UMLS(2003AA edition 기준)의 메타시소러스는 다국어를 지원하며 875.233개의 개 (concept)과 2,146,897개의 개념명(concept name)을 포함한다. 현재 UMLS 메타시소러스 검색을 제공하는 PubMed나 NLM에서는 UMLS에서는 개념명에 존재하지 않는 잘못된 질의나, 잘못된 구문 또는 개념명의 일부를 이용한 검색이 불가능하다. 이는 사용자가 UMLS에서 정보를 얻기 위해서는 정확한 의학용어를 숙지해야 되며. UMLS 메타시소러스의 데이터가 잘못 되었을 경우 정보를 얻을 수 없다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해서 자연어처리에서 연구되고 있는 문자열 간의 유사도 측정방식을 적용하여 잘못된 질의어에 대한 자동수정 기능을 이용한 메타시소러스 검색방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 질의어를 자동수정하기 위하여 철자사전을 자동으로 추출하고 문자열 비교알고리즘을 도입하여 질의어와 철자사전간의 용어의 유사도를 측정한다. 유사도에 의하여 얻어진 용어를 메타시소러스의 형식에 맞게 변환하여 질의에 대한 최적의 결과를 얻을 수 있도록 한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 최근(2003년 8월) bi-gram 방식을 도입한 NLM에서의 시스템과 비교 평가한다.
시멘틱 웹은 기존의 웹과는 달리 정보의 의미가 정의되고, 이들 간의 의미적 연결을 지원한다는 특징이 있어서, 최근 차세대 웹으로 부각되고 있다. 이러한 의미적 연결을 위해서 시맨틱 웹의 기반인 온톨로지가 필요하다. 온톨로지는 리소스에 대한 메타데이터를 정의하여 의미적 연결이 가능하게 하므로 효율적인 정보 검색이 가능하다. 이 논문에서는 정보 검색의 효율을 증가시키기 위해서 시맨틱 웹의 핵심인 온톨로지 기반의 정보 검색 시스템을 제안한다. 쇼핑 사이트에서 효율적인 마케팅을 위해 사용자의 구매 패턴을 조사하여 고객에게 알맞은 정보 추천을 하기 위한 것을 목적으로 한다. 온톨로지의 구축은 XTM을 기반으로 토픽맵을 이용하였다. 그리고 온톨로지를 기반으로, 사용자의 구매패턴을 찾아서 정확한 정보 전달을 위해서 데이터 마이닝 기법을 이용하였다. 빈발패턴 트리 기법을 기반으로 하는 멀티 레벨 멀티 디멘션 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 이용하여 사용자 패턴을 분석하여 정보 검색에 효율을 기하였다.
컴퓨터로 옮겨 놓은 생물학 실험실에서 생명과학을 연구하는 연구자가 생명정보를 확인하려면 1차적으로 생물다양성 관련 데이터베이스에서 생명체에 관한 종정보, 생태정보, 분포정보를 검색해야 한다. 그리고 그 생명체를 구성하는 유전자 서열정보와 단백질 구조정보를 Genbank, PDB 등의 유전자/단백질 데이터베이스에서 검색해야 한다. 또한 그 생명체에 관한 학술적 내용이 수록된 학술논문까지 별도로 검색해야만 그 생명체에 관한 포괄적이고도 정확한 정보를 획득하여 연구에 활용할 수 있다. 이런 일련의 과정은 연구자에게 불편함과 함께 많은 시간이 소요됨으로 인해 연구의 효율성을 저하시키는 요인이 되고 있다. 이런 불편함을 해결하기 위하여 통합검색하기 위한 여러 방법을 분석하고, 그중 스키마 통합을 선택하였다. 또한 스키마 통합을 위하여 각각의 데이터베이스의 스키마를 분석하고 메타데이터를 추출하여 Mediated 스키마를 설계하였다. 본 논문에서 설계한 생명정보 검색시스템(BIRS, Biological Information Retrieval System)과 인터페이스를 사용하여 생명과학을 연구하는 연구자들의 연구의 효율성을 향상시킬 수 있을 것이다.
