Inference on the Semantic Web

Posted 2009.11.02 14:51 by 하은빠 SemanticWeb
RDF 튜토리얼 세미나에서 발표하였던 추론에 대한 자료이다.

Inference on the Semantic Web
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#1

#2
세 편의 영화에서 공통적으로 등장하는 인물은 생각하는 로봇이다.
즉 주어진 상황에 대해 자신의 생각을 바탕으로 판단을 한다.
이러한 생각하는 로봇을 우리는 AI(Artificial Intelligence)라고 부른다.

#3
AI를 위한 접근 방법은 크게 Machine Learning과 Knowledge base 접근 방법으로 나눌 수 있다.
Machine Learning은 우리가 잘 알고 있는 Neural Network나 Genetic Algorithm과 같은 방식이며, Knowledge base 접근 방법은 Logic을 기반으로 하고 있다.

#4
Semantic Web이란 컴퓨터에 이해될 수 있는 정보의 비젼을 말하며, 이를 통해 웹에서 정보의 발견 및 공유를 지원할 수 있는 프레임워크이다.
즉 AI의 관점에서 바라볼 수 있으며, 그 대상이 웹인 것이다.
사실 Semantic Web은 AI에 편승해서 발전해 온 것이 사실이다.

#5
Semantic Web은 AI에서 Knowledge base 접근 방법을 사용하고 있으며, 따라서 로직을 기반으로 하고 있다.
로직은 우리가 알고 있는 지식을 표현하기 위한 학문으로써 표현 방법에 따라 다양한 로직의 형태가 존재한다.
Semantic Web은 온톨로지(Ontology)를 사용하여 지식을 체계화하여 표현한다.

#6
온톨로지(Ontology)란 우리가 알고 있는 개념에 대한 정형화된 형태로 표현하기 위한 방법으로써, Semantic Web에서 온톨로지를 기술하기 위한 언어로 XML과 RDF, OWL 언어를 사용한다.

#7
Semantic Web에서 사용하는 온톨로지는 데이터베이스와 유사해 보이지만 엄연히 다르며, 데이터베이스에 비해 표현력이 뛰어나고 semantics를 가지고 있다.
따라서 추론(Inference)가 가능하다.

#8
추론은 기존의 데이터로부터 우리가 알고 있는 새로운 지식을 발견하는 것을 이야기한다.
Semantic Web에서의 추론은 온톨로지를 구성하는 언어 자체가 가지고 있는 semantics를 기반으로 새로운 사실을 도출해내는 온톨로지 추론과 규칙에 기반한 규칙 추론의 형태가 존재한다.

#9
온톨로지 추론은 언어 자체가 가지고 있는 semantics를 기반으로 새로운 사실을 도출해내는 과정이다.
예를 들어 RDF에서는 슬라이드와 같은 semantics가 정의되어 있다.

#10
TBox 추론은 semantics로부터 온톨로지의 구조에 관련된 사실을 도출해내는 과정을 말한다.

#11
ABox 추론은 semantics로부터 인스턴스와 관련된 새로운 사실을 도출해내는 과정을 말한다.

#12
규칙 추론이란 사용자가 생성한 규칙에의해 새로운 사실을 도출해내는 과정이다.
슬라이드에 주어진 규칙에 의해 "A가 B를 hasWife로 갖는다"는 사실이 새롭게 도출될 수 있다.

#13
Semantic Web에서는 규칙을 표현하기 위한 언어로써 SWRL(Semantic Web Rule Language)가 제안되어 있으며, 현재 Member Submission 상태이다.
SWRL은 Horn 형태의 규칙 표현이 가능하며, Protege의 SWRLTab 기능을 이용하여 쉽게 편집할 수 있다.

#14
추론을 지원하는 다양한 추론엔진이 있으며, 각 추론엔진에서의 추론 기능은 슬라이드와 같다.

#15
SMART Engine은 Semantic Web 어플리케이션을 개발하기 위한 자바 프레임워크로써 연세대학교의 지능정보시스템연구실에서 개발하였다.
SMART Engine은 Semantic Web에서 사용되고 있는 RDF, RDFS, OWL, 그리고 SWRL을 지원한다.
또한 온톨로지를 운영하기 위한 모델로써 메모리와 데이터베이스를 사용할 수 있으며, 온톨로지 추론 뿐만 아니라 SWRL로 작성된 규칙에 기반한 규칙 추론을 지원하며 SPARQL 형태의 간단한 질의를 처리할 수 있는 기능을 포함하고 있다.

#16
위와 같은 온톨로지의 지식과 규칙, 질의를 통해 두 Post가 related_to로 연결되어 있음을 추론해 낼 수 있다.
SMART Engine은 다음 URL을 통해 테스트할 수 있다.

#17
RDF에서 추론 기술은 새로운 관계 발견을 통한 네트워크 분석과 다른 RDF Vocabularies 혹은 다른 도메인 온톨로지와의 관계 규칙 정의 및 발견에 활용될 수 있다.
하지만 추론을 위한 표현력이 증가할수록 높은 컴퓨팅 파워가 필요하기 때문에 적절한 기준이 필요하며, 많은 규칙에 의해 충돌이 발생할수도 있다.
또한 규칙을 만들기위한 많은 준비들을 필요로 하고, 모든 것이 규칙으로 해결될 수 없는 것이 사실이다.

#18
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