발한 API로서 저장소는 물론 추론 엔진을 개발할 수 있는 다양한 API를 제공하고 있으며 현재 많은 시스템 개발에 이용되고 있다. 그러나 Jena2의 저장 모델은 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하기 때문에 대용량의 온톨로지 데이터 처리에 있어 성능이 저하되는 문제점을 지닌다. 무엇보다 클래스와 프로퍼티의 계층적 구조를 고려하지 않기 때문에 계층 구조를 이용한 질의 처리 시 잦은 조인 연산으로 인해 성능이 급격하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 기존의 Jena2 API를 그대로 이용하면서 Plug-in 형식으로 적용할 수 있는 새로운 OWL 온톨로지 관계형 데이터베이스 모델을 제안한다. 제안 모델은 클래스(Class), 프로퍼티(Property), 인스턴스(Instance)의 정보들을 의미적으로 분류하여 저장하며 계층적 정보들에 대해서도 개별적으로 관리함으로써 질의 처리 성능을 향상시킨다. 또한 기존모델과 이 논문에서 제안하는 모델과의 실험 및 시뮬레이션을 통해 비교 분석 한다. 실험 및 시뮬레이션 결과에서, 제안 시스템이 Jena2보다 나은 성능을 보였다.

• 지식경영연구
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• 제11권2호
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• pp.75-93
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• 2010

Even though there have been many efforts on driver's route recommendation, driver still should get involved to choose the driving path in a manual manner. Uncertain traffic information provided to the driver delays his arrival time and hence may cause diminished economic values. One of the solutions of reducing the uncertainty is to provide various kinds of traffic information, rather than send real-time information. Therefore, as the wireless communication technology improves and at the same time volume of utilizable traffic contents increases in geometrical progression, selecting traffic information based on driver's context in a timely and individual manner will be needed. Hence, the purpose of this paper is to propose a methodology that efficiently sends the rich traffic contents to the personal in-vehicle navigation. To do so, driver preference is modeled and then the recommendation algorithm of traffic information contents was developed using the preference model. Secondly, ontology based traffic situation analyzation method is suggested to automatically inference the noticeable information from the traffic context on driver's route. To show the feasibility of the idea proposed in this paper, an open API service is implemented in consideration of ease of use.

• 디지털융복합연구
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• 제10권7호
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• pp.185-192
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• 2012

본 논문은 유비쿼터스 환경의 도시통합관제를 위한 실시간 데이터 처리 방안을 제시한다. 도시내 다양한 정보수집센서로부터 발생하는 데이터와 이벤트에 대해 분석하고 가공하여, 실시간으로 처리하는 것이 도시통합관제의 핵심이다. 본 논문은 다양하게 발생하는 이벤트 정보를 분석하고, 상황에 맞는 조치를 취하기 위한 판단모듈에 Rete 알고리즘을 이용한 추론엔진을 적용한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 평가하기 위해 시뮬레이터를 구성하여 성능을 테스트한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.113-125
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• 2018

최근 빅데이터의 시대가 도래하여 다양한 분야로부터 다량의 지식을 얻을 수 있다. 수집된 지식은 정형화된 형태의 지식으로 가공하여 표현되며, 그 중 W3C의 온톨로지 표준 언어인 OWL이 대표적인 정형화 표현 형식이다. 이렇게 표현된 대용량의 온톨로지로부터 내재된 정보를 도출하기 위해 다양한 방법의 심볼릭 추론(Symbolic Reasoning) 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 추론 연구들은 서술논리(Description Logic)표현 기반의 제한적인 규칙표현을 지원하며 실생활 기반의 서비스를 구축하기에는 많은 제약이 따른다. 또한 잘못된 지식으로부터 도출된 결과는 규칙들 사이의 종속관계에 따라 연쇄적으로 잘못된 지식이 생산될 수 있기 때문에 이러한 잘못된 지식에 대한 처리를 위한 지식관리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위해 SWRL(Semantic Web Rule Language) 기반의 추론과 ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System)간의 결합을 통해 새롭게 도출된 지식에 대한 관리를 할 수 있는 SWAT(SWRL + ATMS) 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 대용량 데이터를 처리하기 위해 분산 인-메모리 프레임워크 기반의 SWRL추론과 ATMS를 병합 구축하였으며 이를 바탕으로 웹 형태의 ATMS 모니터링 시스템을 통하여 사용자가 손쉽게 잘못된 지식을 검색 및 수정할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 평가를 위해 LUBM(Lehigh University Benchmark)데이터 셋을 사용하였으며, 대용량 데이터에 대한 SWRL 추론과 잘못 추론된 정보에 대한 삭제를 통해 효율적인 추론과 관리가 가능한 결합 방법임을 증명한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.488-496
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• 2005

현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트와의 인터페이스에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹(Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language)과 RuleML(Rule Markup Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools - Backward chaining inference engine)을 개발하고자 한다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹을 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼의 독립성과 이식성을 확보하고 기기 간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발 중에 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.59-66
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• 2010