지난 10년 동안, 기능성게임 산업은 지속적으로 성장하여 왔으나 기능성게임에 관련된 메타데이터 정보와 품질정보를 제공하기 위한 안정적이고 신뢰할 수 있는 시스템이 제대로 개발되지 않았다. 기존 시스템은 메타데이터 검색 중심의 기본적인관리 기능만을 지원한다. 따라서 우리는 기존의 시스템의 불편한 사항을 개선할 뿐만 아니라 기능성게임의 품질정보까지 관리할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 이를 위해 기능성게임의 품질평가 요소와 품질정보 제공방법 등을 개발하여 시스템에 연계하였다. 나아가 시스템 활용에 관한 사용자의 만족도 평가 조사를 실시하였다. 본 시스템의 장점은 일반사용자, 개발자에게는 유용한 메타데이터 및 품질 정보를 제공해주고, 관리자에게는 기능성 게임에 관련된 모든 정보를 쉽고 편리한 방법으로 관리할 수 있도록 지원하는 것이다.
데이터마이닝은 방대한 데이터로부터 다차원적인 정보를 추출하는 것이다. 방대하게 구축되어 있는 데이터베이스에서 임의의 테이블의 컬럼에 대해 참조 할 수 있는 정보는 단순하게 컬럼명과 자료형 혹은 간단한 주석 정도이다. 그러한 비구조적이고 빈약한 내용만으로는 데이터마이닝을 위한 자료수집 및 자료탐색 단계에서 컬럼의 용도와 특성 및 스키마를 파악하여 데이터를 정제하고 수집하는 것이 난해 할 뿐만 아니라 너무 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 환경에서 데이터준비 단계 에 대부분의 시간을 소요하는 문제를 해결하기 위한 방안을 제안한다. 즉, 데이터 준비 단계에서 유용한 요소들을 메타데이터의 표준인 ISO/IEC : 11179 MDR (MetaData Registry) 규격에 맞는 표준 메타데이터를 제안하고, 이기종 및 이질 DBMS간에 호환 가능한 XML 기반의 분산 MDR 검색 시스템 구조를 제안한다.
기존 쇼핑몰의 컨텐츠는 확장 및 통합이 고려되지 않은 기반 기술로 구성되어 있어서, 비교 구매 등록시, 별도의 제품 메타 데이터, 상품 목록 리스트를 생성해야 한다. 이렇게 작성된 메타 데이터 역시 의미 (Semantics)를 지니고 있지 않기 때문에, 단순한 텍스트 검색 이상을 제안하기 힘들고, 이로 인해 구매자는 불필요한 검색 결과 속에서 많은 시간을 낭비해야 하는 실정이다. 또한, 각자 나름의 정보 체계를 지닌 비교 구매 사이트들 간의 정보 공유가 되지 않기 때문에 보다 많은 제품을 비교 하고 싶어 하는 구매자와 요구를 수용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 시멘틱 웹 기반 기술인 daml+oil을 사용해서 개별적인 쇼핑몰의 도메인 온톨로지를 구성하여 개념 정의 및 구조를 명시하고, 이 기반위에 DAML 마크업 인스턴스 데이터를 작성하여, DAML JessKB을 통해 시멘틱적 요소를 추출하고. 추론엔진인 JESS에 fact로 넘겨 시멘틱 추론을 수행하도록 하였다. 그 결과 별도의 메타 데이터 생성 없이 분산된 쇼핑몰간의 데이터를 통합할 수 있고, 컴퓨터가 개념들 간의 의미를 이해할 수 있게 됨으로써 추론을 통한 검색 서비스를 제공하는 시스템을 설계 구현하였다.
본 논문에서는 이미지와 동영상에 대한 UCC 서비스를 쉽게 개발할 수 있는 프로토타입 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 멀티미디어 가공 처리 서브시스템과 메타데이터 관리 서브시스템으로 구성되어 있으며 UCC 서비스 개발자에게 필요한 API를 제공한다. 멀티미디어 가공처리 서브시스템은 이미지, 동영상에 대한 미디어 관리 및 편집 기능을 제공하며 동영상에 대한 스트리밍 서비스를 제공한다. 메타데이터 관리 서브시스템은 이미지, 동영상에 대한 메타데이터 관리 및 검색 기능을 제공한다. 또한, UCC에 대한 댓글 관리 및 스크랩 처리 기능을 제공한다.
