지능정보연구제 14 권제 1 호 2008 년 3 월 (pp.35~45) Fuzzy OWL 을이용한사용자 Context 의표현및추론 * 1) 손종수고려대학교전산학과 (mis026@korea.ac.kr) 정인정고려대학교컴퓨터정보학과 (chung@korea.ac.kr) 본논문에서는유비쿼터스환경에서사용자 Context를표현하는과제를해결하기위하여시맨틱웹기술및퍼지개념을이용하여사용자 Context를언어와기종에독립적이면서사람이생각하는것과최대한유사한형태로기술하는것을제안한다. 재래의방법으로사용되어온일반집합으로 Context를표현하는방법은실세계의환경을표현하는데한계가있기때문에본논문에서는퍼지개념과표준웹온톨로지언어 OWL이융합된 Fuzzy OWL 언어를사용하였다. 본논문에서제안하는방법은사용자가접한환경정보들을수치로표현하며이를 OWL로기술한다. 그리고 OWL로변환된 Context를 Fuzzy OWL로변환한다. 마지막으로자동적인상황인지가가능한지여부를퍼지추론엔진인 FiRE를사용하여검증한다. 본논문에서제시하는방법을사용하면유비쿼터스컴퓨팅환경에서도사용할수있는형태로 Context를기술할수있으며퍼지의개념을사용하여 Context를표현하기때문에상태나정도를표현함에있어좀더효과적이다. 뿐만아니라, 기술된 Context를기반으로현재사용자가접한환경의상태를추론할수있으며추론된상태에따라시스템이자동적으로작동하게하는것이가능하다. 논문접수일 :2007 년 06 월게재확정일 :2007 년 12 월교신저자 : 정인정 1. 서론 유비쿼터스컴퓨팅은언제어디서든누구나자료를처리하고정보를취득할수있는컴퓨팅환경을의미한다. 유비쿼터스컴퓨팅을실현시키기위하여자동차, 집, 사무실등사람이존재하는모든곳에서컴퓨팅을할수있도록많은연구가진행중에있다. 그리고사용자의주변환경및행동을항상파악하고적절한서비스를제공하는것이필요하기때문에보다자동적이고정확한실시간 상황인지기술이연구되고있다. 유비쿼터스컴퓨팅환경에서자동적으로상황인지를하기위해서는컴퓨터로인지가능한모든객체에대한상황을기술하는것이우선적으로고려되어야한다. 이때, 사람, 사물, 장소, 논리 물리적객체를포함하는객체의상황에대한특징을기술한모든정보를 Context 라고한다 (Anind K. Dey, 2000). Context 를표현할때존재의유무등의표현은기존에사용하던일반집합 (Crisp Set) 으로표현이가능하지만위험의정도나속도의정도등의 Context * 본연구는 2007 년도고려대학교교내특별연구비지원사업의지원을받아수행되었음. 지능정보연구제 14 권제 1 호 2008 년 3 월 35
손종수 정인정 는일반집합으로표현하기곤란하다 (Giorgos. et al., 2006). 본논문은유비쿼터스환경하에서자동적으로상황인지를하기위하여 Context 를표현하고표현된 Context를이용하여지능형기기가취해야할행동을추론하는데그목적을두고있다. 사용자 Context 표현을함에있어일반집합은실제세계에서일어나는문제와상황에대한표현의한계가있기때문에우리는이를극복하기위해퍼지집합의개념을도입하여 Context를최대한자연언어와비슷한수준으로표현하였다. Context 를컴퓨터가처리가능한형태로표현하는방법은많은연구를통해다양한방법이제시되었으나일반집합으로 Context 를표현하는방법은실세계의환경을표현하는데한계가있기때문에본논문에서는표준웹온톨로지언어인 OWL과퍼지집합이표현가능하도록 OWL을확장시킨 Fuzzy OWL (Giorgos, Jeff Z. Pan, 2007) 을사용하였다. 본논문에서사용한 Fuzzy OWL은유비쿼터스컴퓨팅환경에서필요한사용자 Context 를표현하는데적합하며일반집합뿐만아니라퍼지집합까지도효과적으로표현할수있는기반을제공하여사용자 Context 를표현하기에적합하다. 본논문에서제안하는방법은사용자 Context 를 Fuzzy OWL로표현하는것인데이를위하여먼저사용자가접한환경정보들을수치로기술하며이수치들을표준웹온톨로지언어인 OWL로기술한다. 그리고 OWL로표현된사용자 Context 는 OWL 온톨로지를 Fuzzy 온톨로지로변환하는 4가지의규칙에의거해 Fuzzy OWL로변환한다 (Mingxia, 2005). 마지막으로퍼지개념이포함된형태로표현된사용자 Context 를이용하여자동적인상황인지가가능한지여부를확인하기위하여퍼지추론엔진인 FiRE(Fire, http://images.ece.ntua.gr/~nsimou) 를사용하여실험한다. 우리는이추론실험을통해다양한상황에대해지능형기기가취해야할행동이추론가능한지검증한다. 본논문에서제시한방법을사용하면 XML기반의온톨로지언어를이용해사용자 Context 를표현하기때문에이기종분산시스템에서도사용할수있는형태로사용자 Context 를기술할수있다. 그리고본논문에서제시하는방법은일반집합으로표현하기힘든실세계의환경정보를사람이인식하는것과유사한형태로나타내고추론의기반을제공하기때문에보다효과적으로사용자 Context 를기술할수있다. 