키워드의 모호성으로 인한 검색 결과가 부정확하게 되는 문제를 해결하기 위한 질의기법을 제안한다. 제안하는 질의 기법은 TMDR을 이용한다. TMDR은 로컬 데이터베이스를 통합하기 위한 스키마 정보의 통합 관리하기위한 MDR과 데이터 접근을 위해 온톨로지 지식 저장소로 토픽맵으로 구성된다. 토픽맵은 연관관계 분석을 통한 데이터 모호성 해결을 지원한다. 이를 이용하여 기존 시스템의 이질적 문제를 해결한다. 토픽맵은 지식을 제공하고, 지식 간의 관계성을 제공하므로 키워드의 모호성을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 TMDR을 이용하여 키워드의 모호성과 기존 시스템의 이질적 환경을 적응하기 위한 질의기법을 제안한다.
본 연구는 개화기 조선 체류 서양인 기록물의 디지털 아카이브를 구축하여 지역문화콘텐츠로 활용하기 위하여 수행되었다. 서양인 기록물 22권을 대상으로 선정하여 10개의 대주제, 40개의 중주제, 239개의 소주제로 된 분류체계를 구성하고 38개 메타데이터 항목을 추출하였다. 텍스트 내용의 분석과 입력자료 유형을 분류하여 엑셀로 된 데이터베이스를 구축하고, 다양한 접근점에 의한 검색과 정보 제공을 위하여 웹기반의 디지털 아카이브 시스템을 개발하였다. 추후연구를 위하여 서양인 기록물 자료의 지속적인 발굴을 통한 아카이브 내용의 양적 확대방안, 개별 아카이브 시스템을 연계한 디지털 한국학 아카이브의 통합정보시스템 구축, 문화유산분야 분류체계 표준화와 패싯구조를 고려한 다차원적인 분류체계 개발, 메타데이터 포맷의 표준화를 통한 콘텐츠의 일관성 유지, 의미검색 기능과 데이터마이닝 기능을 활용한 온톨로지 구축을 제안하였다.
최근 기업들은 분산된 조직과 각 조직의 목적에 따라 데이터베이스도 분산되어 있기 때문에 이들 간의 공유 및 협업을 통한 상호 운용성을 지원하기 어려우므로 일관적인 형태로 연동하기 위해서 메타데이터 수준의 표준이 필요하다. 또한 협업적인 거래환경에서의 EAI시스템은 다양한 정보 시스템에서 관리되는 지식들을 유기적으로 통합하고 공유함으로서 효율적인 검색 및 비용절감 등 많은 효과를 기대할 수 있다. 그러나 기존의 시스템은 특정 목적에 따라 관리되고 공유되므로 사실상 통합 외 공유에는 상당한 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서 제시하는 XMDR은 온톨로지와 메타데이터 결합된 형태로 각종 표준들을 일관적인 형태로 온톨로지와 시소러스 개념을 도입함으로서 데이터수준의 정보를 통합 하기위한 메타데이터 공유 및 정보 시스템 통합의 일관성을 유지 할 수 있다. 본 논문에서 제시되는 브리지 XMDR 검색시스템은 원시데이터 계층, XMDR 계층. 브리지 XMDR 계층으로 3계층으로 구성된다. XMDR 계층은 분산된 데이터베이스의 속성표현의 표준과 관계성을 정의한 표준 온톨로지, 카테고리 분류 온틀로지, 사이트의 정보를 제공하는 로케이션 온톨로지로 구성되는 XMDR을 정의한다. 브리지 XMDR 계층은 XMDR간의 정보를 공유하기 위한 공유 도메인 속성을 추출한 하이브리드 통합방식으로 업무간의 의미적 통합이 가능하다.
