KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.248-268
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2018
The performance of smartphone applications are usually constrained in user interactions due to resource limitation and it promises great opportunities to improve the performance by exploring the smartphone built-in and embedded sensing techniques. However, heterogeneity in techniques, semantic gap between sensor data and usable context, and complexity of contextual situations keep the techniques from seamless integration. Relevant studies mainly focus on feasibility demonstration of emerging sensing techniques, which rarely address both general architectures and comprehensive technical solutions. Based on a proposed functional model, this investigation provides a general architecture to deal with the dynamic context for context-aware automation and decision support. In order to take advantage of the built-in sensors to improve the performance of mobile applications, an ontology-based method is employed for context modelling, linguistic variables are used for heterogeneous context presentation, and semantic distance-based rule matching is employed to customise functions to the contextual situations. A case study on mobile application authentication is conducted with smartphone built-in hardware modules. The results demonstrate the feasibility of the proposed solutions and their effectiveness in improving operational efficiency.
XML 문서의 논리적인 구조와 의미적 태그의 사용은 구조와 내용에 기반 한 검색을 가능하게 하는 반면, 동일한 정보라 하더라도 구조와 형식이 매우 다양하게 표현되므로 정보검색에 어려움을 초래한다. 효율적인 XML 정보검색을 위해, 본 논문은 온톨로지를 기반으로 검색에 적합한 문서만을 선별하는 문서여과 방법, 대상문서에 적합한 최소한의 질의생성을 위한 온톨로지 정합 방법 그리고 문서에 내재된 의미적 정보의 검색을 위한 정합된 온톨로지 기반의 질의확장 방법을 각각 제안하였다. 제안한 방법의 효과 및 효율은 예제 XML 및 DTD 문서를 대상으로 실험되었다.
Recently, Open APIs are getting attention with the advent of Web 2.0. Open APIs are used to combine services and generate new services by Mashup. However, the growing number of available Open APIs raises a challenging issue how to locate the desired APIs. We automatically build ontologies from WSDL, WADL, HTML, and their underlying semantics. The key ingredient of our method is a technique that clusters input/output parameters in the collection of API methods into semantically meaningful concepts, and captures the hierarchical relationships between the terms contained in a parameter. These semantic ontologies allow search engines to support a similarity search for Open APIs based on various protocols such as SOAP, REST, JavaScript, and XML-RPC, and significantly improve the quality of APIs matching by the clustering and hierarchical relationships mechanism.
다양한 구조를 가지는 XML 문서에 대하여 온톨로지를 기반으로 확장한 질의를 인가하면 문서의 구조적 차이를 극복할 수 있으므로 검색의 효과를 높일 수 있다. 그러나 온톨로지만을 고려하여 확장되는 질의들은 대상 문서의 구조에 부적합할 수 있으므로 검색의 효율을 저하시키게 된다. 본 논문은 온톨로지와 대상 XML 문서의 구조인 DTD를 고려하여 온톨로지로부터 불필요한 개념과 속성을 제거하는 온톨로지-DTD 정합 알고리즘을 제안하였으며, 이렇게 정합된 온톨로지를 이용하면 대상 XML 문서에 적합하도록 질의들을 생성하므로 질의의 검색 적중률을 높일 수 있다.
감성 지능형 컴퓨팅은 컴퓨터가 학습과 적응을 통하여 인간의 감성을 처리할 수 있는 감성인지 능력을 갖는 것으로 보다 효율적인 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 가능하게 한다. 감성 정보들 중 시각과 청각 정보인 음악 이미지는 짧은 시간에 형성되고 기억에 오랫동안 지속되기 때문에 성공적인 마케팅에 있어서 중요한 요인으로 꼽히고 있으며, 인간의 정서를 이해하고 해석하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 사용자의 감성키워드(짜증, 우울, 차분, 기쁨)를 고려하여 매칭된 음악과 이미지를 검색하는 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 인간의 감성을 4단계 경우로 상황을 정의하며, 정규화 된 음악과 이미지를 검색하기 위해 음악 이미지 온톨로지와 감성 온톨로지를 사용하였으며, 이미지의 특징정보를 추출, 유사성을 측정하여 원하는 결과를 얻게 하도록 하였다. 또한, 이미지 감성인식정보를 분류하기위해 대응일치분석과 요인분석을 통한 성컬러와 감성어휘를 하나의 공간에 매칭하였다. 실험결과 제안된 시스템은 4가지 감성상태에 대해 82.4%의 매칭율를 가져올 수 있었다.
