최근 차세대 웹으로 시멘틱 웹이 부각되고 있다. 시멘틱 웹상에서는 정보 리소스들이 서로 의 미적으로 연결되어, 이를 컴퓨터가 처리할 수 있다. Resource Description Framework (RDF)는 이런 의미적 연결성을 제공한다. RDF는 웹 리소스들의 메타 데이타를 표현하기 위한 데이타 모델이다. 시멘틱 웹이 발전하기 위해서는 RDF 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 방법이 가장 중요하다 할 수 있다. 본 논문에서는 RDF 데이타를 XML 데이타베이스 시스템에 저장하고 이를 검색하는 기법을 제안한다. XML 데이타베이스 시스템을 사용함으로써 XML 데이타와 RDF 데이타를 통합적이고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 효율적인 검색 방법과 성능을 향상시킬 수 있는 방법들을 제안하고 있다. 논문에서 제안한 질의 처리 기법은 기존의 연구보다 나은 성능을 보여준다.
시멘틱웹이란 컴퓨터가 정보의 의미를 이해하고 그 의미를 조작 할 수 있는 웹으로서 기존의 웹으로는 불가능했던 데이터의 자동처리를 가능하게 하는 차세대 웹 기술을 말한다. 이러한 웹을 위해서는 표준화된 데이터 표현 방법을 통해 기술된 내용을 기계가 이해할 수 있도록 해주는 온톨로지 시스템이 필요하다. 온톨로지 시스템은 일반적으로 OWL(web ontology language)로 표현된 온톨로지와 지식을 처리하는 추론시스템으로 구성되어 있으며 추론시스템으로는 연구 구현 예가 많은 LP(Logic Programming)방식의 추론시스템이 많이 사용된다. 하지만 LP방식의 추론기법들은 온톨로지를 처리하는데 있어 여러 가지 제약사항을 가지며 이로 인해 온톨로지 정보의 추론에 대한 효용성은 떨어진다. 이에 본 논문에서는 온톨로지 정보를 추론하기 위해 사용되는 기존 시스템들을 조사해 분류하고 문제점과 장점을 파악한 후 추론엔진의 효용성을 높이는데 필요한 최소한의 기능이 무엇인지 파악하여 기존의 LP엔진을 최대한 활용한 OWL추론엔진을 개발하는데 이용하고자 한다.
인터넷이 발전함에 따라 폭발적으로 증가하는 웹 데이터를 효율적으로 관리하는 방법이 요구되었으며, 기존 웹에 대한 대안으로 제시된 것이 시멘틱 웹이다 시멘틱 웹에서 단순 단어의 나열로 검색하는 방법을 사용하는 것이 아닌 온톨로지 추론을 이용하여 사용자가 입력한 쿼리에 대한 의미를 찾아내는 방법이다. 이 논문에서는 기본적으로 온톨로지에서 제공하는 기본 공리 이외에 부가적인 추론규칙을 만들어 추가하고 추가된 추론규칙을 이용하여 웹 온톨로지와 연관된 지식창고(Knowledge Base)를 확장하는 방법을 제시하였다.
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.
컴퓨터의 발전에도 불구하고 수많은 전자 문서가 범람하는 현재와 같은 상황에서 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서 데이타를 얼마나 빠르게 처리하는지 보다 얼마나 의미 있는 정보를 얻을 수 있는지가 중요한 문제가 되고 있다. 이에 웹 자원에 대해 지식기반의 메타 데이타를 기술하고 이를 이용한 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 것이 시멘틱 웹이다. 또한 시멘틱 웹이 발전함에 따라 웹 자원 못지 않게 지식자원에 대한 중요성도 커질 수밖에 없다. 본 논문에서는 웹 자원에 대해 지식구조를 기술하여 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 RDF에 대해 관계형 데이타베이스 모델을 설계하고 저장 시스템을 통해 의미 있는 질의를 처리할 수 있는 질의 처리기를 설계 및 구축하여 효율적인 메타 데이타의 저장, 관리 및 질의를 지원하고자 한다. 저장을 위한 모델은 관계형 모델을 사용함으로써 객체형 모델이나 메모리 모델을 사용하는 한계점을 극복할 수 있을 것이다.
