본 연구는 이산가족 찾기 기록 검색을 위한 패싯 기반 온톨로지 모델을 제안하였다. 온톨로지 모델링을 위한 패싯 분석은 상향식 방법으로 KBS 아카이브 이산가족 찾기 기록과 국가기록원 기록의 원문 내용과 기술요소를 분석하고, 하향식 방법을 통해 이산가족 찾기 기록의 특성인 방송 기록과 사건 중심 기록의 특성을 분석하여 패싯을 도출하였다. 패싯은 KBS 이산가족기록, 출처, 인물, 원본기록, 사건의 5개 상위클래스와 18개의 하위클래스로 구성되었다. 설계된 이산가족 찾기 기록 온톨로지 모델은 실제 이용자에 의해 평가가 수행되었으며, 대체로 이산가족 찾기 기록 검색과 이용 측면에서 접근점, 기록의 맥락 정보 제공, 기술요소 제공에 있어서 충분하고 적절하다고 평가되었다.
유연생산시스템은 고자동화 생산시스템일 뿐만 아니라, 사용자와 시장의 요구를 만족시키기 위해 유연한 생산시스템이 요구됨에 따라 작업배정규칙 할당에 있어서 시스템과 작업환경에 많은 제약을 받게 된다. 본 논문에서는 온톨로지 지식 기반의 작업환경을 고려한 유연생산시스템의 작업배경규칙 할당방법을 제시한다. 에이전트를 이용하여 작업장 환경과 작업내용을 모니터링하고, 이에 적합한 작업배정규칙을 온톨로지 지식으로부터 추론하여 시스템에 적용한다. 본 시스템 개발을 위해 멀티에이전트를 지원하는 $JADE^{TM}$ 플랫폼을 이용하였으며, 온톨로지는 Protege를 이용하여 개발되었다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 디지털 시대의 새로운 패러다임으로서 급격한 사회 문화의 변화에 대응하기 위해 도입될 수 밖에 없는 흐름이다. 현재 세계 각국의 기술 연구는 핵심 기술의 선점뿐만 아니라 보다 지능화, 고도화된 상황인지 서비스 제공을 위한 기술 개발에 집중되고 있으며, 최근에는 온톨로지를 이용한 지능형 프로비저닝 시스템을 구현하는 연구가 진행되고 있다. 현재까지의 프로비저닝 기술 시스템은 사용자의 적합한 상황을 인식한 뒤 서비스를 제공하는 개인 맞춤형 서비스를 제공해주지는 못하고 있다. 따라서, 사용자에게 필요한 환경과 상황이 고려된 지능형 상황인지 프로비저닝 기법이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 요구에 최적화된 서비스를 제공하기 위해 사용자의 상황과 사용 패턴을 고려한 온톨로지 기반의 지능형 프로비저닝 서비스 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 상황을 인식하고 그에 적합한 추천을 위해 이에 따른 추론 기술이 이루어지는 과정을 보여주고 있으며, 지능확장이 가능하도록 하였다.
정보기술의 발달로 이용자들은 아키비스트의 개입 없이 자유롭게 기록을 검색할 수 있게 되었지만, 기존의 기록물 검색 시스템은 이용자의 의도를 파악하지 못하는 단편적인 결과를 제공하고 있다. 이런 문제를 극복하기 위해 시맨틱 웹 기술이 발전하고 있으며, ICA에서는 이를 반영하여 새로운 기록물 기술 표준인 RIC(Record In Context)을 개발하고 있다. RIC의 개념모델과 온톨로지는 시맨틱 검색을 구현하는 기반이 되기 때문에, 이것이 실제로 어떻게 이용자들에게 서비스될 수 있을지 고민해볼 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 하는 기록물 검색 시스템이 어떤 인터페이스를 통해 구현될 수 있을지 제안해보았다. 시맨틱웹 기술을 기반으로 한 검색 시스템의 사례 3가지를 선정해 이용자들의 인터뷰를 통한 사용경험 평가를 진행하였고, 여기에서 얻은 시사점을 기반으로 하여 기록물 검색 시스템의 인터페이스를 4가지 측면으로 구성하여 제안하였다.