본논문의구성은제 2장에서기반개념및관련연구에대해짧게서술하며제 3장에서우리가제안하는방법에대해설명한다. 그리고제 4장에서제 3장의내용을검증하며제 5장결론부분을통해향후연구과제및결과를토의한다. 2. 기반개념및관련연구 2.1 OWL 본논문에서는여러가지생성언어가운데 OWL (Web Ontology Language) 를확장하여상황인지에필요한동사를표현하였다. OWL은 XML 기반의 W3C 표준온톨로지생성언어로서기계가처리할수없는정보를단순표현하는데그치지않고정보의내용을기계가직접이해하고처리할수있는형태로표현하도록설계되었다 (http://www. w3c.org). OWL은이전의생성언어들보다풍부한어휘 (Vocabulary) 와형식적의미론 (Formal semantics) 을포함하고있기때문에기계해석이가능한 36 지능정보연구제 14 권제 1 호 2008 년 3 월
Fuzzy OWL 을이용한사용자 Context 의표현및추론 웹자료를작성하는데뛰어나다. OWL은표현력에따라 OWL Lite, OWL DL, OWL Full 세가지형태로나뉘어져있다. 순서에따라후자는전자의어휘와문법을포함하는관계를가진다. 그러나 OWL은온톨로지의정의에서내려진범위-객체에대한기술-이상을표현하지않는다. 따라서사용자 Context 를기술하고그를통한추론하는데있어기반이부족하다. 2.2 Context 유비쿼터스컴퓨팅환경하에서상황인지를위한핵심적키워드는 Context Awareness이다. Context 란객체의상황에대한특징을기술한모든정보를의미한다 [5]. 여기서객체는사용자와응용소프트웨어를포함하며사용자와응용소프트웨어와의상호작용도포함한다. 그리고유비쿼터스환경하에서 Context는컴퓨팅의영역을가상세계에서현실세계까지확대시키는역할을한다. Context 는크게컴퓨팅 Context, 사용자 Context, 물리적 Context로나눌수있으며개념적으로는순서에따라논리적공간에서의 Context, 사람에대한 Context 그리고물리적공간에서의 Context 로분류할수있다. 그리고사용자 Context 와물리적 Context는사용자와주변환경의상황에대한특징을담고있기때문에그정보들을활용하여현재일어나고있는상황에대한추론이가능한기반을제공한다고할수있다. 대표적인 Context 인지기술로서 GAIA프로젝트를들수있는데 GAIA프로젝트는온톨로지서버를이용하여객체에대한정보를수집하고센서네트워크를이용하여상황정보를수집하고상위 Context(Higher level context) 를추출한다 (Daniel, et al., 1999). GAIA 의 Context 모델은주어목적 어사이에서술어모델을넣는방식이지만서술어자체에대한정의및표현은없기때문에의미적으로완벽하게상황인지를한다고보기는어렵다. 2.3 Fuzzy 개념및 Fuzzy OWL Fuzzy OWL은 OWL에서기본적으로제공하지못하는퍼지집합을웹온톨로지로표현하는데목적을둔 OWL의확장언어중하나이다 (Mingxia, 2005)(Chung-Lung, et al., 2006). Fuzzy OWL은 OWL로기술된온톨로지를 Fuzzy OWL로변환하는방법과 OWL로기술할수없는멤버십함수를기술하는방법을제공한다. OWL로기술된온톨로지를 Fuzzy OWL로변환하는 4가지의원칙은 < 표 1> 과같다 (Minxia, 2005). < 표 1> Fuzzy OWL 로변환하는 4 가지원칙 Rule 1) Rule 2) Rule 3) Rule 4) 모든 OWL 의클래스는 Fuzzy OWL 에매핑 (Mapping) 된다 모든 Subsumption 과 Equivalent 는 Fuzzy OWL 에서 Fuzzy Subsumption 과 Equivalent 이다 OWL 에서의모든클래스는 Fuzzy OWL 에서 Restriction value = 1 로매핑된다. OWL 에서의속성은 Fuzzy OWL 에서 Restriction value = 1 로매핑된다. Fuzzy OWL은 FDL(Fuzzy Description Logic) 이라는이름의네임스페이스를정의하는데 FDL 을이용한퍼지제약조건을 (Minxia, 2005) 에서제시하고있는데이는 < 그림 1> 과같다. 2.4 CoOL CoOL(Thomas S, C.LP, 2003) 은독일 Ludwig- Maximilians 대학교에서진행중인 Context 인지프로젝트의일환으로연구되고있는언어이다. 지능정보연구제 14 권제 1 호 2008 년 3 월 37
