최근 시맨틱 웹의 등장과 발전은 웹 2.0의 발전과 더불어 새로운 웹의 문화를 바꾸어 놓았다. 시맨틱 웹의 적용분야는 다양하지만 그중에서 의미 정보 검색과 다국어 정보 검색 기술을 통한 다국어 지원 번역이 연구 분야로의 필요성이 있다. 기존 기계번역이 번역률에 있어서 가장 큰 한계점은 단어 의미 중의성과 문법적은 오류이다. 따라서 본 논문에서는 시맨틱 웹과 단어 의미 중의성을 해소 시킬 새로운 알고리즘을 제안함으로써 단점을 제거하여 번역률을 향상시켜 모바일에 적용하였다. 모바일에 입력된 신문기사 이미지를 OCR을 통해 텍스트로 변환하고 사전 및 분야 온톨로지와 문장 규칙 추론을 동해 처리 속도 및 정확도 높은 번역시스템을 설계 및 구현하였다.
이 논문에서는 데이터를 효율적으로 공유하기 위해서 제정된 ISO/IEC 11179 메타데이터 레지스트리(Metadata Registry, 이하 MDR) 표준에 관한 내용을 먼저 기술하고, 이 표준에 근거한 시스템간의 데이터 공유의 폭을 넓히기 위해서 W3C에서 개발한 시맨틱웹의 핵심기술과 웹온톨로지 언어(RDF/OWL)를 소개하고 마지막으로 기존의 인간가독형 MDR을 기계가독형으로 구축하기 위한 기본설계 초안을 RDF/OWL 기반으로 작성하였다. 앞으로 이러한MDR이 구축되어 널리 활용된다면 다양한 형태의 고급 정보서비스가 가능할 것으로 판단된다. 메타데이터 요소 정의, 온톨로지의 개념 및 메타데이터 스키마 정의가 기계가독형으로 통합된다면 이용자에게 더욱 정교한 맞춤서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 미래의 과제는 시맨틱 기반MDR의 유용성에 대해서 실험연구를 통한 객관적 평가를 수행하는 것이다.
기계번역(Machine Translaton, MT), 다국어 정보 검색, 의미 정보 검색 등에 대한 연구는 시소러스, 지식베이스, 사전 검색, 의미망, 코퍼스등과 같은 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 시맨틱 웹이 등장과 시맨틱 웹 기반 기술의 발전에 따라 위 연구들을 시맨틱 웹에 적용시킬 필요성도 제안되었다. 특히 한국어 시소러스, 워드넷(WordNet), 전자 세종 사전, 가도까와(Kadokawa) 시소러스와 같은 지식베이스가 개발되었으나 활용 분야에 따라 그 구축 방법론이 다르게 적용되어, 위 연구에 효과적으로 통용될 수 있는 지식베이스는 실질적으로 구축되지 못한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 세종 사전과 가도까와 시소러스, 한/일 기계 번역 사전 그리고 전문 용어 사전을 기반으로 한국어와 일본어 지식베이스를 위한 사전 온톨로지 서버를 정의하여 의미 정보를 구성하고, Semantic Web Rule Markup Language (이하 SWRL)을 이용해 구문 정보 규칙을 정의한다. 그리고 SWRL 기반 정방향 추론 엔진을 이용하여 번역에 필요한 추론 엔진을 구성하고 문장 구문형성 규칙 추론 엔진을 통해 사용자에게 한국어와 일본어의 문장 구성 변환을 제공한다. 본 연구는 현재 기계 번역이 갖고 있는 다의성, 술부 어순의 차이, 경어체 등 아직 해결해야 할 많은 부분들에 대한 해결 방안으로서 시맨틱 웹 기반 기술과의 활용방안을 제시하고자 한다.
오늘날 지식관리시스템은 효과적으로 지식 프로세스를 지원하고. 다양한 비정형의 지식들을 처리하기 위한 다양한 시도들을 하고 있다. 그러나 지식 검색, 정보 추출, 관리 등에서 근본적인 약점을 갖고 있으며, 다양한 지식 자원들을 통합하고 연동하는데 어려움을 갖고 있다. 이런 한계들을 극복하고 지식관리 방식을 개선하기 위한 다양한 연구들이 시도되고 있다. 본 논문에서는 최근 주목받고 있는 시맨틱 웹 기술을 적용함으로써 지식관리시스템들이 직면한 한계들을 극복할 수 있는지, 그리고 어떤 장점과 기회들을 얻을 수 있는지 고찰하였다. 그리고 기존 지식관리시스템 아키텍처와 비교하여 변경되는 부분들을 살폈으며. 새로운 시맨틱 지식관리시스템 아키텍처와 향후 전망, 그리고 나아갈 바를 제시하고자 하였다.
본 연구에서는 시맨틱 웹 기술을 이용해 뉴스의 동향을 분석하는 서비스를 제안한다. 뉴스 동향 분석 서비스는 뉴스들 간의 시간흐름 또는 관계들을 분석해 줄 수 있기 때문에 현재의 일반적인 뉴스검색 엔진보다 지능적인 검색 결과를 보여줄 수 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 시간 정보에 대한 추론 기능이 필요하지만 OWL과 같은 시맨틱 웹 언어는 이를 지원하지 못하기 때문에 시간 기반 추론을 지원하기 위해 본 연구에서는 OWL을 확장한 TL-OWL(Temporal Web Ontology Language)을 제안한다.
