Participants in a product lifecycle want to share comprehensive product knowledge without ambiguity or heterogeneity. In addition, they want to infer new knowledge using reasoning services. Although numerous product data managing tools and expert systems have recently been introduced to manufacturing companies, knowledge is not well organized among these systems. Comprehensiveness, heterogeneity, and indefiniteness of product knowledge complicate organization of the product knowledge. These problems restricts expert systems’ inference ability. To make matters worse, some expert systems use different reasoning services from others without considering characteristics of product knowledge.
We adopt ontology-based knowledge modeling and reasoning paradigm for product knowledge modeling and reasoning. The ontology approach enables us to clarify the structure of product knowledge as well as hybrid knowledge reasoning such as axiom-based reasoning, rule-based reasoning and case-based reasoning.
In this thesis, we propose a systematic lattice structure of product knowledge; an ontology-based multi-layered knowledge framework (OBMKF) which has three product knowledge types and four layers. The three knowledge types are axioms, knowledge maps, and specialized knowledge for a domain. The four layers consist of a product context model, a product specific model, a product planning model, and a product manufacturing model. These layers represent different abstraction levels of the product knowledge conceptualization.
In addition, we suggest a product ontology and product ontology language to reduce user’s effort for his ontology construction. Our product ontology is constructed based on a top-level ontology so that its axioms include fundamental properties of concepts. Our product ontology language has product knowledge primitives defined in the product ontology, and it can be transformed to OWL. So users can define the specific product knowledge based on our language and share their knowledge on web.
Moreover, we also apply ontology approach to case-based reasoning (CBR). In CBR, searching similar cases to a new problem and organizing cases for efficiency search are basic CBR processes. Previous researches used similarity of symbols or structures to search similar cases. They also organized cases using those similarities. The ontology approach enables the semantic-based cases search and organization because ontology provides definitions of terms, meanings of structures, and taxonomy reasoning. We suggest ontology architecture and procedures for the ontology-based CBR, and a CBR example is provided to show its effectiveness.
제품 개발 단계에 참여하는 사람들은 제품정보와 지식을 모호함 없이 동일한 표현으로 공유하기를 원한다. 또한, 이들은 공유된 지식들로 새로운 지식을 추론할 수 있기를 원한다. 최근에 다수의 제품 정보 관리 도구와 전문가 시스템들이 제조 기업들에 도입되었으나, 제품 지식의 다양성, 이질성, 불명확함 때문에 제품 지식들은 이 시스템들 내에서 잘 조직화 되지 못하고 있다. 이러한 문제는 전문가 시스템의 추론을 불가능하게 할 뿐만 아니라, 시스템 간의 지식 공유를 어렵게 만든다.
우리는 제품 지식 모델링과 추론을 위하여 온톨로지 기반의 지식 모델링과 추론 패러다임을 도입하였다. 온톨로지 접근방법은 제품 지식의 구조를 명확히 정의해 준다. 또한, 온톨로지 접근방법은 공리 추론, 규칙 추론, 사례 기반 추론 등 여러 지식 추론 방법들에 도움을 준다.
본 논문에서는 첫 번째로 제품 지식을 체계적으로 조직화 할 수 있는 다중 레이어-온톨로지 지식 프레임워크를 제안한다. 이 지식 프레임워크는 세 가지 지식 종류와 네 개의 레이어로 구성된다. 세 지식 종류는 공리(Axiom), 지식 맵(Knowledge map), 도메인 특화 지식(Specialized knowledge for domain)으로 구성된다. 네 레이어는 일반 제품 모델, 특정 제품 모델, 설계 제품 모델, 생산 제품 모델로 구성된다. 제품 지식을 온톨로지로 개념화 할 때, 각 레이어는 서로 다른 추상화 수준을 표현한다.
두 번째로 우리는 제품 온톨로지 개발 방법과 특정 제품 온톨로지를 정의하기 위한 언어를 제안한다. 제품 온톨로지 개발 방법은 기존의 상위 온톨로지들의 특성들을 분석하고 이를 제품 온톨로지 공리 정의에 활용하는 방법이다. 또한, 기존 다른 제품 정보 모델과 온톨로지들을 분석하여 제품 온톨로지의 공리 정의에 활용하였다. 제품 온톨로지 언어는 OWL로 변환 될 수 있도록 하여, 제품 온톨로지 언어로 표현된 각 회사의 제품 온톨로지가 웹에서 공유될 수 있도록 하였다.
마지막으로 우리는 사례기반 추론에 온톨로지 접근방법을 적용하였다. 각 사례와 문제들을 온톨로지로 표현하였다. 사례기반 추론에서 온톨로지 기반 표현 방법은 유사한 사례를 검색하는 방법과 기존 사례들을 조직화 하는 방법에 어떤 도움을 줄 수 있는지 분석하고, 새로운 방법들을 제안하였다. 온톨로지 기반 표현 방법을 통해 공리 추론과 분류 체계(taxonomy) 추론이 가능해 짐에 따라, 새로운 용어와 구조가 문제에 정의되었을 때 온톨로지의 의미를 기반으로 유사한 사례를 검색하는 방법을 제안하였다. 또한, 기존 사례들을 조직화 할 때, 사례들을 표현하는 구조와 속성-값을 구분하여 두 단계로 분류하는 방법을 제안하였다. 이러한 온톨로지 기반 접근방법들은 다양한 신규 요구사항에 대응해야 하는 제품 개발 환경의 살계기반 추론에 도움이 된다. 우리는 살계기반 추론에 온톨로지를 적용하기 위한 온톨로지 아키텍쳐, 프로세스, 알고리즘들을 정의하였고, 예제를 통해 이들의 효용성을 보인다.