웹의 급속한 발전과 함께 웹 정보 자원을 보다 정확하게 이해할 수 있는 시멘틱 웹에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재 이와 관련된 두 가지 표준이 존재하는데 하나는 ISO/IEC JTC 1 표준인 토픽맵(Topic map)이고, 다른 하나는 W3C 표준인 RDF(Resource description framework)이다. 그러나 시멘틱 웹은 토픽맵을 적용한 정보자원과 RDF를 적용한 정보자원을 모두 인식할 수 있어야 하므로 토픽맵과 RDF간의 상호운용성이 요구된다. 이를 위해 토픽맵과 RDF간에 상호운용성 문제를 해결하기 위한 여러 변환 방법들이 제안되어 왔다. 그러나 기존의 방법들은 의미의 손실, 복잡한 구조, 불필요한 노드의 추가 등과 같은 문제점을 지니고 있었다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 방법인 NOWL (NO structural Warp and semantics Loss)을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법에 비해 토픽맵 본래의 의미 구조를 유지하고 불필요한 노드의 생성을 제거하는 등 여러 가지 장점을 지닌다.
Well-Being과 관련해서 삶의 질과 관련된 관심이 증가하면서 와인의 관심과 수요가 증가하고 있다. 이와 같은 시기에 와인의 종류 또는 와인과 어울리는 음식과 같은 여러 가지 지식에 관한 서비스를 온톨로지를 이용하여 사용자가 와인에 관한 정보를 보다 효율적으로 얻도록 하는 것이 필요 된다. 본 연구에서는 와인 온톨로지를 기반으로 시멘틱웹 기술을 활용한 와인 지식 검색 서비스 설계를 제안한다.
현재의 웹은 동일한 답변을 요구하는 중복된 질문들과 은톨로지의 부재로 인해 심각한 자원 낭비의 문제를 안고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이동 에이전트를 이용한 정보 공유 시스템이 대안으로 제시되었으나, 서버 수의 급증에 따른 자료 처리시간 증가와 사용자의 의도라는 전설 다른 달변을 가져오는 등의 문제를 여전히 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 이물 해결하기 위해 RDF와 ROFS 기반의 은톨로지를 활용한 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 잔바 기반의 이동 에이전트와 RDF, RDFS 기반의 은톨로지로 구성된다. 분산 이형 환경에서 독립적으로 운영되던 질의 응답 게시판을 검색할 때, 이동 에이전트는 코드의 이동으로 네트워크의 부하를 방지하고 구조화된 온톨로지는 질문에 대한 도메인을 확인함으로써 효율적인 이동 에이전트의 라우팅을 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 전자상거래에서 빈번하게 발생하는 상품에 대한 소비자들간의 질의 응답 게시판에 적용하여 시멘틱 웹 환경에서 도메인 추론을 통한 에이전트 라우팅과 가중치를 부설하지 않은 클래스의 속성 비교를 이용한 검색 방법이 시간의 단축과 네트워크 부하의 감소, 그리고 기존 시스템의 가장 큰 문제점이었던 정확도(precision)와 재현율(recall)을 개선하는데 효과적이고 타당하다는 것을 보여준다.
최근 정보의 의미적 검색을 위해 국내외 포털을 중심으로 시멘틱 웹 검색과 관련된 연구가 진행되고 일정부분 사용되고 있다. 이러한 시멘틱 웹 검색은 기존 작성된 정보를 인간이 가장 쉽게 이해할 수 있는 subject, predicate, object로 구성된 RDF Triple형태로 바꾸어 이를 쉽게 접근하고자 하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 정보의 재가공 후 문서 내 트리플 관계를 추출하는 과정을 실험을 통해 제시한다. 이를 통해 웹 도메인과 컨텐츠 정확한 검색을 가능하게 하고 검색 시간을 단축시켜 효율을 높여주는 계기가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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