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온톨로지와 CNN 기반의 무인기와 주변 개체 간 위협 관계 추론
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.4.404
무인기 스스로 주변 개체와의 관계를 파악하고 상황을 인지하는 기술은 다양한 분야에서 필요로 하는 기술이다. 이를 위해 다양한 방법이 연구되고 있다. 대부분의 연구는 관련 도메인의 지식을 온톨로지로 구축하고 이를 기반으로 지식 추론하는 방식으로 해결하고 있다. 하지만 이러한 방식은 관련 도메인 지식을 가진 전문가의 의존성 때문에 전문가의 부재 시, 새로운 상황에 대해 대처할 지식을 구축하기가 어렵다. 또한 전문가가 고려하지 못한 상황을 추론하기 위한 지식을 구축하기가 어렵다. 그래서 본 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 온톨로지와 CNN을 이용하여 무인기와 주변 개체 간의 관계를 추론하기 위한 모델을 구축하는 방식을 제안한다. 온톨로지 추론의 정확도는 부족하다는 가정에서 감지된 주변 개체들의 정보를 활용하여 온톨로지 추론을 먼저 수행한다. 그리고 온톨로지 추론 결과는 CNN을 사용하여 보정한다. 실제 데이터 확보의 한계로 인해 데이터 생성기를 구축하여 실 데이터와 유사한 데이터를 생성하였다. 본 연구의 평가를 위해 2가지 개체 간 관계에 대한 모델을 구축하여 평가하였으며 두 관계 모델 모두 90% 이상의 정확도를 보였다.
온톨로지 기반 무인기의 자율 위협 상황 인지 시스템
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.10.1044
무인기의 자율적인 위협 상황 인지는 다양한 분야에서 필요한 기술이다. 이를 위해 다양한 접근 방식이 제안되었지만 대부분은 개체의 의미 정보를 추론하기 위한 방식이다. 따라서 본 연구에서는 기존 개체의 의미적 정보를 기반으로 개체 간 관계 추론을 통해 무인기의 위협 상황을 인지할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 크게 3가지 방법을 통해 UAV의 위협 상황을 인지한다. 첫 번째로 LOD기반 그리드 맵을 사용하여 인지된 의미적 개체의 정보를 표현한다. 두 번째로 무인기 주변 개체들에 대한 개념들을 온톨로지로 정의하고 개체 간 관계 및 상황은 SWRL로 정의한다. 세 번째로 온톨로지 추론을 통하여 개체 간 관계 및 무인기의 위협 상황을 인지하고 시뮬레이터 시스템을 구축하여 이를 시각화한다.
대용량 데이터 기반 SPARQL 질의결과에 대한 통합 설명 시스템
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.10.1004
최근 다양한 QA시스템 및 전문가 시스템에서 질의 결과에 대한 설명을 필요로 하는 요구가 증대되고 있다. 하지만 현재 연구되는 시스템에서는 대용량 기반의 질의 처리에만 중점을 두고 있다. 따라서 본 논문에서는 대용량 데이터 기반 질의 결과에 대한 인과 관계를 설명할 수 있는 통합 시스템을 제안한다. 본 시스템은 대용량의 지식에 대한 추론을 위해 분산 규칙 기반 SWRL엔진을 사용한다. 그리고 그 추론 근거를 인과 관계에 대한 구조로 표현할 수 있는 분산 가정기반 진리 관리 시스템(Distributed ATMS)의 입력으로 사용한다. 마지막으로 대용량 데이터 기반의 SPARQL 처리기인 SPARQLGX를 사용하여 질의 해답을 구하고 그 해답에 대한 인과 관계를 앞서 구축된 의존 구조를 참조하여 설명한다. 제안한 통합 설명 시스템에 대한 평가는 벤치마크 데이터인 LUBM(Lehigh University Benchmark)을 사용했으며, LUBM에서 제공한 14개의 테스트 질의문을 사용하여 질의 응답 시간 및 설명 시간에 대한 성능 평가를 하였다.
