지식 재사용 측면에서 기존의 온톨로지를 재사용할 수 있다면 많은 자원을 절약할 수 있을 것이다. 그러나 기존의 온톨로지를 활용하기 위해서는 보다 발전된 온톨로지 검색 기능이 요구된다. 현재까지 이루어진 관련 연구들에서는 주로 렉시컬 매칭기법을 사용하여 온톨로지를 검색하였다. 그러나 의미적 측면에서 문제점이 있으므로 본 연구에서는 관계의 의미적 유사성에 기반한 온톨로지 선택 랭킹 모델을 제안한다. 본 연구는 개념간 계층 구조와 관계를 온톨로지 검색에 이용함으로써 온톨로지의 선택 랭킹을 효과적이며 실질적으로 개선하였다. 또한 실험을 통해 연구 모델의 결과와 선행 연구의 결과, 온톨로지 전문가의 랭킹 결과를 비교 분석하고 연구 모델의 타당성을 검증하였다. 본 연구 결과는 온톨로지 검색 연구를 이론적으로 발전시켰을 뿐 아니라 실무적인 측면에서 실무자들이 온톨로지를 쉽게 찾아 재사용할 수 있도록 한다.
Owl-based ontology is useful to realize the context-aware services which are composed of the distributed and self-configuring modules. Many ontology-based inference engines are developed to infer useful information from ontology. Since these engines show the uniqueness in terms of speed and information richness, it's difficult to ensure stable operation in providing dynamic context-aware services, especially when they should deal with the complex and big-size ontology. To provide a best inference service, the purpose of this paper is to propose a novel methodology of context-aware engine selection in a contextually prompt manner Case-based reasoning is applied to identify the causality between context and inference engined to be selected. Finally, a series of experiments is performed with a novel evaluation methodology to what extent the methodology works better than competitive methods on an actual context-aware service.
그리드 컴퓨팅 환경에서 컴퓨팅 자원은 매우 다양한 네트워크와 시스템으로 구성되어 있다. 이기종의 환경에서 기존의 자원선택 기법으로 사용자가 원하는 자원을 검색 및 선택하는 것은 자원정보의 저장 구조상 한계가 있다. 본 논문은 사용자의 요구사항과 데이터 특성에 맞는 자원을 선택하기 위해 그리드 자원을 온톨로지로 구축하고, SWRL을 이용하여 정의한 규칙을 바탕으로 추론 엔진을 거쳐서 자원을 선택 및 제공하는 온톨로지 기반의 그리드 자원선택시스템을 제안한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 온톨로지 기반의 그리드 자원선택 시스템이 기존 그리드 자원선택 시스템인 Condor-G와 Nimrod-G 보다 더 높은 작업 처리율 및 자원 이용률과 적은 작업 손실 및 처리 시간을 보임으로써 그리드 자원선택을 지능적이며 능동적으로 할 수 있고, 자원 이용에 더 효과적이라는 사실을 증명한다.
Ontology has an important role in semantic web to construct and query semantic data. When system make changes to ontologies, questions arise about versioning of these changes. Applying this changes on a dynamic environment is even more important. To apply these changes, change specification method is needed. Early studies show RDF-based syntax for the operations between old and new ontologies. When several ontology versions can be used for some query, if possible, using possible newest version ontology with prospective use is best way to process the query. Prospective use of ontology means using a newer version of an ontology with a data source that conforms to a more recent ontology. In this paper, for prospective use of ontology version, structure of change specification of class and property through several ontology versions is proposed. From this, efficient adaptive ontology version selection for a query can be possible. Algorithm for structure of version transition representation is proposed and simulation results show possible newest version number for queries.
One important issue in semantic web is identification and selection of domain concepts for domain ontology learning when several hundreds or even thousands of terms are extracted and available from relevant text documents shared among the members of a domain. We present a novel domain concept acquisition and selection approach for ontology learning that uses affinity propagation algorithm, which takes as input semantic and structural similarity between pairs of extracted terms called data points. Real-valued messages are passed between data points (terms) until high quality set of exemplars (concepts) and cluster iteratively emerges. All exemplars will be considered as domain concepts for learning domain ontologies. Our empirical results show that our approach achieves high precision and recall in selection of domain concepts using less number of iterations.
