본 연구는 빠르게 발전되는 네트워크 환경을 고려한 분산된 자원 활용에 필요한 기반 연구이다. 앞으로의 자원공유에 대한 노력은 기술적인 문제가 아닌 의미져인 상호운용성이 강조되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 자원공유를 위한 컬렉션 단위 기술(collection level description; 이하 CLD라고 함) 모형을 제안하였다. 먼저 컬렉션의 범위, 구축목적, 관련 행위자들을 기반으로 하여 컬렉션에 대한 정의를 설명하였으며, CLD의 중요성을 강조한 연구와 그와 관련된 표준들을 비교 분석하였다. 마지막으로는 기존의 CLD의 기능에서 보강되어야 할 관계 중심의 모형 구축을 시도하였으며, 이를 위해 온톨로지 개념을 사용하였다. 온톨로지기반 CLD 모형은 새로운 관계를 창출하기 위한 다양한 표현 기술들을 정의하였다. 기존 연구와는 달리 클래스와 속성을 구별하고, 속성 중에서도 클래스 자체에 대한 특성과 클래스들 간의 관계를 연결하는 속성으로 나누어서 제시하였다.
최근 사물인터넷 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, IoT 디바이스들이 다양한 영역에서 활용되고 있다. IoT 플랫폼은 다양한 디바이스들을 연결하여 데이터를 수집 및 관리할 뿐 아니라, 디바이스로부터 수집된 데이터를 실시간으로 모니터링하거나 제어하는 기술을 지원해야 한다. 하지만 기존의 IoT 플랫폼들은 데이터의 유형 및 프로토콜 등이 상이하여 플랫폼 간 디바이스를 모니터링하거나 제어하지 못하는 문제를 지닌다. 이 연구는 이러한 문제를 해결하기 위하여 온톨로지 기반 IoT 플랫폼을 제안한다. 이를 위하여 기존의 IoT 플랫폼들의 종류 및 특징을 분석하고, 이러한 분석 결과를 통해 새로운 플랫폼 구조를 제안한다. 제안 플랫폼은 온톨로지 기술 등을 활용하여 유연한 데이터 관리 및 타 플랫폼 간 상호운용성 향상의 효과를 기대할 수 있다.
시멘틱 웹은 현재의 웹의 한계에 대한 방성으로 등장하였고, W3C를 주축으로 OWL이라는 온돌로지 표준 기수(description) 언어를 권고하는 수준에까지 이르고 있다. 또한, OWL 데이터에 표현된 정보를 검색하기 위한 Jena, Jess, JTP와 같은 추론기들이 개발되고 있다. 하지만, 아쉽게도 현재까지는 OWL 데이터의 효율적인 저장 및 질의 처리 시스템은 찾아보기 힘들뿐만 아니라, 파일을 기반으로 처리되는 현재 추론기들의 실정상 대용량의 OWL 데이터를 처리하기에는 많은 제약을 가지고 있다. 따라서 온톨로지 상에서의 안정적인 정보 검색을 위해서는 온톨로지 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 기법이 뒷받침되어야 한다. 이에 본 연구에서는 첫째로, OWL로 기술된 온톨로지 데이터를 데이터베이스에 변환하여 저장하고 데이터베이스 내에서 추론을 지원할 수 있는 모델을 제안하였고, 둘째로, 데이터베이스 시스템에 기반을 둔 OWL 저장 시스템을 설계 및 구현하였으면, 마지막으로, 제안한 시스템을 기존 추론기 시스템과의 성능 차이 실험 비교를 통해 분석하였다.
본 논문에서는 스마트 헬스케어 서비스 시스템의 바이오 데이터 분석 과정을 프로세스로 해석하기 위하여, 온톨로지 기반 통계학적 개인 맞춤형 질병예측 기법인 PCADP(Personalized Computer Aided Diagnosis Probability)를 제안하였다. 또한 이러한 개인 맞춤형 질병예측 기법을 바탕으로 스마트 헬스케어 데이터 및 헬스케어 서비스 명세의 의미 있는 표현을 위하여 헬스케어 온톨로지 프레임워크를 시맨틱스형으로 모델링하였다. PCADP 기법은 스마트 헬스케어 환경에서 개인 맞춤형 판별 기법이 갖추어야 할 조건인 실시간 처리, 유연한 구조, 판별과정의 모니터링, 지속적인 개선 등에 부합하는 통계학적 질병예측 기법임을 확인하였다.
제품 계열 공학에서 제품의 공통성 및 가변성 분석을 결정짓게 하는 기준인 휘처 (feature) 분석에 대한 기존 연구는 개발자의 직관이나 도메인 전문가의 경험에 근간으로 분석 기준이 객관적이지 못하며, 비정형적인 휘처 분석으로 인한 이해 당사자 (stakeholder)의 공통된 휘처의 이해 부족 및 불명확한 휘처를 추출하는 문제점이 있었고, 기 개발된 소프트웨어에서 사용된 휘처의 재사용 개념이 부족했었다. 본 논문에서는 특정 도메인의 휘처 모델을 온톨로지로 변환하여 의미 기반 유사성 분석 기준에 의해 휘처의 공통성과 가변성을 추출하는 기법을 제시한다. 이를 위해, 먼저 공통된 휘처 중심의 메타 휘처 모델 기반으로 휘처의 속성을 정립하고, 메타 모텔에 준거하여 휘처 모델을 생성하여 온톨로지로 변환 후, 휘처 온톨로지 리포지토리 (Repository)에 저장한다. 이후, 동일 제품 계열 도메인의 휘처 모델 구축 시, 기 존 생성 모델과 온톨로지의 의미 기반 유사성 비교 분석 기법을 통해 휘처의 공통성과 가변성을 추출하는 것이다 또한 유사성 비교 알고리즘을 툴로 구현하였으며, 전자 결재 시스템 도메인의 실험 및 평가를 통 해 효과성을 보인다. 본 기법을 통해 메타 휘처 모델의 구문적 정립으로 이해성과 정확성을 제고시켜 고품질의 휘처 모델을 구축할 수 있으며, 온톨로지의 의미 기반 매핑으로 휘처의 공통성 및 가변성 추출을 정형화할 수 있고, 재사용성을 향상시킬 수 있다.