본 연구는 웹2.0의 기술로 각광받는 소셜네트워크 서비스를 위해 다양한 분야에서 적용 가능 할 수 있는 시맨틱 표현 모델을 제안하는 것이다. 소셜네트워크를 온톨로지를 이용하여 다양한 영역으로 추론하고 확장하여 서비스 제공자 중심의 일방적 소셜네트워크 제공이 아닌, 사용자가 질의에 대한 의미를 분석하고 결정하여 사용자 의도에 부합하는 상호작용 가능한 소셜네트워크 서비스를 제공할 수 있는 온톨로지 기반 시맨틱 표현 모델과 이를 적용하기 위한 전체 시스템 구조를 제안하고자 한다. 본 연구를 통해 소셜네트워크 서비스가 다양한 분야로 확대 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
2.0 시대에 도래하면서 웹에 대한 새로운 패러다임이 생성되었다. 이러한 웹 2.0의 주요 기술은 OpenAPI인데, OpenAPI는 간단한 프로토콜로 정의되어 사용되기 때문에 많은 사용자들이 손쉽게 서비스를 만들 수 있는 장점이 있다. 하지만 빠르게 증가하는 OpenAPI를 효과적으로 검색할 수 있는 여전히 연구중이다. 본 논문은 이러한 OpenAPI에 대해 키워드 기반 검색보다 한단계 발전한 시맨틱 기반의 검색을 제공하기 위해 관련 표준 및 기술에 대해 설명하였다. 이러한 시맨틱을 활용한 OpenAPI의 검색기법은 OpenAPI를 통해 많이 사용되는 매쉬업(Mashup)을 위한 서비스 검색에도 활용될 수 있다.
검색기능은 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 탐색하고 이용가능하게 하는 중요한 서비스 요소이다. 본 논문에서는 과학기술분야 전문분석자료, 수집자료, 동향정보를 제공하는 KOSEN(한민족과학기술자네트워크)의 통합검색 서비스 구축에 대해 논한다. 어휘지능망, 연구주제망 등 시맨틱 자원을 활용하여 사용자의 검색 편의성 및 효율성을 최대화 하였으며, 빠른 검색속도와 다양한 검색 부가기능을 제공함으로써 정보의 획득 및 이용의 만족도를 증가시키고자 FAST 검색엔진을 적용한 특징이 있다.
웹 서비스는 소프트웨어 컴포넌트의 재사용 및 상호 운용을 지원하여 서비스의 통합을 가능케 하는 기술이다. 웹 서비스 기술을 이용하여 기존에 존재하는 서비스를 통합하여 새로운 서비스를 제공해주는 것이 가능하다. 서비스 조합을 위해 정확한 서비스 탐색은 필수적이다. 본 논문에서는 서비스 조합을 효율적으로 제공하기 위해 오퍼레이션 중심의 시맨틱 웹 서비스 탐색 방법을 제안한다.
웹 서비스의 등록, 검색, 조합, 실행을 자동적으로 수행할 수 있도록 웹 서비스에 시맨틱 웹 기술을 적용시킨 것이 시맨틱 웹 서비스(Semantic Web Services)이다. 시맨틱 웹 서비스는 원하는 서비스를 찾으려는 사용자의 노력을 줄이기 위해 기계가 이해할 수 있는 정보를 서비스에 추가시킴으로써 정확하게 원하는 서비스를 찾을 수 있게 해준다. 수많은 서비스들 중 같은 역할을 하는 서비스들이 있을 수가 있다. 그 중 하나의 서비스만을 선택해야 할 때 서비스의 기능이 아닌 질적인 측면에서 QoS(Quality of Service)를 고려하면 최선의 서비스를 선택을 하는데 도움을 줄 수 있다. 따라서 시맨틱 웹 서비스의 검색과 조합의 측면에서 매치메이킹(matchmaking)에 대한 연구의 하나로써 QoS의 매칭에 대한 연구를 수행하게 되었다. 기존의 QoS 매칭과 관련된 연구에서 QoS의 유사도를 계산하는 방법은 QoS 요소의 값의 특성을 반영하지 않는다는 것과 QoS 유사도의 순위가 놓더라도 좋은 서비스라는 것을 의미하지 않는다는 두 가지 문제점을 발견하였다. 따라서 본 논문에서는 기존 연구의 문제점을 해결할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 기존의 웹 서비스 관련 연구에서 논의된 여러 QoS 모델을 수렴하여 QoS 모델의 요소들을 결정하였다. 그리고 기존 연구의 두 가지 문제점을 해결하기 위해 각 QoS 요소의 표준편차를 이용한 표준 값을 구하여 QoS 요소의 값의 특성을 반영하였다. 또한 매칭 결과 순위가 높은 것이 사용자에게 더 선호되는 좋은 서비스라는 것을 보장하는 메커니즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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