질의 키워드의 출현 빈도수가 높은 문서를 검색하면 키워드의 의미가 다양하여 정확한 정보를 인지하지 못하며, 기존 검색 시스템의 온톨로지 구성만으로는 검색된 문서들이 사용자의 요구에 부합되지 않는 문제점을 가진다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 기술을 기반으로 인사관리에서 인선에 필요한 다양한 개념들과 지식으로 구성된 인선 온톨로지와 인선 규칙들을 구축하고 이들을 지원하는 인선 절차와 인선 결과의 적합성을 확인할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 이를 기반으로 비모수적 상관 계수를 이용하여 음성 정보를 추출하는 방법을 사용하여 평균 SNR이 0.752dB 감소됨을 보임으로써 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.
Performance management is very popular in business area and seems to be an exciting topic. Despite significant research efforts and myriads of performance metrics, performance management today as a rigorous approach is still in an immature state and metrics are often selected based on intuitive and heuristic approach. In a R&D sector, the difficulty to select the proper performance metrics is even more increasing due to the natural characteristics of R&D such as unique or domain-specific problems. In this paper, we present a way of presenting R&D performance framework using ontology language. Based on this, the specific metrics can be derived by reusing or inheriting the context in the framework. The proposed ontological framework is formalized using OWL(Ontology Web Language) and metrics selection rules satisfying the characteristics of R&D are represented in SWRL(Semantic Web Rule Language). Actual metrics selection procedure is carried out using JESS rule engine, a plug-in to Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$, and illustrated with an example, incorporating a prevalent R&D performance model : TVP(Technology Value Pyramid).
위치 기반 서비스는 사용자 중심의 위치를 기반으로 한 정보 서비스이며 유비쿼터스 시대에 있어서 핵심적인 엔진으로서 논의되어져오고 있다. 본 연구의 목적은 다중 의사 결정 기법을 통해 이동 단말 사용자의 위치 정보와 공간적 선호도를 반영한 새로운 온톨로지 추론 시스템을 개발하는 것이다. 이를 위해 POI 검색을 위한 온톨로지 기반의 LBS 추론시스템을 개발하고 사용자의 상황인식정보와 개인적 특성 및 공간선호도에 따른 온톨로지로 구축을 하여 그 구현 결과를 보였다. 또한 사용자의 의사결정시 결정기준요소에 가중치 부여를 위한 Cost Value Ontology를 구축하여, 다 기준 의사추론을 통해 사용자에게 적절한 추천 결과가 도출되는 위치 기반 서비스 방법을 제안하였다.
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.
생산 시스템에 있어서 일정계획은 많은 비용이 투자된 생산설비 및 기계를 효율적으로 운영한다는 의미에서 매우 중요하다. 계획과 실행에서 오는 차이를 줄이기 위한 생산 시스템인 제조실행 시스템(Manufacturing Execution System : MES)의 효율성을 높이기 위해서 일정계획은 대상이 되는 작업의 특성에 적합한 일정계획 할당규칙 (Dispatching rule)에 대한 선정방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 공정계획의 데이터에서 얻어지는 작업특정을 기반으로 시뮬레이션 (Simulation)을 진행하여 일정계획 할당규칙을 선정한다. 시뮬레이션을 통해 얻어진 정보를 지식기반 사례추론 방법론의 하나인 온톨로지(Ontology)로 구성함으로써 작업할당규칙 선정에 의한 적응형 일정계획 플랫폼을 개발한다. 구현하는 플랫폼은 특정 작업장에만 국한되지 않고 다양한 작업장에 적용시킬 수 있는 일정계획 시스템이라는 장점이 있다. 본 시스템 개발을 위해 온톨로지 추론 부분은 RacerPro와 Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$를 이용하였으며, 일정계획 시뮬레이션은 JAVA와 FlexChart를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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