손종수 정인정 하여 CoOL은 DAML-S 에서기본적으로제공하는 3개의서비스기술 (Service description- Service profile, Service model, Service grounding) 외에 Service context를추가하여 ASC 모델기반으로하는정규적인기술 (Description) 을제공한다. CoOL은온톨로지를기반으로관계값들을추론하는방법이표준화된웹온톨로지언어와크게다르지않으며온톨로지질의언어또한표준화되고있어효용성면에서탁월하지는않다. 3. Fuzzy OWL을이용한사용자 Context의표현방법 < 그림 1> 퍼지제약조건 CoOL은온톨로지언어인 DAML-S 와객체표현이가능한로직언어인 F-Logic으로이루어져있으며온톨로지언어를이용하여객체에대한정보및상황을기술하고 F-Logic을이용하여추론엔진에질의어 (Query) 를전달하는방식을채택하였다. 이연구의주요한목적은추론의기반이뛰어난온톨로지언어를이용하여상황정보를기술하고상대적으로부족한질의어처리 (Borgida, 1996) 를 F-Logic으로대체하는것이다. CoOL에서 Context 정보를처리하기위하여 ASC (Aspect-Scale-Context) 모델을사용하는데 ASC 모델은객체에대한정보를구분시켜처리를명확하게해준다. Context를 DAML-S로표현하기위 사람은현실세계에서일어나는일들을인지하고취해야할행동을추론하는시스템을갖추고있다. 예를들어 불이났다 라는상황인식을하는과정을통해살펴보면, 불 이무엇인지알고있고그불의크기가얼마인지어디에서났는지등을파악하여사람에게위험하게난불만을 불이났다 라고판단한다. 그리고 불이났다 라는정보를접하게되면가장효율적인해결방법을구하여그에맞춘행동을취한다. 즉, 불이나다 라는개념은불이란객체에대한의미와그를둘러싼상황정보의집합관계로서표현이가능하며표현된 불이났다 와그와관계된상황정보를추론해낼수있다. 3.1 가정지능형가정안전관리제품인 A가있다고가정하자. A의기능은실시간으로가정에서생기는일들을파악하고안전관리를위해설치된장치들에그에따르는명령을내리는것으로한다. 지능형가정안전관리제품 A는현관문개폐 38 지능정보연구제 14 권제 1 호 2008 년 3 월
Fuzzy OWL 을이용한사용자 Context 의표현및추론 여부, 가스렌지의점화상태, 가스렌지의가스유출여부, TV의 ON/OFF 상태, 집안온도의정도, 공기의오염정도, 그리고가족구성원의유무를감지하여자료를저장할수있으며집주인이가스렌지를실수로켜놓고외출을나갔고그로인해가정에불이났을때제품 A는가정에불이난것을자동적으로파악해야하고또한불을끄는장치를자동적으로가동해야한다. 이때, A가센서를통해받아들인정보는 < 그림 2> 와같다고가정한다. < 그림 2> 센서를통해받아들인정보 데유연하지못하다. 따라서본논문에서는상태나속성을나타내는데있어보다유연한퍼지의개념을이용하여먼저모든상태와위험함과의관계된정도를 0~1사이의실수로표현하고이를다시온톨로지로표현한다. 3.2 사용자 Context의표현및추론제시된상황정보들을불이난것과관계된정도를기준으로볼때, 상황정보와불이난것과의관계된정도를휴리스틱방법에의거해설정하여 0~1사이의값으로정규화시키면 < 그림 3> 를도출할수있다. 여기서 0~1사이의값으로표현된값들은후에퍼지추론식에서가중치로사용이된다. < 그림 4> 를참조하여살펴보면, 현관문 (home.main Window) 은불이난것과 0.1의관계를가지며가스렌지 (home.gasrange) 의가스유출여부및점화여부는각각 0.3의관계를갖는다. 그리고공기오염정도 (home.air.pollutionlevel) 는불이난것과의 0.9정도의관계를갖는다. < 그림 2> 는가정내에설치된기기들의상황정보를표현해주고있다. 이때, 현관문은개폐여부를파악가능하며, 가스렌지는가스의유출및점화여부, TV는켜짐 / 꺼짐, 온도계는댁내의온도및공기오염정도를파악하여 A에전송하는것으로가정한다. < 그림 2> 에서 home.temperaturelevel 과home.air.pollutionLevel 은 1~10의레벨을갖는위험을정도를표현한다. < 그림 2> 를종합해볼때가스렌지에서가스가흘러나오고있고내부의온도가상당히높으며공기오염정도가크므로사람은불이난것으로판단이가능하다. 그러나컴퓨터에서는일반집합을기본으로하고있으므로상태의정도를나타내는 < 그림 3> 0~1사이의값으로표현 < 그림 3> 에서명시된불이난것과관계된정도를참조하여불이난상황 (Fired) 을 Fuzzy OWL 로기술한다. Fuzzy OWL로기술하는방법은먼 지능정보연구제 14 권제 1 호 2008 년 3 월 39
