웹 서비스를 기반으로 하는 비즈니스 프로세스 관리 시스템은 트랜잭션에 대한 신뢰도의 확보를 위하여 트랜잭션 관리가 필요하다. 이를 위한 여러 트랜잭션 프로토콜들이 제시되었지만, 다양한 프로토콜들은 서로간의 이질성으로 인해 트랜잭션 관리 시스템간의 상호 호환을 저해한다. 본 연구에서는 시맨틱스를 기반으로 비즈니스 트랜잭션 프로토콜을 정의한다. 제안된 시맨틱스에 기반한 비즈니스 트랜잭션은 상태와 메시지에 대한 정적 시맨틱스(Static Semantics)와 상태 전이에 관한 동작 시맨틱스( Operational Semantics)를 기반으로 정의된다. 정적 시맨틱스는 상태와 메시지에 대한 의미들을 Web Ontology Language(OWL)을 사용하여 온톨로지 기반으로 정의함으로써 비즈니스 트랜잭션 프로토콜의 개념들에 대한 표현의 이질성을 해결한다. 동작 시맨틱스는 비즈니스 트랜잭션의 상태전이를 Abstract State Machine(ASM)을 통해 정의함으로써 트랜잭션 운용에 대한 정형성(Formalism)을 얻을 수 있다. 또한 정적 시맨틱스에서 정의한 상태와 메시지를 동작 시맨틱스에서 참조하여 사용함으로써 트랜잭션 운용에 대한 이해도 높일 수 있다. 이를 통해 기존의 트랜잭션 프로토콜들간의 상호 호환성을 높이고 트랜잭션 프로토콜에 대한 상호 이해도를 높이며, 트랜잭션 실행에 대한 자동화와 체계적인 모니터링을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 사용자의 음악적 선호를 모델링하고, 사용자가 원하는 감정과 선호를 추론할 수 있게 도와주는 컨텍스트 기반 음악 추천 온톨로지 (COMUS)를 제안한다. COMUS는 제목, 연주자, 장르와 같은 음악의 일반적인 속성과 무드와 상황과 같이 도메인에 특화된 확장을 제공하는 확장성을 계층적인 방식으로 제공한다. COMUS는 음악 추천을 위한 도메인에 특화된 클래스들이 음악 온톨로지와 연동되도록 OWL 언어를 사용하여 개발된 음악 온톨로지이다. COMUS에 표현된 컨텍스트 정보를 사용하면, 컨텍스트 정보의 일관성을 체크할 수 있고, 규칙 기반의 추론을 통해 명시적인 정보 뿐만 아니라, 내재된 컨텍스트를 도출하는 상위 레벨의 추론이 가능하다고. 여기서 제안하는 온톨로지는 음악과 감정과 상황 사이의 복잡하고 자세한 관계를 표현할 수 있어서, 사용자가 음악 추론 어플리케이션을 위해 적절한 음악을 찾을 수 있게 해준다. 이와 관련된 음악 추천을 위한 사례 연구로써 수행한 몇 가지 실험을 보인다.
시맨틱웹 분야의 온톨로지는, 분산 이종 스키마를 갖는 정보에 대한 의미적 통합, 에이전트에 의한 자동화된 유통, 그리고 명시적으로 표현되지 않은 암묵적 지식의 추론을 가능케 하는, 논리에 기반하여 잘 정의된 도메인 의존적인 콘텐츠로 볼 수 있다. 이 논문에서는 과학기술 연구분야 도메인에서 정의된 하나의 시맨틱웹 온톨로지인 '국가과학기술 R&D 기반정보' 온톨로지를 소개한다. 이 온톨로지는, 논문, 과제, 특허 등과 같은 연구성과물을 바탕으로 특정 분야 전문가들이나 연구자 네트워크를 추론해 냄으로써 실제 연구자나 연구과제 기획/평가자들에게 도움을 주기 위한 목적으로, 현재 한국과학기술정보연구원에서 개발되고 있다. 이 논문에서는 온톨로지의 스키마 구성 요소로써 클래스와 속성을 기술하고, 온톨로지에서의 인스턴스 표현의 예를 보인다. 상기 온톨로지는 인력, 기관 등과 같은 실세계 인스턴스의 고유한 신원을 온톨로지 내에 대응시키기 위해, 실세계 신원의 중의성 해소 기법과 함께 개별 클래스에 종속적인 URI할당지침을 사용하여 온톨로지 내에 인스턴스를 표현하고 있다.