시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용하여 질의를 처리하기 때문에 보다 정확한 검색 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 추론을 통하여 얻어진 새로운 지식도 검색 결과에 포함시킬 수 있다. 메타데이터와 온톨로지를 기술하기 위한 시맨틱 웹 언어 중 RDF와 RDF 스키마가 보편적으로 많이 활용되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마로 기술된 시맨틱 웹 언어에 대한 효과적인 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 키워드 질의 처리 결과의 기본 단위를 전체 웹 문서나 부분이 아닌 정보 리소스로 정의하였다. 그리고 메타데이터와 온톨로지 정보를 모두 고려한 시맨틱 웹 환경의 키워드 질의를 3가지 유형으로 분류하고 다양한 관련 질의에 대한 처리를 효과적으로 지원하기 위하여 키워드 인덱스와 저장 구조를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 키워드 인덱스는 질의 조건으로 주어진 키워드를 직접 포함하고 있는 리소스는 물론 의미적 관계에 의해 간접적으로 포함하고 있는 리소스에 관련된 정보를 쉽게 제공할 수 있다. 그리고 본 논문에서는 클래스와 속성의 일반적인 정보와 계층 정보를 단순한 레이블링 기법을 이용하여 표현한 후 제안된 저장 구조를 이용해 정보를 유지하여 시맨틱 웹 환경에 적합한 키위드 질의 처리를 지원하고자 한다.
사이버 포렌식은 사이버 공간에서 일어나는 범죄 수사로 디지털 포렌식의 처리 절차와 기술적 방법을 그대로 사용한다. 사이버 범죄에는 사이버 테러와 사이버 공간을 이용한 일반사이버 범죄로 나눌 수 있는데 대부분 서로 연관되어 있다. 그리고 사이버 테러 수사에는 높은 수준의 조사 기법과 시스템 환경, 분야별 전문가가 필요하며, 일반 사이버 범죄는 사이버 공간에서의 디지털 증거에 의해 일반 범죄와 연결되어 있다. 그래서 관련 범죄 유형 판단이나 증거 수집, 법적 증거 능력 확보에 많은 어려움이 겪고 있다. 따라서 본 논문에서는 사이버 범죄 분류, 사이버 공간에서의 증거 수집, 사이버 범죄 관련 법 적용 등에 초점을 두었고, 효율적인 사이버 범죄 수사를 위한 사이버 범죄에 대한 개념 통합이 필요하여 사이버 범죄 분류, 관련 법률, 증거, 피의자, 사건 정보 등의 개념과 속성과 관련도를 이용한 개념망으로 사이버 포렌식 범주 온톨리지를 구축하였다. 이 온톨로지는 사이버 사건 수사 절차와 범죄 유형, 사건, 증거, 용의자 등의 분류, 클러스터링, 연관 검색, 탐지 등의 데이터 마이닝에 활용할 수 있다.
기록물 생산기관에 부여된 행정표준기관코드(Standard Administration Code) 식별기호체계를 이용하여 동일 정체성과 동일 신원을 지닌 기록물 최종 생산기관명을 유일한 우선어 형식(preferred form)으로 정의하였다. 또한 동일 정체성과 동일 신원을 지닌 생산기관명에 대해 다양한 형식의 언어와 문자로 알려진 이형형식의 접근점 중에 대표 이름형식 접근점을 선정하고 온톨로지로 기술하였다. 이로써 과거부터 현재에 이르기까지 동일 정체성과 동일 신원의 생산기관이 생산한 모든 기록물에 대해 식별 접근할 수 있도록 하였다. 또한 '출처주의 원칙'과 '원질서 존중의 원칙'이라는 기본적인 기록물 관리 원칙을 온톨로지 환경에서도 준수함으로써, 기록물에 대한 관리방식 개선과 이용자들에게 기록물 접근의 편의성 및 확장된 검색결과를 제공할 수 있도록 하였다.
시맨틱웹은 기계가독형 정의에 기반한 정보의 연계를 통해 웹 자원을 지식화함으로써 정보의 효율적 검색, 통합, 재사용을 도모하는 새로운 기술이다. 시맨틱웹의 구축은 자원에 불변 고유식별자를 부과하는 URI 체제, 각 정보기관에서 생성되는 요소와 속성의 의미 충돌을 방지하는 XML 네임스페이스, 메타데이터 스키마를 활용한 호환적 자원기술을 가능하게 하는 RDF, 메타 데이터 요소 및 이와 연관된 클래스와 속성 관계 정의의 기반이 되는 RDF 스키마, 그리고 RDF 스키마 위에 논리적 추론과 표현력을 강화한 웹 온톨로지 언어 DAML+OIL 및 그 건조자 (constructors)를 삭제 또는 수정 보완한 OWL (Web Ontology Language) 등의 여러 핵심 개념과 기술을 필요로 하는 작업이다. 이 논문은 이러한 개념과 기술의 점진적 발전 양상을 개괄 설명하고, XML/RDF 스키마를 기반으로 메타데이터 요소들을 정의할 경우 도출할 수 있는 상호운용성과 온톨로지의 다양한 활용 방안 등을 고찰한다.
