본 논문에서는 전자정부 시스템의 대 국민 사용성과 효율성을 증진시키기 위한 의미기반 문서 분류 방법(CoWDC)을 제시한다. 기존 의미기반 문서분류 방법에서 많은 양의 키워드들의 계층적 컨셉들을 이용하는 것을 지양하고 사용자들이 사용하는 키워드들 간의 관계를 중심으로 문서를 분류한다. 즉, 문서의 컨텍스트(context)에 근거하여 깊고 정확한 의미를 키워드 간 관계를 분석하여 적은 양의 정보로 효율적인 문서분류를 하게 된다. 이를 위해 제안한 CoWDC(Concept Wright Document Classification) 시스템은 기존의 시소러스/온톨로지의 의존도를 줄이고 키워드 관계, 관계의 경중 고려, 상하위 개념으로 변환 등을 통한 실험과 평가가 이루어졌다. 전자정부 시스템의 구조 및 특징 분석을 통해 CoWDC 실험 결과는 대국민 서비스 향상을 위해 매우 필요함을 인지하고 이를 접목하기 위한 기술적, 정책적 제언을 제시하였다. CoWDC를 통해 의미기반 검색기술의 우수함을 입증하였고 이는 전자정부 시스템의 지식베이스 구축, 운영체제의 운용, 시소러스의 구성 등의 과정에서 체계적으로 통합 운영되어야 한다.
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.
역사에 관심 있는 대한민국 국민 누구나 우리 역사에 쉽게 접근하여 재미있게 배울 수 있으며 정확하고 신뢰도 높은 역사정보를 제공하기 위한 콘텐츠 서비스 구축에 관심이 높아지고 있다. 또한 시맨틱 웹 구축을 통해 정보의 공유 및 재활용에 대한 수요가 증가하고 있으며 이는 링크드 데이터를 통해 구체화되고 있다. 기존의 전문연구자 중심의 원문 DB구축에서 탈피하여 일반인도 쉽게 이해하고 이용할 수 있는 대중적 콘텐츠 구축은 여러 기관, 포털, 그리고 일부 개인을 중심으로 구축되고 있으나 정보 공유 및 활용성 측면에 대한 고려 없이 개별적으로 중복 구축되고 있다. 본 연구에서는 원문사료에 대한 접근성을 높이고 정보공유 및 연결을 통한 정보유통 체계를 확보하여 웹상의 다양한 데이터와의 연결로 풍부한 정보제공 환경을 구축하기 위한 방안으로 LOD 기반 한국사 콘텐츠 서비스 시스템 구축을 제안하였다.
매쉬업은 공개된 Open API를 이용하여 두 가지 이상의 서로 다른 자원을 섞어서 완전히 새로운 서비스를 만드는 웹 애플리케이션이다. 지난 몇 년간 매쉬업에 대한 관심도가 매우 높아 졌지만 수많은 API들을 매쉬업 속으로 결합할 때 여러 가지 이슈들이 존재한다. 특히, 조합 가능한 API들이 매쉬업 개발자에 의해 수동으로 통합될 때 이는 더욱 심각해진다. 본 논문에서는 Open API 자동 조합을 위한 하나의 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 오퍼레이션 연결 그래프 구축 및 조합 후보군 탐색으로 구성되어 있다. 우리는 Open API 입출력 사이의 시맨틱 유사도를 기반으로 오퍼레이션 연결 그래프를 구축하고, 원하는 목표를 만족하는 출력을 산출할 수 있는 사이클 없는 방향성 그래프(DAG)를 생성한다. 또한, DAG들을 효율적으로 생성하기 위해 조합에 도움이 되지 않은 API들은 사전에 신속히 필터링되는 전략을 수립한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 ProgrammableWeb.com 사이트로부터 REST와 SOAP API 집합을 다운로드 받아 실험 분석을 수행하였다.
현재 온톨로지의 논리적 오류와 개념들 간의 포함 관계를 탐지하는 추론 엔진들이 소개되고 있다. 대부분의 서술 논리 기반 온톨로지 추론 엔진은 태블로 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 그러나 태블로 알고리즘 기반의 온톨로지 추론은 인스턴스 추론에 있어서 한계를 보인다. 이에 본 논문에서는 Medusa 시스템을 제안한다. Medusa는 서술 논리로 표현된 온톨로지의 정형화된 의미를 기반으로 시맨틱 웹 규칙 언어(SWRL)를 지원하는 확장된 서술 논리 추론 엔진이다. 대부분의 서술 논리 기반 추론 엔진은 효과적으로 온톨로지 스키마 모델을 추론하지만 인스턴스(Assertional Knowledge) 정보를 추론하기 위한 규칙 기반 추론 기능을 제공하지는 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 Medusa는 서술 논리의 추론 방식과 규칙 기반 추론 방식을 동시에 사용한다. 본 논문에서 설명하는 Medusa의 프로토타입은 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ API[1]를 사용하여 시맨틱 웹 규칙 언어 추론 엔진과 서술 논리 추론 엔진간의 상호작용을 제어한다.
