초록

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오늘날 컴퓨팅 기능의 급격한 발달은, 시스템의 효율뿐만 아니라 지능화에 대한 요구를 증대시키고 있다. 지능화된 서비스를 성공적으로 제공하기 위해서는, 제공하려는 도메인에 대한 지식 처리 기능이 필수적이다. 시스템의 지능적인 행동은 그 시스템이 보유하고 있는 지식의 질(質)에 영향을 받기 때문에, 사용되는 지식의 질적 우수성을 보장하려는 시도가 이루어지고 있지만, 문제는 지식의 질이 높아질수록, 지식 관리의 비용이 증가한다는 점이다. 따라서 품질과 비용 사이의 균형점을 맞추기 위한 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용하려는 지식의 품질과 시스템에서 요구하는 지식의 품질을 비교함으로써, 이 균형점을 맞추는 방법을 제안한다. 이를 위해, 시스템이 제공하려는 서비스 시나리오를 대상 지식으로 표현 및 처리한다. 시스템 관리자는 이 결과를 바탕으로 채택하려는 지식과 자신의 시스템 사이의 괴리를 손쉽게 판단 할 수 있고, 그 차이를 없애기 위해 지식의 확장 및 축소의 부분을 결정하고, 수정할 수 있다.

오늘날 컴퓨팅 기능의 급격한 발달은, 시스템의 효율뿐만 아니라 지능화에 대한 요구를 증대시키고 있다. 지능화된 서비스를 성공적으로 제공하기 위해서는, 제공하려는 도메인에 대한 지식 처리 기능이 필수적이다. 시스템의 지능적인 행동은 그 시스템이 보유하고 있는 지식의 질(質)에 영향을 받기 때문에, 사용되는 지식의 질적 우수성을 보장하려는 시도가 이루어지고 있지만, 문제는 지식의 질이 높아질수록, 지식 관리의 비용이 증가한다는 점이다. 따라서 품질과 비용 사이의 균형점을 맞추기 위한 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용하려는 지식의 품질과 시스템에서 요구하는 지식의 품질을 비교함으로써, 이 균형점을 맞추는 방법을 제안한다. 이를 위해, 시스템이 제공하려는 서비스 시나리오를 대상 지식으로 표현 및 처리한다. 시스템 관리자는 이 결과를 바탕으로 채택하려는 지식과 자신의 시스템 사이의 괴리를 손쉽게 판단 할 수 있고, 그 차이를 없애기 위해 지식의 확장 및 축소의 부분을 결정하고, 수정할 수 있다.

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 가령, “이혼을 하면 부부가 아니다” 라는 지식은 Frame 기반 지식표현 기범에서는 표현할 수 없다. 본 연구에서는 이처럼 다양한 지식 표현의 방범 중, 온톨로지로 표현된 지식을 대상으로 평가 방법을 제안한다.
• 더욱이, 불필요한 지식이나, 적절하지 못한 표현 방식은 시스템의 지식 처리 비용을 증가시킴으로써, 지식 활용의 이점을 무위로 돌릴 위험성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 기존 지식의 재활용 및 타 시스템과의 지식 공유에 탁월한 성능을 발휘하는 온톨로지를 사용하여 개별 어플리케이션에 적합한 온톨로지 지식을 판단하기 위한 시나리오 테스트 기법을 제안하였다. 어플리케이션은 지능적 서비스 수행을 위한 시나리오를 작성하고, 그 시나리오를 대상 온톨로지를 사용해 변경시킨다.
• 그 시스템에서 필요로 하는 지식의 수준을 찾는 것은 곧 시스템의 운용 효율을 결정짓는 조건이 되기 때문이다. 이에 본 연구에서는 지식화를 위한 후보 모델들 중에서 각 시스템이 필요로 하는 지식수준을 만족시키는 가를 평가하고, 부족한 지식을 확장하거나 초과되는 지식을 간결화 시키기 위해 지식의 확장성을 검증하는 방법을 제안한다.

