Journal of the Korean Society for Library and Information Science (한국문헌정보학회지)

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A Study on the Semantic Search using Inference Rules of the Structured Terminology Glossary "STNet"

구조적 학술용어사전 "STNet"의 추론규칙 생성에 의한 의미 검색에 관한 연구

  • 고영만 (성균관대학교 문과대학 문헌정보학과) ;
  • 송민선 (성균관대학교 정보관리연구소) ;
  • 이승준 (성균관대학교 정보관리연구소) ;
  • 김비연 (성균관대학교 정보관리연구소) ;
  • 민혜령 (성균관대학교 정보관리연구소)
  • Received : 2015.08.04
  • Accepted : 2015.08.13
  • Published : 2015.08.30
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Abstract

This study describes the Bottom-up method for implementation of an ontology system from the RDB. The STNet, a structured terminology glossary based on RDB, was served as a test bed for converting to RDF ontology, for generating the inference rules, and for evaluating the results of the semantic search. We have used protege editor of the ontology developing tool to design ontologies with test data. We also tested the designed ontology with the Inference Engine (Pellet) of protege editor. The generated reference rules were tested by TBox and SPARQL queries through STNet ontology. The results of test show that the generated reference rules were verified as true and STNet ontology were also evaluated to be useful for searching the complex combination of semantic relation.

본 연구의 목적은 이미 구축되어 있는 RDB 형식의 학술용어사전에 온톨로지 구조와 추론 규칙을 형성시킨 후 이를 의미 검색에 적용하는 상향(Bottom-up) 방식의 방법론을 제안하고 검증하는 것이다. 이를 위해 구조적 학술용어사전 "STNet"을 테스트베드로 삼아 Protege를 이용해 온톨로지 구조를 생성하고, 온톨로지 구조의 오류를 검증하였으며, STNet에 입력된 실제 데이터로 실험을 위한 테스트 데이터를 구축하였다. 그리고 추론 제한 규칙과 검증에 필요한 시나리오를 설정한 후, TBox 검증과 SPARQL 질의에 의한 결과 값을 평가하였다. TBox 검증 결과 본 연구에서 생성한 추론규칙이 모두 참으로 나타났으며, SPARQL 질의를 통한 결과값의 평가 결과 기존의 키워드 검색 수행에서는 파악하기 힘든 복잡한 검색 시나리오에 대해, 의미적으로 연관되는 용어를 효율적으로 조합해 검색 결과로 보여주는 것으로 나타났다.

Keywords

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