시멘틱 웹의 발전은 정보의 규격화, 의미화를 통한 지식을 기본으로 요구하며, 온톨로지는 이러한 지식 표현을 위해 필수적으로 사용되는 도구이다. 온톨로지 상에서 Individual들은 식별체계인 URI(Universal Resource Identifier)를 이용하여 유일하게 지칭될 수 있어야 한다. 그렇지만, 현실에서 식별체계를 사용하는 경우를 발견하기가 힘들며, 특히 논문과 같은 과학기술 문헌은 그 적용 대상에서 제외되어 왔다. 이러한 이유로 인해 과학기술 문헌상의 인력정보를 식별체계 기반으로 구축하고자 하는 시도가 미약한 실정이었다. 이에 본 논문은 과학기술 문헌을 포함한 국가 과학기술 R&D 기반정보 온톨로지 구축에서 중심이 되는 인력정보를 URI 기반으로 구축하는 방법을 기술한다. 공저자 관계, 이메일, 출판 연도, 소속기관 등을 이용하여 동명이인 문제를 해소하고, 각 저자 그룹 별 URI 부여를 위해 국가과학기술인력 종합정보시스템을 활용한 사례를 소개한다. 이러한 과정을 통해 7,175건의 논문들로부터 획득한 인력정보는 연구자 네트워크 분석, 성과 통계 등 다양한 시멘틱 웹 응용 분야들에 기초적으로 활용될 것으로 기대한다.
최근 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network: USN)는 환경 모니터링을 비롯한 다양한 분야에 적용되어 왔다. 몇몇 연구는 재난 및 방재 분야, 특히 문화재관리 분야에 USN을 적용하기도 하였다. USN은 문화재의 훼손과 소실의 원인이 되는 화재를 조기탐지하기 위해 실시간 온라인으로 모니터링하는 유용한 기술이다. 특히, 인간이 접근하기 어렵거나, 외관이나 미관을 중시하는 문화재의 경우는 USN을 적용하여 이를 모니터링하는 것이 필수적이다. 그러나 인간이 화재 발생 현장을 컴퓨터 화면으로 직접 관찰하지 않고 USN으로부터 수집된 데이터만으로 화재 발생 여부를 자동으로 판별하는 데는 늘 오보의 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 해결하기 위해 온톨로지를 적용하는 방안을 제시하였고, 실험실 환경에서 USN으로부터 수집된 데이터를 기초로 화재 발생 여부를 조기에 더욱 정확하게 탐지할 수 있는 온톨로지와 추론규칙을 설계하여 실험하였다.
학술정보 분석 서비스는 학술정보 온톨로지를 사용하여 연구과제의 심사자 선정과 연구자의 연구성과 분석에 필요한 정보를 제공해 주는 서비스이다. 연구과제의 심사자 추천 서비스에서는 과제의 신청 분야와 심사자의 전공 분야, 과제 신청자와 심사자의 관계, 심사자의 해당 분야에 대한 전문도를 고려하여 정확하고 공정한 심사자 추천이 이루어져야 한다. 연구성과 분석 서비스에서는 전공 분야별/기관별 연구성과물 현황, 전공 분야별 전문가 현황, 연구자 네트워크 등을 사용해서 연구자의 연구 현황 정보 제공은 물론 기관, 지역별 연구 성과 현황 정보도 제공되어야 한다. 본 연구에서는 학술정보 분석 서비스를 제공하기 위해 학술정보를 온톨로지로 구축하고, OntoFrame 기반의 추론 시스템을 적용하여 학술정보를 저장하고 지식 확장 과정을 수행한 후 심사자 추천 서비스와 연구성과 분석 서비스에 필요한 정보를 제공하였다. 본 논문에서는 학술정보 온톨로지의 구성과 OntoFrame 기반의 학술정보 시스템의 구성 및 서비스 방법을 제시하였고, 이를 통해 효과적인 학술정보 분석 서비스를 제공하였다.
UCC(User Created Contents) 형태의 다양한 영상 미디어 데이터가 증가함에 따라 의미 있는 서비스를 제공하기 위해 많은 분야에서 활발한 연구가 진행 중이다. 그 중 시맨틱 웹 기반의 미디어 분류에 대한 연구가 진행되고 있지만 기존의 미디어 온톨로지는 메타 정보를 이용하기 때문에 정보의 부재에 따른 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상에서 인지되는 객체를 정하고 그 조합으로 구성된 서술 논리 기반의 온톨로지를 구축하고 영상의 장면에 따른 순서 기반의 규칙을 정의하여 이벤트 인지에 대한 기틀을 제안한다. 또한 증가하는 미디어 데이터에 대한 처리를 위해 분산 인-메모리 기반 프레임워크인 아파치 스파크 스트리밍을 이용하여, 영상 분류를 병렬로 처리하는 방법에 대해 설명한다. 유튜브에서 추출한 영상을 대상으로 대용량 미디어 온톨로지 데이터를 생성하고, 이를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능 평가를 진행하여 타당성을 입증한다.
소프트웨어가 대형화되고 기능이 복잡해짐에 따라 개발절차를 따르지 않으면 성공하기 어렵다. 개발과정의 종합적인 체계를 제시하는 소프트웨어 프로세스는 성숙되고 능력 있는 개발 조직이 일반적으로 수행하는 개발 활동과 절차라 할 수 있는데, 전반적 개발과정의 관리에 관련되어있다. 하지만 복잡하고 일반 개발자에는 생소한 개념이 많아 이를 도입하여 적용하는데 많은 어려움이 있다. 또한 프로세스에 대한 표준이나 성숙도 측정 모델 등 다양한 프레임워크가 제시되고 있으나, 이들 간의 관계를 이해하지 못하고는 제대로 사용하기가 어렵다. 본 연구에서는 개발 프로세스의 도입 및 개선 시 높은 효과를 얻기 위해, 온톨로지를 사용하여 소프트웨어 프로세스에 관련 프레임워크들의 복잡한 개념을 표현하고 이들 간을 연관시킨 모델을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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