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온톨로지 기반 하이브리드 추론 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2014011365
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 온톨로지 기반 하이브리드 추론 시스템 및 방법이 개시된다. 상황 메모리에는 추론을 수행하기 위한 사실 정보가 저장되며, 규칙 저장부에는 OWL(Web Ontoloty Language) 온톨로지 기반 규칙인 SWRL(Semantic Web Rule Language) 규칙이 저장된다. 규칙논리 추론부는 상황 메모리에 새로운 사실 정보가 추가되면, 새로운 사실 정보와 매칭되는 SWRL 규칙의 인덱스 파일 및 SWRL 유도 규칙을 생성하고, 인덱스 파일 및 SWRL 유도 규칙에 대해 상황 메모리에 저장되어 있는 사실 정보와의 패턴 매칭을 수행한다. 컨트롤 에이전트부는 SWRL 유도 규칙의 조건에 매칭되는 사실 정보가 존재하지 않으면, 서술논리 기반 추론을 수행하도록 하는 추론수행 제어신호를 출력한다. 서술논리 추론부는 추론수행 제어신호가 입력되면, 온톨로지 지식베이스의 데이터 모델의 인스턴스에 대한 적합 클래스 관계추론을 수행하여 얻어진 추론 결과를 새로운 사실정보로서 상황 메모리에 저장한다. 본 발명에 따르면, 서술논리 기반 추론 기술과 규칙 기반 추론 기술을 결합하여 유비쿼터스 환경에서의 지능화된 서비스를 제공할 수 있다. 온톨로지, 지식베이스, 규칙논리 추론, 서술논리 추론, 하이브리드
Int. CL G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06F 17/30734(2013.01) G06F 17/30734(2013.01) G06F 17/30734(2013.01)
출원번호/일자 1020080001202 (2008.01.04)
출원인 숭실대학교산학협력단
등록번호/일자 10-0902650-0000 (2009.06.05)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20090615) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2008.01.04)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박영택 대한민국 서울 서초구
2 서은석 대한민국 서울 동대문구
3 권순현 대한민국 인천 서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 송경근 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로**길 ** (방배동) 기산빌딩 *층(엠앤케이홀딩스주식회사)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2008.01.04 수리 (Accepted) 1-1-2008-0007220-25
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2008.10.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2008.11.11 수리 (Accepted) 9-1-2008-0069801-37
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2009.02.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0064876-17
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2009.03.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2009-0169911-55
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2009.03.20 수리 (Accepted) 1-1-2009-0169891-29
7 등록결정서
Decision to grant		 2009.05.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0219663-80
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2016-5110636-51
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
추론을 수행하기 위한 사실 정보가 저장되는 상황 메모리; OWL(Web Ontoloty Language) 온톨로지 기반 규칙인 SWRL(Semantic Web Rule Language) 규칙이 저장되는 규칙 저장부; 상기 상황 메모리에 새로운 사실 정보가 추가되면, 상기 새로운 사실 정보와 매칭되는 SWRL 규칙의 인덱스 파일 및 SWRL 유도 규칙을 생성하고, 상기 인덱스 파일 및 상기 SWRL 유도 규칙에 대해 상기 상황 메모리에 저장되어 있는 사실 정보와의 패턴 매칭을 수행하는 규칙논리 추론부; 상기 SWRL 유도 규칙의 조건에 매칭되는 사실 정보가 존재하지 않으면, 서술논리 기반 추론을 수행하도록 하는 추론수행 제어신호를 출력하는 컨트롤 에이전트부; 및 상기 추론수행 제어신호가 입력되면, 온톨로지 지식베이스의 데이터 모델의 인스턴스에 대한 적합 클래스 관계추론을 수행하여 얻어진 추론 결과를 새로운 사실정보로서 상기 상황 메모리에 저장하는 서술논리 추론부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 온톨로지 기반 하이브리드 추론 시스템
2 2
제 1항에 있어서, 상기 규칙논리 추론부는, 상기 규칙 저장부로부터 상기 새로운 사실 정보와 매칭되는 SWRL 규칙의 인덱스 파일을 생성하고, 상기 새로운 사실 정보에 적용할 수 있는 SWRL 유도 규칙을 생성하는 SWRL 유도부; 및 상기 인덱스 파일과 SWRL 유도 규칙을 기초로 상기 인덱스 파일 및 상기 SWRL 유도 규칙에 대해 상기 상황 메모리에 저장되어 있는 사실 정보와의 패턴 매칭을 수행하고, 상기 SWRL 유도 규칙의 조건에 매칭되는 사실 정보가 존재하지 않으면 서술논리 기반 추론을 수행하도록 요청하는 SWRL 분별부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 온톨로지 기반 하이브리드 추론 시스템
3 3
제 1항에 있어서, 상기 서술논리 추론부는, 상기 온톨로지 지식베이스의 데이터 모델에 대해 클래스 간의 포함관계를 추론하는 계층기반 추론부; 및 상기 온톨로지 지식베이스의 데이터 모델의 인스턴스에 대한 적합 클래스 관계추론을 수행하는 인스턴스 추론부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 온톨로지 기반 하이브리드 추론 시스템
4 4
제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 규칙논리 추론부에 의한 패턴 매칭 결과를 기초로 상기 SWRL 규칙에 정의된 동작을 수행하는 추론결과 수행부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 온톨로지 기반 하이브리드 추론 시스템
5 5
제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 상황 메모리에 새로운 사실 정보가 추가되면, 상기 규칙논리 추론부에 상기 새로운 사실 정보를 제공하여 규칙논리 추론의 수행을 지시하는 상황 메모리 모니터링부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 온톨로지 기반 하이브리드 추론 시스템
6 6
(a) 추론을 수행하기 위한 사실 정보가 저장되는 상황 메모리에 새로운 사실 정보가 추가되면, 상기 새로운 사실 정보와 매칭되는 OWL(Web Ontoloty Language) 온톨로지 기반 규칙인 SWRL(Semantic Web Rule Language) 규칙의 인덱스 파일 및 SWRL 유도 규칙을 생성하는 단계; (b) 상기 인덱스 파일 및 상기 SWRL 유도 규칙에 대해 상기 상황 메모리에 저장되어 있는 사실 정보와의 패턴 매칭을 수행하는 단계; 및 (c) 상기 SWRL 유도 규칙의 조건에 매칭되는 사실 정보가 존재하지 않으면, 온톨로지 지식베이스의 데이터 모델의 인스턴스에 대한 적합 클래스 관계추론을 수행하여 얻어진 추론 결과를 새로운 사실정보로서 상기 상황 메모리에 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 온톨로지 기반 하이브리드 추론 방법
7 7
제 6항에 있어서, (d) 상기 새로운 사실 정보가 SWRL 유도 규칙의 조건에 매칭되면, 상기 패턴 매칭의 결과를 기초로 SWRL 규칙을 실행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 온톨로지 기반 하이브리드 추론 방법
8 8
제 6항 또는 제 7항에 기재된 온톨로지 기반 하이브리드 추론 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 정보통신부 숭실대학교산학협력단 신성장 동력 핵심 기술 개발 사업 온톨로지 추론 기술 개발