유비쿼터스 기술개발에 따라 농산물을 저장 및 관리를 주 기능으로 하는 창고시스템의 관리는 효과적으로 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 유비쿼터스 센서를 사용하여 농산물을 저장하고 관리하기 위한 목적으로 온톨로지 기반 상황 인지 시스템 모델을 제안하여 정보를 공유하고 분산하도록 한다. 오늘날 우리 생활속에 유비쿼터스 기술이 확산되어짐에 따라 정보에 대한 중요성은 점진적으로 증가하고 있다. 뿐만 아니라, 한 도메인에서 온톨로지의 중요성 또한 중요해지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 센서와 같은 유비쿼터스 장치로부터 데이터를 획득하는데 초점을 두고 기술하고 있으며, 온톨로지 기반 농수산물 창고 모델을 설계하고 구축한것을 보인다.
상황 인식 기반 편재형 컴퓨팅(Pervasive Computing) 환경의 다양한 응용에 관심이 증대되고 있으며, 개발자들이 상황인식 응용을 보다 쉽게 개발할 수 있도록 지원하는 개발환경들에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 서비스 관리 시스템은 상황 인식 응용이 필요로 하는 서비스를 찾아서 제공해 주는 시스템으로 상황 인식 응용 개발환경에 필수적인 부분이다. 그러나, 기존 연구에서는 단순 구문 매칭이나 서비스 타입 등의 제한적인 온톨로지 기반 매칭을 사용하고 있으며 상황 정보에 대한 고려가 없다. 또한, 사용자가 원하는 서비스가 없는 경우 기존 서비스들을 조합해서 이용할 수 있도록 할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 상황 정보 기반 서비스 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 온톨로지를 이용한 의미적 매칭 방법과 상황 정보를 고려함으로써 보다 정확한 검색이 가능하게 하고, 서비스 조합 기능을 제공함으로써 사용자가 원하는 서비스가 서비스 레지스트리에 없는 경우에는 기존 서비스들을 조합하는 서비스 리스트를 제공할 수 있다. 설계한 시스템을 평가하기 위해서 서비스 질의를 위한 프로토타입을 개발하였으며 이를 통해서 상황 정보 기반 검색과 서비스 조합이 적절하게 지원함을 보였다.
In this paper, we present an ontology-based approach to labeling influential topics of scientific articles. First, to look for influential topics from scientific article, topic modeling is performed, and then social network analysis is applied to the selected topic models. Abstracts of research papers related to data mining published over the 20 years from 1995 to 2015 are collected and analyzed in this research. Second, to interpret and to explain selected influential topics, the UniDM ontology is constructed from Wikipedia and serves as concept hierarchies of topic models. Our experimental results show that the subjects of data management and queries are identified in the most interrelated topic among other topics, which is followed by that of recommender systems and text mining. Also, the subjects of recommender systems and context-aware systems belong to the most influential topic, and the subject of k-nearest neighbor classifier belongs to the closest topic to other topics. The proposed framework provides a general model for interpreting topics in topic models, which plays an important role in overcoming ambiguous and arbitrary interpretation of topics in topic modeling.
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).
질병의 발생과 치료 과정에서 통증의 정도를 수치나 구두, 행동 등으로 통증 등급 척도를 나타내게 되는데 예를 들면 불쾌감 척도에서는 통증으로 인해 "귀찮다", "불쾌하다", "짜증스럽다", "괴롭다", "고통스럽다", "견디기 어렵다", "매우 견디기 어렵다"의 등의 순서로 통증척도를 나타낸다. 우울증은 스스로가 인지하기 어렵기 때문에 상황인식 기반을 전제로 하여 본 논문에서는 우울증을 유발할 수 있는 생활 습관이나 생체 신호를 통해 알 수 있는 우울증의 구성요소를 정의하고 우울증의 상태를 이해할 수 있도록 온톨로지 모델링을 통해 우울 지수를 도출하였다. 우울증 구성요소와 우울 지수의 도출은 우울증에 대한 상황 인식 기반의 정보 서비스를 가능할 것이며, 상황인식 기반 디바이스와 결합하고 동기화하여 우울지수의 결과를 확인할 수 있도록 하고자 하며 우울증의 요인이 되는 생활습관을 개선하는데 적용할 수 있을 것이다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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