시맨틱 웹(Semantic Web)의 비전에 대한 공표가 이루어진 이래로 이와 관련한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 지금까지의 연구가 성공적이었다는 판단을 하기에는 아직 이르다. 본 논문은 시맨틱 관련 연구분야의 두 가지 문제점을 진단한다. 첫째는 '시맨틱 검색'이라는 개념의 합의된 정의가 없다는 것이고, 둘째는 장래의 유관 연구를 바라볼 수 있는 종합적이고 체계적인 시각이 부족하다는 것이다. 이러한 진단 아래, 본 논문은 시맨틱 검색의 개념을 '사용자의 입력에 따라 온톨로지와 같은 시맨틱 기술을 이용하여 원하는 정보를 얻는 행위'로 정의한다. 또한 시맨틱 검색에 대한 이해를 돕기 위해 시맨틱 검색 엔진 분류 프레임워크를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크는 (쿼리) 입력문의 처리, 타겟 소스, 검색 방법론, 검색결과의 서열화, 출력 결과물의 데이터 종류, 이렇게 다섯 가지 부분으로 나뉜다. 마지막으로 본 논문은 제시한 프레임워크를 응용하여 기존의 연구결과물을 분석하고 앞으로의 연구 방향을 논하는 것으로 끝을 맺는다.
본 연구는 IEEE Standard 1074-1997을 기준으로 사례별 온톨로지 구축방법의 절차를 분석하였다. 분석대상은 OTK, CommonKADS, ONIONS, Ontology Development 101의 네 가지 구축방법을 선정하였다. 분석된 결과를 기반으로, 각 온톨로지 구축방법의 장점을 수용하고 단점을 보완함으로써 여섯 단계로 이루어진 완성도 있는 온톨로지 구축방법 모델을 제안하였다. 그 단계는 다음과 같다. 1) 사전개발 단계로서 타당성 조사를 포함한다. 2) 초기 구축 단계로서 온톨로지 구축 목표를 성립한다. 3) 지식 재사용을 위해 기존 온톨로지를 통합하는 방안을 고려한다. 4) 주제 영역의 개념과 관계를 규정하면서 온톨로지를 구성한다. 5) 완성된 온톨로지를 평가하고 검증한다. 6) 사후개발 단계로서 유지관리 절차를 포함한다.
본 논문에서는 OWL(Web Ontology Language) 기반 그래픽 바이오 온톨로지 관리 시스템을 설계하고 구현하였다 이 시스템은 생물학 용어들 사이의 복잡한 의미 관계들로 구성되는 바이오 온톨로지를 본 논문에서 정의한 그래픽 표기를 이용하여 표현한다. 또한, 시각화된 환경에서 수행되는 상속과 역상 속 메커니즘은 이미 구축된 방대한 용어들 사이의 관계를 시스템이 구조적으로 파악할 수 있게 함으로써, 전문가가 새로 추가되는 용어에 대한 관계를 의미적으로 일관성 있게 반자동으로 구축할 수 있다. 구축된 온톨로지는 기본적으로 OWL로 기술되며, 다른 여러 표준 온톨로지 언어(RDF/RDFS, DAML+OIL 등)로 의미적 손실 없이 변환된다. 본 시스템의 중요한 특징은 OWL의 강력한 의미적 표현력과 이를 잘 정의할 수 있는 그래픽 표기법을 채택함으로써 시각화된 메커니즘을 통해 바이오 온톨로지를 정교하게 모델링할 수 있다는 점이다.
질의 키워드의 정보 검색은 키워드의 의미가 다양하여 검색된 문서들이 사용자의 요구에 부합되지 않는 문제점을 가지며, 사용자의 상황과 특성이 사용자 마다 달라 정보가 매우 적고 연관성을 찾기 어렵다. 또한, 일반 상관 계수의 사용은 정보에 대한 연관성을 나타내지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 기술을 기반으로 인선에 필요한 다양한 개념들과 지식으로 구성된 인선 온톨로지와 인선 규칙들을 구축하고 규칙들을 지원하는 인선 절차와 인선 결과의 적합성을 확인할 수 있는 지식검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 스피어만 상관계수를 이용하여 사용자의 상황과 특성에 적합한 정보를 제공하여 제한적인 정보 추천의 단점을 해결하였다. 키워드 기반 검색과 시맨틱 기반 검색 실험 결과 시맨틱 기반 검색이 키워드 검색에 비하여 정확도는 90.3%, 재현율은 71.8%의 성능을 보였다.
