Ontology Modeling for Pattern Recognition of Information Flow Using Situation Theory

Ontology Modeling for Pattern Recognition of Information Flow Using Situation Theory

주어진 시스템에서 정보와 정보흐름에 대한 패턴인식을 하기 위해서는, 정보를 내포하고 있는 문맥이 내용에 따라서 다른 단어나 다른 정보를 추론하여 원래의미를 전달함에 있어 오도할 수 있기 때문에, 문맥의 분해에서 정보 조각의 묶음 형태로 전환하는 작업에서부터 연구는 시작되어야만 한다. 많은 연구자들이 정보의 저장, 재표현, 부호화, 검색 등에 관해 효과적인 방법론을 찾고자 노력해 오고 있다. 유사한 노력의 일환으로 본 논문에서는 군이론과 상황이론을 응용해서 정보 및 정보흐름의 패턴인식에 관한 새로운 모델링 기법을 제안하고자 한다. 정보처리에 관련된 선행연구와 비교해서, 본 연구에서 제안하는 방법은 수학이론인 군이론과 상황이론에서 사용되고 있는 개념과 정의를 사용하였다는 점에서 매우 새로운 접근방법이라 할 수 있다. 본 논문에서는 정보흐름의 패턴인식을 위한 모델링 기법으로 Abelian Pattern Semi-Group을 제시하는데 이러한 접근방법은 최근 중요한 연구 분야가 되고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서도 활용될 수 있을 것이다.

국문초록

1. Introduction

2. Group Theory

3. Situation Theory

4. Proposed Modeling Method

5. Conclusion

References

(0)

(0)

(0)

(0)