미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.
Gene set analysis is a powerful tool for interpreting a genome-wide association study result and is gaining popularity these days. Comparison of the gene sets obtained for a variety of traits measured from a single genetic epidemiology dataset may give insights into the biological mechanisms underlying these traits. Based on the previously published single nucleotide polymorphism (SNP) genotype data on 8,842 individuals enrolled in the Korea Association Resource project, we performed a series of systematic genome-wide association analyses for 49 quantitative traits of basic epidemiological, anthropometric, or blood chemistry parameters. Each analysis result was subjected to subsequent gene set analyses based on Gene Ontology (GO) terms using gene set analysis software, GSA-SNP, identifying a set of GO terms significantly associated to each trait ($p_{corr}$ < 0.05). Pairwise comparison of the traits in terms of the semantic similarity in their GO sets revealed surprising cases where phenotypically uncorrelated traits showed high similarity in terms of biological pathways. For example, the pH level was related to 7 other traits that showed low phenotypic correlations with it. A literature survey implies that these traits may be regulated partly by common pathways that involve neuronal or nerve systems.
최근 스마트 디바이스가 많이 보급되면서 개인 영상 미디어가 다양한 방식으로 생성되어 영상 미디어를 이용한 서비스가 요구되고 있다. 이에 따라 영상 미디어 분석 및 인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되어, 영상으로부터 의미 있는 객체를 인지할 수 있게 되었다. 기존의 미디어 온톨로지를 이용한 시스템은 영상의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용하기 때문에 영상에 등장하는 객체를 통해 미디어 분류를 수행할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 미디어 데이터에서 인지되는 객체들을 이용해 해당 영상이 속하는 범주로 자동 분류하기 위해 서술논리 기반(Description Logic) 추론 시스템과 순서에 따라 달라질 수 있는 이벤트 처리를 위한 규칙 기반 추론 시스템을 제안한다. 제안하는 서술논리 기반 추론 시스템은 영상 미디어에서 인지되는 객체들의 관계를 서술논리로 정의된 행위(Activity) 온톨로지로 표현하고, 실체화 추론을 통해 인지된 객체가 행위로 추론되는 방법에 대해 설명한다. 규칙 기반 추론 시스템은 추론된 행위의 순서에 따른 이벤트를 정의하고 순서 기반 규칙 추론을 이용하여 범주에 알맞은 이벤트로 자동 분류하는 방법에 대하여 설명한다. 제안하는 방법의 타당성을 증명하기 위해 유투브의 영상에 대한 분석을 통해 올바른 범주로 분류된 미디어 데이터를 구성하여 제안하는 시스템의 타당성을 증명하였다.
Service identification and composition is one of the key characteristics for a successful Service-Oriented Computing, being receiving a lot of attention from researchers in recent years. In the Service-Oriented Analysis, the identification of business services has to be preceded before application services are identified. Most approaches addressing the derivation of business services are based on heuristic methods and human experts. The manual identification of business services is highly expensive and ambiguous task, and it may result in the service design with bad quality because of errors and misconception. Although a few of approaches of automatic service identification are proposed, most of them are in focus on technical architectures and application services. In this paper, we propose a model on the automatic identification of business services by horizontal and vertical service alignment using Enterprise Architecture as an ontology. We verify the effectiveness of the proposed model of business services identification through a case study based on Department of Defense Enterprise Architecture.
재난전조정보란 웹으로부터 재난이 예상되는 정보를 자동으로 수집하거나, 관련자가 재난전조정보 사이트의 신고를 통하여 제공하는 데이터에 대하여 자동 또는 수동으로 확인을 거친 정보이다. 이렇게 수집된 데이터에 대하여 자동으로 분석 정보를 제공하는 기술에 연구의 초점을 맞추었다. 정보를 분석하기 위하여 가장 대표적인 재난 유형 4가지(교량, 공사장, 건축물, 축대 및 옹벽)에 대하여 온톨로지 구조를 정의하였다. 온톨로지 구조에 따라 과거 유사 사례 DB를 구축하였으며, 해당 사례로부터 재난 발생에 대한 규칙을 도출하고, 규칙 사이에 가중치 적용을 통하여 규칙 정보를 일반화하였다. 도출된 규칙은 재난 전조 정보에 적용하였으며, 규칙의 가중치를 통하여 해당 정보를 점수화 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법에 대하여 실제적인 구현을 통하여 실용성을 검증하였다. 재난 전조정보에 대한 점수는 사건 사례의 품질에 의존적이기 때문에, 시스템의 성능은 데이터 업그레이드에 따라 계속 증가할 것이다. 또한 규칙에 대한 지속적인 품질 보정이 필요할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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