현재 웹서비스와 듀XML에서는 기업의 설명정보와 더불어 기업에서 제공하는 서비스와 관련 정보를 저장하고 관리하기 위해 레지스트리를 이용하고 있다. 듀XML에서는 ebXML 레지스트리를, 웹서비스에서는 UDDI를 레지스트리로 이용한다. 또한 최근 W3C에서는 시맨틱 웹의 표준 웹 온톨로지 언어로 OWL을 채택하였으며, OWL을 이용한 서비스의 시맨틱 명세를 위해 OWL-S가 정의된 바 있다. 본 연구에서는 UDDI 데이터구조와 ebXML RIM을 OWL-S와 비교하여, 유사하거나 같은 의미를 나타내는 부분은 직접 매핑하고 직접 매핑되지 않는 부분을 위해 OWL 문서를 확장하여 레지스트리에 대한 통합을 가능하게 하였다. 이렇게 함으로써, 기존 레지스트리에 저장된 정보를 활용한 서비스 온톨로지의 구축이 가능하며, 동시에 시맨틱 검색의 지원과 함께 UDDI와 ebXML레지스트리 그리고 OWL-S 레지스트리의 실질적인 통합이 이루어진다는 장점을 가지게 된다. 생성된 OWL-S는 에어전트가 시맨틱 중개(semantic matchmaking)하는데 활용할 수 있게 한다.
과학기술 분야 연구자들은 이전 연구와 개발 결과에 대한 조사 연구에 많은 시간을 소비한다. 또한, 연구자들은 유리한 입지를 성공적으로 차지하기 위해 일반적으로 학술 논문, 특허, 최근 연구 동향에 대한 웹 문서 등의 다양한 학술 자원을 분석하여 새롭게 등장하는 연구 주제를 선점하려고 한다. 하지만 키워드 기반의 정보 검색이나 참고문헌 정보에 근거한 연관 문서 추출 방법을 사용해서는 방대한 문헌에서 투자 가능한 연구 주제를 효율적으로 찾는 일이 쉽지 않다. 본 논문에서는 대규모 기술 문헌 자료에서 추출되는 기술, 제품, 연구 주체 간의 의미론적으로 연결된 정보를 효율적으로 생성, 저장하고 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 세부적으로 텍스트 마이닝 기술을 활용하여 문헌에서 나타나는 주요 개체들과 연관 관계를 추출하여 시맨틱 웹 환경에 적용 가능한 기술 지식으로 생성하는데 적합한 온톨로지를 구축한다. 이렇게 구축된 온톨로지는 연관 관계를 가진 기술 지식 탐색을 지원하기에 연구 개발 트렌드 예측 및 분석 서비스인 InSciTe Adaptive에 사용되었다.
최근 의학정보 분야에서는 임상의 지식관리와 의학정보 검색의 효율화를 위한 수단으로 온톨로지의 개념 모델링을 이용한 의학용어 시스템에 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 우리나라의 의학정보 분야에 이러한 시스템의 응용이나 새로운 시스템 개발애 기초적인 자료제공을 목적으로 , 정보 모델링과 온톨로지의 이론에 대해 고찰하였고, 외국의 의학정보 분양에서 온톨로지를 이용한 용어 시스템이 개발된 4가지 대표적인 사례를 분석하여 비교하였다. 연구결과 비형식적인 수준의 온톨로지로 파악된 MeSH의 의학용어 표준화와 UMLS의 용어 개념화, 형식적인 수준의 온톨로지인 ON9의 의학 온톨로지 통합의 이론화, 그리고 GALEN의 의학지식의 의미 모델과 형식화로 핵심적 특징을 요약할 수 있었다. 온톨로지의 응용은 목적하는 시스템에 따른 수준적 차별화가 이루어져야 하 것이고, 본 연구의 분석 결과가 참고 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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