A Design and Implementation of Heterogeneous Metadata Searching System using Ontology

Ontology를 이용한 이종 메타데이터 검색 시스템의 설계 및 구현

World Wide Web is not more meaningless sea of information but is becoming the Semantic Web that provides many users with meaningful information. The starting point is the XML and metadata, RDF is a stopover which gives technique to relate arbitrary web resources. And now, the semantic and logic of web resources can be settled in the Ontology. A lot of educational multimedia web resources in Korea have produced their metadata with KERIS's KEM(Korea Educational Metadata). Therefore our country have to start the study of the semantic and logic in web resources. But, many researchers in Korea are more eager to study Dublin Core's DC and SCORM's LOM metadata specification than KEM. Thus the study of method about sharing and integrating these three metadata specifications should be performed before the study of semantic and logic in web resources in Korea. We design the Ontology to integrate these three metadata specifications and implement the prototype system using this Ontology. These three metadata have some elements that have same labels and meanings, and other elements have different labels and same meanings. To match these different labels which have same meanings, we adapted the one-to-one mapping technique in designing our Ontology. This designed Ontology was imported as "integrated schema" in our prototype searching system to integrate three different metadata in databases. Moreover we know that the more specific property design of class in Ontology was needed in order to provide users with more informed searching results such as synonym, antonym, hierarchy and associations.

웹은 이제 더 이상 무의미한 정보의 바다가 아니라, 의미있는 정보를 사용자에게 정확하게 전해줄 수 있는 새로운 Semantic Web 시대를 맞이하고 있다. 그 출발점이 XML과 메타데이터였다면 웹의 자원을 연결시켜 주는 RDF를 거쳐, 이제는 의미와 논리가 Ontology를 통해 자리 잡고 있다. 현재 국내의 많은 웹 교육 자료들이 한국교육학술정보원의 메타데이터형식(KEM)에 메타데이터가 구축되었다. 따라서 우리나라도 이제는 의미와 논리의 형식을 연구해야 될 시기가 되었다. 하지만, 국내의 많은 연구자들은 KEM보다 DublinCore의 DC와 SCORM의 LOM의 연구에 더 적극적이다. 따라서 현재는 의미와 추론의 연구보다 세 개의 서로 다른 메타데이터를 엮어서로 공유하고 통합할 수 있는 방법의 연구가 선행되어져야 한다. 이에 본 연구는 세 메타데이터 형식을 통합해주는 Ontology를 설계해 보고, 프로토타입 검색 시스템을 구현해 보았다. 연구 결과 세 메타데이터의 많은 요소들이 서로 같은 요소 이름과 의미를 가지고 있었고, 몇 개의 요소들은 서로 같은 의미이지만 다른 요소 이름을 가지고 있었다. Ontology를 설계할 때 이렇게 동일한 의미를 가진 다른 이름의 요소들은 일대일 매핑 기법을 적용하여 설계하였다. 본 연구에서 설계한 Ontology가 세 가지 다른 형식의 메타데이터를 통합하는 통합 스키마로 활용될 수 있음을 확인하였다. 더불어 검색 결과를 좀 더 다양하게 동의, 반의, 계층, 연관 관계까지 제공하기 위해서는 좀 더 정교한 속성 설계가 필요하였다.