손종수 정인정 저일반집합으로표현가능한요소를OWL언어로기술하며그후에 Fuzzy OWL(Mingxia G, C. Liu, 2005) 에서 < 표 1> 과같이제시된변환룰을이용하여 Fuzzy OWL로변환한다. 먼저 Fuzzy OWL은 fdl 이라는네임스페이스를사용하므로 Fuzzy OWL에서제시하는문법을사용할때는 fdl 을붙인요소를기술하며일반집합으로표현이가능한요소는 OWL에서제공하는문법에따라기술한다. 그리고 0~1사이의값으로가중치를갖는퍼지집합을사용하는경우에 < 그림 4> 의중간부분에 fdl : value = 0.9 와같이가중치를기술한다. 지금까지설명한방법에따라 < 그림 3> 에서보인불이난것과의관계된정도를 Fuzzy OWL로표현하면 < 그림 4> 와같다. Fuzzy OWL로기술된온톨로지를이용해 불이났다 라는것을추론하기위해서는각요소의 성격에따라분류하고추론규칙을정립하는것이필요하다. 이에따라, 먼저 < 그림 4> 에서의각상황정보를분류하였다. < 그림 4> 에서의상황정보를크게 4개의클래스로분류하는것이가능한데이는가정용전자제품, 환경정보, 가족정보, 위치등으로분류하는것이가능하다. < 표 2> Class, Atoms Class Atoms HomeAppliances GasRange, MainWindow, TV Environment TemperatureLevel, AirPollutionLevel Family Daughter Places Home 예를들어환경정보에는 TemperatureLevel, Air PollutionLevel이포함될수있으며위치정보에는 Home, Kitchen 등이포함될수있다. < 표 2> 는분류별로원소를구분한것을나타낸다. 본논문에서는 Fuzzy OWL로표현된상황정보들을이용하여불이났는지의여부및위험의정도를추론하는실험을하기위해 < 표 3> 및 < 표 4> 와같이추론규칙을정의하였다. 불이난상황을추론규칙으로표현하면 < 표 3> 과같으며위험의정도를추론하는규칙을표현하면 < 표 4> 와같다. < 표 3> 의 Fired 추론규칙은집안온도의레벨 -TemperatureLevel(?k)- 과집안공기오염레벨 AirPollutionLevel(?k)-에각각불이난것과의관계된정도인 0.7과 0.9의가중치를주고가스렌지의가동여부를모두 conjunction시켜 Fired를 < 그림 4> Fuzzy OWL 을이용한표현 Fired < 표 3> Fired 추론규칙 TemperatureLevel(?k) * 0.7 AirPolutionLevel(?k) * 0.9 GasRange(?k) Fired(?k) 40 지능정보연구제 14 권제 1 호 2008 년 3 월
Fuzzy OWL 을이용한사용자 Context 의표현및추론 추론해내는추론규칙이다. < 표 3> 에서댁내 (?k) 의온도, 공기오염정도및가스렌지의가동여부에각각가중치를줘서 Fired의정도를표현하며 < 표 4> 에서는 < 표 3> 에서추론한 Fired에 0.5의가중치를주고댁내에가족 (?f) 의유무를이용해위험의정도를표현한다. 위험 (Danger) 은 Fired(?k) 에가중치 0.5를준것과집안에가족이있음의가부를 conjunction 하여추론한다. < 표 4> Danger 추론규칙 Danger Fired(?k) * 0.5 Home(?k,?f) Danger(?k,?f) 4. 검증및실험 우리는제 3장에서설명한상황정보의표현및추론방법을검증하기위하여 Fuzzy 추론엔진 FiRE [11] 를사용하였다. 추론엔진 FiRE 는 Fuzzy Description Logic f-shin 에기반한추론엔진으로서공리의선언및 ABox 선언을쉽고효과적으로할수있도록설계되었으며 Description Logic을표현하기위한충분한문법을제공한다 (Giorgos S et al., 2007; Pan J. Z. et al., 2008). Fuzzy 추론엔진 FiRE의구성은다음과같다. < 그림 5> 에서좌측상단의메인메뉴는편집화면이다. 편집화면에서공리와 ABox 및각추론규칙을편집하며 *.fire로컴퓨터에저장이된다. < 그림 5> 의우측상단의메뉴는추론결과창이다. 편집창에서세운추론규칙들을적용하여질의했을때질의에대한대답이출력된다. 마지막으로 < 그림 5> 의하단창은추론과정을보여주거나각요소간의관계를트리의형태로출력해준다. FiRE에서는추론을하기위해서크게 3개부분 < 그림 5> Fuzzy 추론엔진 FiRE 을기술해야하는데본논문에서사용한표현은 < 표 5>, < 표 6>, < 표 7> 과같으며그중본논문에서사용한 atomic-concept의선언및규칙의선언은 < 표 5> 와같으며 < 표 5> 에서 atomic-concept은원소를나열한것이다. 그리고 roles는 individual과 individual 사이의관계를표현하는부분으로서 has-gender는성을표현하며 has-child < 표 5> Declaration of concepts Rules and Individuals Declaration of Concepts, Rules and Individuals (signature :atomic-concepts (person mother father daughter Temperature AirPollution GasRange) :roles ((has-gender :transitive t) (has-descendant :transitive t) (has-child :inverse has-descendant) (has-sibling) (has-degree)) :individuals (Home)) 지능정보연구제 14 권제 1 호 2008 년 3 월 41