가설 설정

• 소위 상황 인지 (Context Aware) 라고 표현되는 이러한 특성은 시스템의 지능화를 부축하는 주요 원인 중에 하나로 꼽을 수 있다. [2], 가령, 방안의 사용자가 추위를 느껴 온도를 높여달라는 서비스 요청을 했다고 가정해 보자. 이 경우, 사용자가 주위를 느끼게 되는 원인을 없애주면 해결되는 문제로 볼 수 있다.
• 우선 대상 온톨로지로는 W3C에서 제공하는 포도주 온톨로지를 선택하였다 [11]. 이 온톨로지를 사용하려는 가상 어플리케이션은 포도주 추천 시스템으로 음식점에서 고객의 식사 주문 시적 절한 와인을 추천해 주는 서비스를 제공한다고 가정하였다. 가상 어플리케이션의 서비스 시나리오는<표 3>과같다.
• 제안된 평가 기법을 사용하여, 개별 어플리케이션에서 지식으로 활용하려는 온톨로지의 적합성을 확인하기 위해 다음의 실험 환경을 가정하였다. 우선 대상 온톨로지로는 W3C에서 제공하는 포도주 온톨로지를 선택하였다 [11].
• 온톨로지의 구조가 올바른지 등을 평가한다. 평가 방범으로는 소위 Golden Ontology라고 불리는 정답 온톨로지가 있다고 가정하고 이 정답에 얼마나 유사한지를 판단하거나, 관련 온톨로지들을 수집하여 얼마나 평균에 가까운지를 그 기준으로 삼는다. 그러나, 지식 공학의 측면에서 특정 도메인에서의 Golden Ontology가 존재한다고 가정하기 힘들고, 특정 도메인에서 발생하는 모든 문제에 적합한 일반 온톨로지 (General Ontology)의 효용성에도 문제가 존재한다.

제안 방법

• 표현된 지식이 적합한지를 판단한다. 이를 위해 제안된 기범에 따라 서비스 명세의 어휘를 온톨로지의 객체와 관계로 변환한다. 변환된 결과는 다음과 같다.
• 이처럼, 온톨로지 자체가 올바르게 혹은 정확하게 만들어졌는지 평가하는 것보다, 공개된 온톨로지를 참조하여 자신의 용도에 맞게 재활용한다는 관점에서 기존의 다양한 온톨로지중에서 가정 적합한 온톨로지를 찾아내는 방범으로 시나리오 테스팅 기법을 제안한다. 시나리오 테스팅 기법은 소프트웨어 검증과 유사한 흐름을 갖는다.
• 정리된 문제를 해결하기 위한 시나리오를 만들고, 그 시나리오를 기존의 배포된 온톨로지들을 적용하여 표현한다. 적용 결과를 통해 기존 온톨로지를 사용할 때, 부족한 지식이나 불필요한 지식을 찾아내게 되고, 이를 통해 참조 온톨로지를 어플리케이션에 맞게 수정하고, 수정된 온톨로지를 채택하여 지식을 활용한다.
• 문제를 분석하여 정리한다. 정리된 문제를 해결하기 위한 시나리오를 만들고, 그 시나리오를 기존의 배포된 온톨로지들을 적용하여 표현한다. 적용 결과를 통해 기존 온톨로지를 사용할 때, 부족한 지식이나 불필요한 지식을 찾아내게 되고, 이를 통해 참조 온톨로지를 어플리케이션에 맞게 수정하고, 수정된 온톨로지를 채택하여 지식을 활용한다.

대상 데이터

• 다음의 실험 환경을 가정하였다. 우선 대상 온톨로지로는 W3C에서 제공하는 포도주 온톨로지를 선택하였다 [11]. 이 온톨로지를 사용하려는 가상 어플리케이션은 포도주 추천 시스템으로 음식점에서 고객의 식사 주문 시적 절한 와인을 추천해 주는 서비스를 제공한다고 가정하였다.

성능/효과

• 이상의 가상 서비스를 수행하려고 할 때, 포도주 온톨로지로 표현된 지식이 적합한지를 판단한다. 이를 위해 제안된 기범에 따라 서비스 명세의 어휘를 온톨로지의 객체와 관계로 변환한다.

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이 논문을 인용한 문헌

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