OWL(Web Ontology Language)은 시맨틱웹에서 온톨로지를 배포하고 공유하기 위한 W3C의 정식 권고안(Recommendation)으로 채택되었다. OWL 데이터의 숨겨진 정보를 유추하기 위해서 OWL 추론기들이 많이 개발되었다. 그러나 OWL 추론기들은 메모리를 기반으로 처리되기 때문에 대용량 OWL 데이터를 처리하기는 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해서 관계형 데이터베이스에 기반한 시스템이 제안되었다. 이 시스템들은 OWL 데이터를 데이터베이스에 저장하여 데이터베이스 내에서 추론을 한다. 하지만, 이 시스템들은 OWL에서 정의되는 모든 속성(Property)을 고려하지 않았고, 추론에 비효율적인 스키마를 사용하고 있다. 그리고 실제 응용환경에서 자주 발생하는 OWL 데이터 변경에 대해서도 다루지 않았다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스에 기반한 여러 스키마를 비교하고, 효율적인 추론을 위한 개선된 스키마를 제안한다. 그리고 OWL에서 정의되는 모든 종류의 속성을 지원하기 위한 완전하고 효율적인 추론 알고리즘과 OWL 데이터 변경에 대해 효율적인 갱신 방법을 제안한다. 실험결과를 보면 본 논문에서 제안한 스키마가 OWL 데이터 저장 및 추론에 대해 기존 스키마보다 더 좋은 성능을 보이며, OWL 데이터 갱신 방법도 기존의 방법보다 더 효율적이다.
최근 모바일과 유비쿼터스 컴퓨팅에서 보다 지능적인 다양한 서비스를 제공하고자 하는 비즈니스 전략과 함께 온톨로지 기술이 큰 관심이 되고 있다. 온톨로지를 이용하는 응용 도메인에서의 본질적 문제점은 모든 영역 구성원, 에이전트, 응용 프로그램이 온톨로지에서 정의된 동일 개념을 공유해야 하는 것이다. 하지만, 다양한 제조업자에 의해서 만들어지는 다양한 모바일 디바이스, 센싱 디바이스, 네트워크 구성요소, 다양한 통신 사업자, 다양한 서비스 제공업자 들이 모여 이루어지는 모바일과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 서로 상이한 온톨로지가 공존할 가능성이 높다. 이러한 의미적 상호 운용성의 문제를 해결하고자 했던 다수의 연구가 있다. 이를 크게 분류하면, 맵핑, 합병, 변환에 의한 방법들이다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 OntoMorph와 같이 상이한 온톨로지 데이타들 간에 변환 규칙을 직접 작성하여 사용하는 방법에 초점을 맞춘다. 하지만 이러한 변환 규칙을 수작업으로 직접 작성하는 방법은, 그 자체도 어려울뿐더러 N개의 온톨로지가 존재할 경우 최악의 경우 $O(N^2)$의 변환 규칙 작성 복잡도를 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 복잡도를 개선하기 위한, 웹의 개방성에 근거한 연쇄 조합 변환 규칙 생성의 개념을 소개한다. 연구 성과는 변환 규칙의 변환의 신속성, 변환의 적합성, 변환 규칙 작성의 용이성 등의 중요한 평가 요소를 도출할 수 있었으며, 몇 가지 실험 및 기존 연구와의 비교 분석을 통하여 제안된 방법이 신속성과 정확성을 보장하면서 보다 높은 용이성을 가짐을 확인할 수 있었다.
근래에 들어와서 각광받고 있는 시맨틱 웹과 관련기술의 부상으로 온톨로지에 대한 관심이 증대되었으며, 그중에서도 고난이도의 추론을 요구하는 의미기반 시맨틱 검색을 위해서 온톨로지를 효율적으로 저장하고 검색하는 다양한 기법들이 활발히 연구되어왔다. W3C에서의 표준권고안은 RDFS, OWL을 활용하도록 하고 있다. 하지만 메모리 기반으로 구현되어 있는 에디터나 추론엔진들, 온톨로지의 원형을 그대로 유지하여 저장하는 트리플 저장소를 이용하여 대용량 온톨로지를 처리하기에는 성능상의 한계가 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 엔진을 이용하여, 온톨로지를 저장하고 효율적으로 활용하기 위한 다양한 방식의 추론엔진과 질의처리 알고리즘들이 제안되었으나, 온톨로지 프로퍼티의 다섯 가지 핵심특성에 따른 추론 결과를 완전하게 획득하지는 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 하이퍼 큐브 인덱스(Hyper Cube Index)를 제안함으로서 관계형 데이터베이스에 저장한 온톨로지를 효율적으로 검색할 수 있는 환경을 제공하는 것은 물론, 온톨로지 프로퍼티의 핵심특성을 빠짐없이 투영하여 숨겨진 추론 결과를 획득할 수 있는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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