시맨틱 웹 서비스 기술은 상황 인지의 실현을 위한 기반 기술로 다양한 자원들을 동적이고 유연하게 상호 융합하여 새로운 서비스를 생성한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 현실화됨에 따라 웹 서비스를 구현하려는 연구가 활발하지만, 대부분이 웹 서비스 설계자의 최초 명세에 국한된 획일화된 서비스 결과만을 초래한다. 본 논문에서는 사용자 요구와 감지한 상황의 월드 모델을 분석하여 계획 시스템에 목표와 초기 상태로 입력하고 초기 상태로부터 목표를 달성하기 위한 일련의 작업들을 계획하는 동적 서비스 제공을 위한 모델링 방법을 제안한다. 제안한 방법론은 실세계로부터 감지한 월드모델을 OWL 도메인 온톨로지를 이용하여 서술논리 기반 온톨로지 추론을 통해 상황정보(context)를 추론한다. 상황정보는 서비스 도메인을 결정하며, 이에 해당하는 OWL-S 서비스 온톨로지를 계획 시스템에서 탐색할 서비스 명세로 활용한다. 계획 시스템은 초기 상태에서 목표 상태를 만족하는 하나 이상의 서비스를 탐색하고 실행 순서를 계획한다. 이 시스템은 STRIPS 형의 역방향 탐색 시스템으로 OWL-S 서비스를 AI 전통 계획 방법론에 근거하여 합성하여, 방대한 웹 서비스의 탐색 범위를 축소한다. 또한 패턴 매칭에 의해 실행 가능한 서비스를 찾지 못한 경우, DL기반의 시맨틱 매칭을 통해 대안이 되는 서비스를 찾는다. 제안한 방법은 비교연구인 OWLS-XPlan과 동일한 시나리오로 실험하여 기존 연구의 문제점을 해결하고, 동적 서비스 실현을 위한 모델링 방법으로써 가능성을 검증한다.
지능형 서비스 로봇(Intelligent Service Robots)이란 스스로 주변 환경을 모니터링 하고, 문제 상황 발생시 해결 방안을 마련하여 사용자에게 적절한 서비스들을 제공해 주는 로봇을 말한다. 그러나 로봇이 접할 수 있는 다양한 환경과 상황, 문제들을 미리 예측하여 필요한 모든 기능들을 내부에 포함시키기는 어렵다. 로봇 내부에는 환경에 맞는 필요한 기능들만 가지도록 하고, 필요에 따라 새로운 기능들을 증식 시켜 줄 수 있는 자가 성장 소프트웨어(Self-Growing Software)를 개발함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 본 논문은 자가성장 소프트웨어가 외부로부터 필요 기능 수행을 위한 서브아키텍처(컴포넌트의 조합 패턴)의 획득을 브로커를 통해 수행 할 때, 기능적인 측면뿐 아니라 품질특성과 환경을 고려하여 적절한 서브아키텍처를 선택하는 방법에 관한 것이다. 사용자의 품질 요구를 고려하여 기능수행에 가장 적합한 서브아키텍처를 추론하기 위해 사용품질요구(Quality-Attributes In Use) 온톨로지를 구축하였고, 컴포넌트 조합 선택을 위해 추상화된 레벨 선택 및 구체적 레벨 선택의 2단계 선택 기법을 개발하였다 추상화된 레벨에서는 상위단계 목표를 기반으로 서브아키텍처의 특성들을 추론하고, 구체적 레벨에서는 컴포넌트 자체의 사용품질요구에 부합하는 특성들을 기반으로 실제 서브아키텍처를 검색한다. 이러한 방법을 통해 사용자의 목표나 상황에 따라 달라지는 품질 요구사항을 반영하여 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 로봇의 기능 증식 시에 사용자의 목표에 좀 더 부합하는 기능 선택이 가능하고, 사용자의 요구와 소프트웨어 기능 표현 및 해석상의 차이를 극복할 수 있다.
