MDR 기반의 구조화 된 데이터를 이용한 웹 온톨로지 학습 및 확장 모델

Web Ontology Learning and Population Model using Structured Data Based on MDR

기존의 웹을 확장한 시맨틱 웹의 등장으로 웹 온톨로지의 구축이 중요시 되고 있다. 이로 인하여 현재 웹 온톨로지의 관리 및 활용을 위한 편집기, 웹 온톨로지 기술언어, 저장소 및 추론 엔진 등 다양한 기술 및 시스템들이 개발되어 웹 온톨로지의 구축이 용이해졌다. 이제는 구축된 웹 온톨로지를 응용 시스템에 활용하기 위한 웹 온톨로지 클래스에 대한 인스턴스를 풍부하게 할 수 있는 웹 온톨로지의 확장에 대한 연구가 요구된다. 웹 온톨로지의 확장을 위해서는 먼저 웹 온톨로지를 보다 정확하게 정의해야 하며 웹 온톨로지를 보다 풍부하게 확장할 수 있는 방법이 개발되어야 한다. 웹 온톨로지의 보다 정확한 정의를 위해서는 표준화 된 공통 개념을 이용하여 웹 온톨로지 스키마를 생성해야하며 이를 기반으로 한 웹 온톨로지 간 상호운용성 향상되어야 한다. 따라서 이 논문에서는 표준화 된 공통 개념을 관리하는 메타데이터 레지스트리(Metadata Registry)를 기반으로 구조화 된 데이터를 이용한 웹 온톨로지의 학습 및 확장 모델을 제안한다. 또한, 제안 모델을 위한 프로토타입을 구현하고 제안 모델의 평가에 대하여 기술한다.