전자상거래의 발달로 인하여 설러 쇼핑몰들의 상품정보를 효과적으로 비교할 수 있도록 하기위한 다양한 방법들이 연구되어져 왔다. 특히. 비교구매 쇼핑몰은 사용자가 찾고자 하는 상품의 정보들을 정확히 알고있는 상태에서 검색 조건들의 입력을 통해, 해당 상품을 보유한 쇼핑몰들의 상품 정보들을 비교함으로써 보다 저렴한 상품의 구매가 이루어지도록 한다. 그러나 이러한 시스템은 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 있는 사용자에게 유용하며, 만일 고객이 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 없을 경우, 비교 구매 시스템의 효용성은 떨어질 수밖에 없는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 본 논문은 상품에 대한 지식이 없는 사용자가 카테고리나 키워드로 검색을 하지 않고, 온톨로지를 기반으로한 이미지 쿼리에 의해 결과를 얻을 수 있도록 이미지 검색에 의한 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 각 쇼핑몰의 상품 이미지들의 메타데이터 안에 도메인 전문가에 의해 온톨로지 기반의 daml로 생성된 주석이 추가된다. 사용자들은 이렇게 생성된 이미지들을 드래그 앤 드롭(Orag and Drop)을 통해 기존의 쇼핑몰에서 복잡한 키워드로 검색하는 것을 대체하게 되고 상품들에 대한 비교정보를 얻을 수 있다. 본 논문은 의류상품을 이용한 이미지 검색 비교 구매 시스템(Image Retrieval Comparison Shopping)을 구현하였다.
IEEE LOM 기반의 ADL SCORM, KEM 등을 통해 생산된 학습 콘텐츠는 데이터의 표준을 준수하여 이종의 학습시스템에서도 연동 될 수 있도록 상호운용성이 크게 향상되었고, 이를 통해 학습 콘텐츠의 유통과 검색, 접근이 매우 수월하게 개선되었다. OAI-PMH는 XML 기반의 학술 정보에 대한 메타데이터 통합을 통하여 개방형 검색이 가능하도록 시스템을 구현하기 위한 프레임워크로써 학술 정보의 통합 유통 체제에 매우 활용도가 높다. 본 논문에서는 OAI-PMH 의 SP/DP 개념의 메타데이타 수확(Harvesting) 기술을 활용하여 국내의 교육기관(학교), 연구 기관, 학술단체, 기업연수원 등에서 보유하고 있는 SCORM, KEM 기반의 학습 콘텐츠와 DC(Dublin Core) 기반의 학술 정보를 통합하여 사용자에게 정보 서비스를 제공하기 위한 개방형 학습.학술 정보 공유 시스템 설계를 제안하고자 한다.
계속적으로 변화하는 방대한 양의 EMS 데이터를 실시간 취득하여, 사용자가 원하는 데이터만 추출해서 원하는 포맷으로 저장하여 추후 활용할 수 있는 HDMS 시스템에 대하여 소개한다. HDMS 시스템은 K-EMS 과제의 일부분으로 개발되었다. 공유메모리를 사용하여 데이터를 처리하는 실시간 DBMS로부터 추출된 대용량 데이터를 고속으로 디스크 DBMS로 입력하고, 데이터 손실에 대한 Risk를 감소시키기 위하여 동적인 파티션 추가삭제를 통하여 자동으로 분산저장하며, 자동 백업 기능을 제공하여 사용자의 편의성을 증진한다. 데이터를 장기간 보관하고, 보관된 데이터에 대한 데이터 검색 기능을 제공하기 위하여 백업과 관련된 메타데이터를 관리한다. 관리된 메타데이터를 이용하여 사용자의 요구에 의해 백업파일을 시스템에 자동으로 복구하여 온라인 보관주기가 경과한 데이터에 대해 조회가 가능하도록 한다. HDMS시스템은 CIM 기반으로 데이터베이스가 구축되어 향후 K-EMS 외의 타 시스템과의 데이터 통합 및 연계가 용이하고 여러 분야에서 데이터 재활용이 가능할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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