시맨틱 웹 서비스 탐색은 온톨로지의 개념으로 기술된 서비스와 사용자 요구 사항 간에 개념 간 매칭을 통해 서비스를 탐색하는 방법이다. 그러나 온톨로지의 개념은 해석하는 방법에 따라 서로 다른 의미로 이해될 수 있다. 기존 연구는 제한된 수준의 개념 해석 방식을 사용하고, 명확한 개념 기술 방법을 제공하지 않기 때문에 매칭 오류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 통합 개념 모델과 이를 적용한 웹 서비스 탐색 방법을 제안한다. 제안된 통합 개념 모델은 개념 타입, 클래스, 프로퍼티를 이용하여 기존 방법 보다 유연하고 명확한 개념 기술 방법을 제공한다. 또한 본 논문은 통합 개념 모델에 기반하여 기술된 서비스와 사용자 요구 사항 간에 매칭하는 방법을 제안한다. 이때 다대다 복합 매칭 을 지원하여 보다 정교한 서비스 탐색이 가능하다. 다양한 형태의 사용자 요구 사항에 대해 실험한 결과, 제안된 방법은 기존 연구보다 더 높은 정확률과 재현율을 보였다.
전장공간은 다양한 무기체계가 유기적으로 활용되고 있으며, 자원의 성능 및 통신환경이 제약되고 환경의 가변성이 높은 특징이 있다. 이러한 전장환경에서 운용되는 자원의 접근성과 통합성의 한계를 극복하고 유연한 조합을 통해 임무를 수행할 수 있는 방안으로 서비스 지향 구조 기반의 기술을 접목시키는 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 지휘관이 전장 환경에서 임무에 필요한 다양한 SW를 서비스 기반으로 운용하기 위해 서비스 기반의 임무 계획 및 수행을 지원하는 계층형 임무서비스 모델을 제안한다. 또한 워크플로우 기술과 시맨틱 능력기반 추천을 활용한 개발도구를 구현하고 전투 임무 시나리오에 적용하여 실효성을 보이고자 한다.
최근 대부분의 이러닝(E-Learning)을 교육하는 사이트는 학습 콘텐츠를 검색하는 방법이 단순한 리스트의 나열과 택스트 매칭(Text matching)방법을 사용하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 좀 더 컴퓨터가 정보 데이터의 의미를 분석하여 검색이 가능하도록 개념 네트워크인 시맨틱웹(Semantic Web)이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱웹의 온톨로지(Ontology) 언어 중에 토픽맵(Topic Maps)을 사용하여 많은 양의 학습 정보 데이터를 쉽고도 정확하게 연결 지어 학습 콘텐츠에 대한 정보를 표현하고, 구조화할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다. 학습자의 관심분야 정보, 학습객체의 학습 권장자의 정보와 함께 학습 경험과 검색 빈도수를 분석한 협력 필터링과 학습 에이전트의 개인화 기법을 동시에 사용하여 선호도를 분석한다. 이 선호도를 가지고 학습자의 메타데이터를 생성하고, 로그 데이터를 따로 데이터베이스에 저장한다. 이러한 학습자의 정보와 학습 콘텐츠간의 정보를 상호 연결하여, 그 토픽맵을 사용하여 연관관계를 정의해 줌으로써 학업성취도를 높이고, 학습자 개개인의 성향에 가장 알맞은 학습 콘텐츠를 탐색해가는 네비게이터(Navigator)를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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