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공공 서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지 모형
An Ontology Model for Public Service Export Platform 원문보기

지능정보연구 = Journal of intelligence and information systems, v.20 no.1, 2014년, pp.149 - 161  

이광원 (중앙대학교 경영학과) ,  박세권 (중앙대학교 경영학과) ,  류승완 (중앙대학교 경영학과) ,  신동천 (중앙대학교 경영학과)

초록
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공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The export of domestic public services to overseas markets contains many potential obstacles, stemming from different export procedures, the target services, and socio-economic environments. In order to alleviate these problems, the business incubation platform as an open business ecosystem can be a...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 공공 서비스 수출을 지원하는 플랫폼에서 최적의 필요한 서비스를 지원하기 위한 온톨로지 모형을 제안하고 구현 프로세스를 소개하였다. 제안된 온톨로지 모형을 사용하면 다양한 정보 및 지식의 제공과 공유가 가능하게 되어 사용자가 필요로 하는 적합한 여러 형태의 서비스를 지원할 수 있게 된다.
  • 한편, 기존의 온톨로지 개발 방법론들의 경우 대부분 프로세스 기반의 단일 온톨로지 모형이나 본 논문에서 제안하는 공공서비스 수출 플랫폼과 같이 다양한 이해당사자와 맞춤 서비스의 구현 시 적용의 한계가 있다. 본 논문에서는 공공서비스 수출 플랫폼의 다양한 이해당사자와 서비스 시나리오 구현을 위하여 국가, 환경, 요구사항, 기업, 서비스 등 5개 온톨로지로 확장한 모형을 제안한다
  • use case 다어그램은 이러한 관계를 도식적으로 보여 주는 좋은 도구가 된다. 플랫폼의 여러 서비스 중에서 일부 서비스에 대한 use case 다이어그램을 소개한다. [Figure 13]
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
온톨로지의 주요 구성요소에는 무엇이 있는가? 즉, 온톨로지는 개념과 개념 간 관계, 관계 의미 및 의미 제약과 공리화를 통하여 구성된다. 온톨로지의 주요 구성요소로는 클래스(class), 인스턴스(instance), 관계(relation), 속성(property)이 있다(Uschold and Gruniger, 1996). 클래스는 일반적으로 사물이나 개념 등에 붙이는 이름을 의미하며 인스턴스는 사물이나 개념의 구체물, 사건 등의 실질적인 형태로 나타난 그 자체를 의미한다고 할 수 있다.
국가 온톨로지는 어떻게 구성되는가? 국가 온톨로지는 실제적으로 공공서비스가 수출된 국가 분석을 통하여 국가를 식별 분류할 수 있는 요소로 구성이 된다. 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법/제도/관습, 인프라, 인구, 위치, 국가의 전략으로 구성된다 [Figure 8].
서비스 온톨로지의 구성요소에는 무엇이 있는가? 서비스 온톨로지는 공공서비스 수출 사례 분석을 통하여 서비스를 식별 및 구분 할 수 있는 요소로 구성된다. 구성요소로는 목적효과, 요구 조건, 활동, 서비스 분류 등이 있다 [Figure 4].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (14)

  1. Darko, A., V. Neven, and S. Jurica, "Cloud Computing Ontologies: A Systematic Review," Proceedings of 3rd International Conference on Models and Ontoilogy-based Design of Protocols, Architectures and Services, (2012), 9-14. 

  2. Fernandez, M., A. Gomez-Perez, and N. Juristo, "METHONTOLOGY: From Ontological Art Towards Ontological Engineering," AAAI-97 Spring Symposium on Ontological Engineering, (1997), 33-40. 

  3. Fox, M. S., M. Barbuceanu, and M. Gruninger, "An Organisation Ontology for Enterprise Modeling: Preliminary Concepts for Linking Structure and Behaviour," Computers in Industry, Vol. 29(2006), 123-134. 

  4. Gangemi, A. and M. P. Domenico, "An Overview of the ONIONS Project: Applying Ontologies to the Integration of Medical Terminologies," Data & Knowledge Engineering, Vol. 31 (1999), 183-220. 

  5. Gruber, T. R., "A Translation Approach to Portable Ontology Specifications," Knowledge Acquisition, Vol. 5, No. 2(1993) 199-220. 

  6. KBSI, The IDEF5 Ontology Description Capture Method Overview, Knowledge Based Systems, Inc. (KBSI) Report, 1994. 

  7. Kim J. Y. and S. W. Lee, "The Ontology Based the Movie Contents Recommendation Scheme Using Relationship of Movie Metadata," Journal of Intelligence and Information Systems, Vol. 19, No. 3(2013), 25-44. 

  8. Kim, S. K. and K. H. Ahn, "A Study of Dynamic Web Ontology for Comparison-shopping Agent based on Semantic Web," Journal of Intelligence and Information Systems, Vol. 11, No. 2(2005), 31-45. 

  9. Lee, H. K., C. S. Ko, and T. W. Kim, "Preference-based Supply Chain Partner Selection Using Fuzzy Ontology," Journal of Intelligence and Information Systems, Vol. 17, No. 1(2011), 37-52. 

  10. Matthew, E. T., M. Cynthia, K. Bryan, and W. Michael, "Autonomous Classification of Knowledge into an Ontology," Proceedings of the Twentieth International FLAIRS Conference, (2007). 

  11. Nicola, A. D., M. Missikoff, and R. Navigli, "A Software Engineering Approach to Ontology Building," Information Systems, Vol. 34 No. 2(2009), 258-275. 

  12. Park, S. K. and G. B. Choi, "Identication Model Based on Hierarchical Ontology for SOA Services," Journal of Korea IT Service, Vol. 12, No. 1(2013), 323-340. 

  13. Uschold, M. and M. Gruniger, "Ontologies: principles, methods and applications," The Knowlege Engineering Review, Vol. 11, No. 2(1996), 93-136. 

  14. Uschold, M., M. King, S. Moralee, and Y. Zorgios, "The Enterprise Ontology," The knowledge engineering review, Vol 13, No. 1 (1998), 31-89. 

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