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IT기술 중 인공지능 지식모델의 한 분야인 온톨로지 모델링에서 서술논리 기반으로 특정 도메인을 모델링 할 경우 지식베이스는 스키마와 인스턴스의 집합으로 구성됩니다. 이 때 스키마는 TBox(Terminological Box)라 하며, 도메인의 핵심 카테고리를 표현해 놓은 개념(Concept) 지식으로 이에 따른 표현법은 다음 네 가지 정의를 따르게 됩니다.
Primitive Concept Definition(PCD) :
concept name ⊑ concept descriptions
Concept Definition(CD) :
concept name ≡ concept descriptions
General Concept Inclusion(GCI) :
concept descriptions ⊑ concept descriptions
Concept Equivalence(CE) :
concept descriptions ≡ concept descriptions
concept name은 특정 개념에 부여된 하나의 명시적 이름을 의미하며, concept descriptions은 개념에 대한 서술적 정의입니다. 이 서술적 정의는 하나 이상의 concept name과 predicate 및 다양한 한정을 적용한 특정 개념의 표현 정의를 의미합니다. 이러한 서술적 정의는 CD와 같이 하나의 명시적 이름을 부여하는 것이 가능합니다. 또한 GCI 또는 CE와 같이 명시적 이름 없이 서술로 하여금 상/하위 관계나 동치관계를 표현할 수 있습니다. 그리고 스키마에 대응하는 인스턴스 집합을 ABox(Assertion Box)라 하며, 이들은 실세계 도메인과 매핑되는 개체로서 인스턴스 사이의 관계를 포함한다. 이에 따른 표현법은 다음 두 가지 정의를 따르게 됩니다.
Concept Assertion : concept(instance)
Role Assertion : related(instance, instance)
인스턴스는 특정 개념 안에 속함으로써 의미를 가지게 되며, 이러한 인스턴스들은 관계 속성을 통해 상호 연결되며 subject가 되는 인스턴스를 구체적으로 표현합니다. 이러한 서술논리 기반 지식표현은 추론서비스를 지원하게 됩니다. 서술논리에서의 추론서비스는 다음과 같습니다.
Consistency : 일관성 검사
Subsumption : 개념 간의 상/하위 관계 도출
Classification : 개념 간 포함에 따른 구체적 계층 결정
Realization : 인스턴스가 속하는 보다 구체적인 개념 검색
Retrieval : 개념에 속할 수 있는 모든 인스턴스 검색
서술논리에서의 추론은 논리를 바탕으로 지식모델에 포함될 수 있는 논리적 모순을 발견하며, 공리(Axiom)을 바탕으로 각각의 개념 및 인스턴스 사이의 관계, 그리고 개념과 인스턴스 사이에 내재된 지식을 이끌어내게 됩니다..
참고문헌 : 지능적 에이전트 구성을 위한 서술논리 기반 온톨로지 모델링, 정보과학회
서술논리기반 지식모델링은 온톨로지 모델링을 하는 가장 기초적인 방법으로써, 온톨로지 모델링 툴인 Protege를 통해 간단히 만들 수 있습니다. 온톨로지를 통해 IT정보시스템 구현을 위해서는 모델링이 필수적이니 구현을 하실 분은 꼭 해보시기 바랍니다.