손종수 정인정 는자식관계를표현한다. 예를들어 < 표 5> 의 roles에표기된 has-gender : transitive t는 A has-gender B 와같이사용될수있으며이는 A는 B의성을갖는다 라는의미를가진이행속성 (transitive) 이라고해석한다. < 표 6> 은공리의선언부를보여주고있다. 첫번째줄의 person은남자이거나여자인사람으로해석된다. 본논문에서주요문제로다루는 Fired는 Temperature, AirPollution과 GasRange의 conjunction 으로표현하였으며 Danger 는누군가집에있을때집에불이난경우로표현하였다. 추론규칙을선언한후댁내의화재여부및위험의정도를묻는질의어를입력후추론결과는 < 그림 6>, < 그림 7> 과같은데그중, < 그림 6> 은 < 표 5>, < 표 6>, < 표 7> 과같이입력한후 Home Fired 라는질의어를입력하여얻은추론결과이다. Home Fired라는질의어는 집에불이났는가? 는뜻이고결과화면부분에 0.8과같이출력되어 0.8정도불이난것을추론한결과를보여주고있다. < 표 6> Axioms Axioms ( implies person (and human (some has-gender (or female male)))) ( equivalent daughter (and woman (some has-sibling person))) ( equivalent Fired ( and Temperature AirPollution GasRange)) ( equivalent Danger ( and Fired (some inhome person))) < 표 6> 에서정의한공리를이용해추론하기위하여 < 그림 3> 의불이난것과의관계된정도를인용하여 < 표 7> 과같이 Abox를기술하였다. 집안의온도 (Temperature) 는 0.8이상이며공기의오염정도 (AirPollution) 는 0.9이상, 집에있는사람은딸 (daughter) 로설정하였으며숫자로표현되지않은표현은일반집합을의미한다. < 표 5>, < 표 6>, < 표 7> 과같이개념선언및 < 그림 6> Fired 추론결과한편, < 그림 6> 에서추론해서얻은결과를이용하여얻은 Fired를이용하여 < 표 6> 에서선언한 Danger 를 < 그림 7> 과같이추론하여보았다. < 그림 6> 에서와똑같이질의어 Home Danger 는집 (Home) 의위험 (Danger) 를묻는질문이다. Home danger 를질의어창에넣고추론을시킨결과화면부분에 Danger 에대하여 0.8이출력되었다. 이는 < 표 7> 에서딸 (daughter) 이집에있는것으로선언되어있고또한 < 표 6> 에서 Danger 를정의 < 표 7> ABox ABox ( instance Home Temperature > = 0.8) ( instance Home AirPollution > = 0.9) ( instance Home GasRange > = 1.0) ( related Home daughter inhome) < 그림 7> Danger 추론결과 42 지능정보연구제 14 권제 1 호 2008 년 3 월
Fuzzy OWL 을이용한사용자 Context 의표현및추론 한바와같이누군가집에있고불이났을경우 Danger 이므로 0.8정도위험한정도를추론한것을의미한다. < 그림 6> 과 < 그림 7> 을통해보여주듯이본논문에서제시한온톨로지표현방법과표현된온톨로지를이용해추론의가능성여부를검증해본결과정상적으로추론이성공했음을증명할수있었다. 그러나본검증과정에서사용한방법은 FiRE라는퍼지추론엔진을이용하는방법이었는데이방법은수동으로추론규칙을세워야하는단점이있다. 앞으로본논문에서제시한방법을실용화하기위해서는시스템내부에추론엔진을내장하여자동적으로추론하도록구현하는것이필요하다. 5. 결론및향후과제 유비쿼터스컴퓨팅환경이점차커져감에따라서 Context 정보의공급이늘어나고있다. 또한서로다른언어와기종간호환성이더욱중요해지고있다. 이에따라웹서비스의보급및시맨틱웹의연구및보급이중요한문제로대두되는것이사실이다. 그리고그와더불어그를기반으로자동적으로상황인지및처리하는기술이필요하다. 시맨틱웹및온톨로지기술은객체에대한의미적인정보를컴퓨터가직접적으로처리할수있도록고안되었다. 현재까지제시된온톨로지언어는객체에대한표현을그목적으로하고있다. 그러나객체에대한표현만으로는모든지식을컴퓨터를이용해처리하는데부족한면이있다. 