이 논문에서는 온톨로지로 표현한 트랜잭션으로부터 연관 규칙을 생성하고 이를 기반으로 추론을 수행하여 개인화 의류 추천을 제공하는 시스템을 제안한다. Onto-Apriori 알고리즘을 이용한 연관 규칙 생성은 유행에 따른 구매성향 변동을 능동적으로 분석할 수 있다. 생성된 규칙은 온톨로지에 메타 노드로 표현하고 이를 기반으로 추론함으로써 사용자의 질의에 맞는 추천 항목을 찾아낼 수 있다. 시스템을 평가하기 위하여 추론 소요시간과 추천 정확도 2가지 요소를 기준으로 시뮬레이션을 수행하여 유효성을 증명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.93-102
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• 2007

시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용하여 질의를 처리하기 때문에 보다 정확한 검색 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 추론을 통하여 얻어진 새로운 지식도 검색 결과에 포함시킬 수 있다. 메타데이터와 온톨로지를 기술하기 위한 시맨틱 웹 언어 중 RDF와 RDF 스키마가 보편적으로 많이 활용되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마로 기술된 시맨틱 웹 언어에 대한 효과적인 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 키워드 질의 처리 결과의 기본 단위를 전체 웹 문서나 부분이 아닌 정보 리소스로 정의하였다. 그리고 메타데이터와 온톨로지 정보를 모두 고려한 시맨틱 웹 환경의 키워드 질의를 3가지 유형으로 분류하고 다양한 관련 질의에 대한 처리를 효과적으로 지원하기 위하여 키워드 인덱스와 저장 구조를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 키워드 인덱스는 질의 조건으로 주어진 키워드를 직접 포함하고 있는 리소스는 물론 의미적 관계에 의해 간접적으로 포함하고 있는 리소스에 관련된 정보를 쉽게 제공할 수 있다. 그리고 본 논문에서는 클래스와 속성의 일반적인 정보와 계층 정보를 단순한 레이블링 기법을 이용하여 표현한 후 제안된 저장 구조를 이용해 정보를 유지하여 시맨틱 웹 환경에 적합한 키위드 질의 처리를 지원하고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.225-232
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 상황 인식 기술은 수집된 컨텍스트 정보를 효과적으로 구조화하여 표현하고, 이러한 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 의도를 파악한 후, 서비스를 제공하는 기술 등의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 상황 인식 컴퓨팅을 위한 프레임워크인 WS-CAM으로 명명된 웹 서비스에 기반한 상황 인식 미들웨어를 제안한다. WS-CAM은 온톨로지 기반의 컨텍스트 모델을 사용하여 다양한 종류의 컨텍스트 정보에 대한 충분한 표현력과 추론 기능을 제공하고, 미들웨어로부터 응용 서비스로의 컨텍스트 정보 전달에 있어서 웹 서비스를 적용하여 미들웨어 독립적인 응용 개발을 이룰 수 있는 구조로 설계한다. 또한, WS-CAM의 유용성을 검증하기 위하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 기반을 둔 강의 서비스 시나리오를 기술하고, 웹 서비스 기반의 장점을 보이기 위하여 미들웨어 독립적인 시스템 확장의 예를 보인다. 강의 서비스에 적용한 WS-CAM은 도메인 환경 내의 컨텍스트 정보를 OWL 기반 온톨로지 모델로 효과적으로 표현하였고, 사용자 정의 규칙에 의하여 고수준의 컨텍스트 정보로 추론됨을 확인하였다. 또한, 웹 서비스에 의해 제공되는 다양한 웹 메서드를 통하여 컨텍스트 정보가 응용 서비스에 미들웨어 독립적으로 전달됨을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.19-30
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• 2012

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.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.277-285
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• 2007

본 연구는 시맨틱웹 응용의 중심 기술인 웹 온톨로지의 표현과 추론을 위해 서술 논리와 규칙언어를 기반으로하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 현재 웹 온톨로지 표현 언어인 OWL DL은 서술 논리에 근거하여 표현되는 것이나, 기계나 온톨로지 공학자가 OWL로 기술된 온톨로지를 직관적으로 이해하고 공유할 수 있는 형식적이고 명시적인 온톨로지의 지식 표현은 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 시맨틱웹이 목적하는 웹 온톨로지 구축을 위한 웹 온톨로지 모델링 방법으로 웹 온톨로지 모델링 계층을 제안하고, 제안된 각 계층에 따라 서술 논리의 TBox와 ABox의 구조와 SWRL을 기반으로 지식을 표현하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 웹 온톨로지 모델링 방법의 성능 검증을 위해 제안 방법에 따라 웹 온톨로지를 구축하였고, SPARQL과 TopBraid의 DL Inference를 이용하여 구축된 웹 온톨로지의 성능을 검증하였다.