따라서본논문에서는시맨틱웹기술및퍼지개념을이용하여사용자 Context 를표현하는것에그목표를두었으며일반집합으로표현되지않는상황들을퍼지집합형태로표현하여컴퓨터를이용한지식표현의범위를넓히는데노력하였다. 본논문에서는 OWL의퍼지확장언어인 Fuzzy OWL[3] 을이용하여사용자 Context 를표현하였다. Fuzzy OWL은유비쿼터스컴퓨팅환경에서필요한사용자 Context 를표현하는데적합하며일반집합뿐만아니라퍼지집합까지도효과적으로표현할수있는기반을제공하여사용자 Context 를표현하기에적합하다. 본논문에서제시한방법은온톨로지언어를이용하여유비쿼터스컴퓨팅환경에서사용자 Context 를기종과언어에독립적으로기술하는방법으로서퍼지개념을도입하여 0과 1로표현하기힘든실제세계의문제및상황을표현하고그를기반으로추론할수있는기반을제공하는것이다. 표현된사용자 Context 를이용한상황인지시스템을구축하기위해서는지식저장고 (Knowledge base) 에참조규칙을어떻게적용하고구현하느냐에따라그결과가많이달라질수있다. 향후작업에서는실제로적용가능한예제를더풍부하게만들고만들어진온톨로지를활용한추론시스템을구현할것이다. 추론시스템이완성되면서로다른언어와서로다른기종의시스템환경에서능동적이고확장가능한상황인지및대처시스템을구축하는것이가능하다. 참고문헌 Anind K. Dey, Providing Architectural Support for Building Context Aware Applications, GATECH, 2000. Borgida, A : On the relative expressiveness of description logics and predicate logics, Artificial Intelligence Vol.82(1996), 353~367 Chun-Lung Huang a and C. L., K. Chao, M. Younas, Reaching consensus : A modera- 지능정보연구제 14 권제 1 호 2008 년 3 월 43
손종수 정인정 ted fuzzy web services discovery method, Information and Software Technology xx (2006), 1~14. Daniel Salber, Anind K. Dey, and Gregory D. Abowd. The Context Toolkit : Aiding the Development of Context-Enabled Applications, Proceedings of the 1999 Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 99), Pittsburgh, PA, May 15~20, 1999, 434~441. Fire. http://image.ece.ntua.gr/~nsimou/ Giorgos Stoilos, G. Stamou, and Jeff Z.Pan, Fuzzy Reasoning Extentions, Knowledge Web Consortium, 2007. Giorgos Stoilos, G. Stamou, N. Simou, S. Kollias, Uncertainty and the Semantic Web, IEEE Intelligent Systems, Vol.21, No.5(2006), 84~87. http://www.w3c.org Manuel Román, Christopher K. Hess, R. Cerqueira, A. Ranganathan, Roy H. Campbell, and Klara Nahrstedt, Gaia : A Middleware Infrastructure to Enable Active Spaces, In IEEE Pervasive Computing, Oct-Dec (2002), 74~ 83. Mingxia Gao, Extending OWL by Fuzzy Description Logic, Proceeding of the 17th IEEE international conference on tools with artificial intelligent, 2005. Mingxia Gao, C. Liu, Extending OWL by Fuzzy Description Logic, Tools with Artificial Intelligence, 17th IEEE International Conference, 2005. Pan, J. Z., Stamou, G., Stoilos, G., and Thomas, E., Fuzzy Querying over fuzzy-dl-lite, 17th International World-Wide-Web Conference, Beijin, 2008. Thomas S., C. LP., and K. Frank, CoOL : A Context Ontology Language to Enable Contextual Interoperability, International Conference on Distributed Applications and Interoperable Systems, 2003. 44 지능정보연구제 14 권제 1 호 2008 년 3 월
Fuzzy OWL 을이용한사용자 Context 의표현및추론 Abstract Representation and Reasoning of User Context Using Fuzzy OWL 2)Jong-Soo Sohn * In-Jeong, Chung * In order to constructan ubiquitous computing environment, it is necessary to develop a technology that can recognize users and circumstances. In this regard, the question of recognizing and expressing user Context regardless of computer and language types has emerged as an important task under the heterogeneous distributed processing system. As a means to solve this task of representing user Context in the ubiquitous environment, this paper proposes to describe user Context as the most similar form of human thinking by using semantic web and fuzzy concept independentof language and computer types. Because the conventional method of representing Context using an usual collection has some limitations in expressing the environment of the real world, this paper has chosen to use Fuzzy OWL language, a fusion of fuzzy concept and standard web ontology language OWL. Accordingly, this paper suggests the following method. First we represent user contacted environmental information with a numerical value and states, and describe it with OWL. After that we transform the converted OWL Context into Fuzzy OWL. As a last step, we prove whether the automatic circumstances are possible in this procedure when we use fuzzy inference engine FiRE. With use the suggested method in this paper, we can describe Context which can be used in the ubiquitous computing environment. This method is more effective in expressing degree and status of the Context due to using fuzzy concept. Moreover, on the basis of the stated Context we can also infer the user contacted status of the environment. It is also possible to enable this system to function automatically in compliance with the inferred state. Key Words : Semantic Web, Ontology, Ubiquitous, Context, Fuzzy * Department of Computer and Information Science, Korea University 지능정보연구제 14 권제 1 호 2008 년 3 월 45