최근 대부분 기업들 환경에서의 정보 시스템들은 지역적으로 분산되어 있으며 다양한 형태로 구성되어 있으므로, 사용자 의사 결정을 지원하는데 필요한 통합된 정보를 얻는 것은 어려운 일이다. 따라서 이러한 문제를 효율적으로 정보 검색에 적용하기위해 사용자에게 단일 인터페이스를 제공하고, 이기종 시스템들 간에 구축된 데이터베이스 시스템들은 각각 독립성을 유지하면서 하나의 인터페이스처럼 투명성을 제공할 필요성이 있다. 이를 위해 ISO/IEC 11179에서 연구 중인 XMDR의 개념을 이용하여 정보검색에서 발생하는 "의미적 상호운용성(semantic interoperability)"이라는 문제점을 해결하고 이 XMDR에 지식 인스턴스 계층을 통한 지식공유를 가능하게 함으로써 단순 검색의 한계점을 극복할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 데이터 표현에 사용되는 명칭, 속성, 관계성에 대한 이질적인 문제를 해결하기 위한 표준 온톨로지, 각 레거시 시스템을 연결하는 중간자(mediation)역할을 수행하는 로케이션 온톨로지, 지식공유가 가능하도록 하는 지식 인스턴스 계층으로 구성하는 방법을 제안한다. 또한 지식 인스턴스 계층은 협업적인 검색 환경하에서 각각의 정보시스템에서 다양한 형태의 지식을 공유 및 통합에 있어 구조화 되지 않은 지식들을 어떻게 공유할 것인가에 대한 개념적인 모델을 제시한다.
유형문화재 데이터는 전국 각지의 박물관 혹은 유관기관에서 소유하고 있으며, 각 기관마다 서로 다른 형태로 수집하고 관리한다. 현재 각 기관간의 연동 서비스가 제공되고 있지 않아서 사용자는 자신이 원하는 데이터를 검색하기 위해서 각 기관별 홈페이지에 접속하여 정보를 검색하여야 한다. 각 기관별로 소유하고 있는 정보를 통합하여 검색할 수 있으면 사용자의 편리성을 보장할 수 있고, 각 기관별 연동 서비스도 제공할 수 있다. 일반적인 유형문화재 데이터는 관계형 데이터베이스 형태로 존재하고 있으며, 각 기관별로 서로 다른 형태의 데이터베이스와 구조를 가지고 있다. 통합 검색 서비스를 제공하기 위해서는 통합된 형태의 온톨로지 제공이 필요하며, 통합된 온톨로지와 각 기관별 데이터베이스 스키마를 매칭하는 과정이 필요하다. 하지만, 온톨로지에 대한 전문적인 지식을 가지고 있지 않은 관리자가 온톨로지를 생성하는 것은 많은 시간과 비용이 추가적으로 요구된다. 본 논문에서는 각 기관별 관계형 데이터베이스에서 온톨로지를 자동으로 추출하는 방법을 제시하여 통합 검색 시스템을 위한 기초를 제공하고, 이를 통한 통합 검색 시스템을 제안한다.
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.
본 논문은 RDB를 OWL 온톨로지로 번역할 수 있으며 번역된 OWL 온톨로지를 사용자가 GUI를 통해 탐색 가능케 하는 시스템을 제안한다. 이러한 목적을 달성하기 위해서 이 시스템은 두 가지 문제를 극복한다. 첫째, 이 시스템은 DB와 온톨로지 사이의 요소간 매핑을 정의하는 새로운 매핑 알고리즘을 내장하고 있다. 이 알고리즘은 기존의 것들과 비교하여 더 다양한 DB 구조로부터 온톨로지를 생성할 수 있다. 둘째, 이 시스템은 DB로부터 생성한 온톨로지의 ABox를 추론기에 적재하지 않고도 추론기로부터 얻을 수 있는 데이터와 동일한 데이터를 사용자에게 제공한다. Tableau 알고리즘 기반의 추론기들은 큰 볼륨의 ABox 추론을 다차시간에 다루지 못하는 문제가 있다. 이것은 DB부터 번역된 큰 볼륨의 ABox를 갖는 온톨로지는 사실상 서비스 될 수 없음을 의미한다. 하지만 이 시스템은 ABox 요소가 요구될 때마다 추론기로부터 얻을 수 있는 데이터와 동일한 데이터를 획득할 수 있는 SQL 질의문을 내부적으로 실행한다.
개인이 구축한 시소러스를 온톨로지로 구축하기 위해서는 먼저 시소러스를 온톨로지로 변환하기 위해서 적합할 뿐만 아니라 W3C에서 국제표준으로 선택한 SKOS로 기술하는 것이 첫 번째 단계이다. SKOS는 시소러스나 주제명표, 분류체계 등을 온톨로지로 변환하는데 적합한 온톨로지이지만 온톨로지로 기술하려면 RDF/XML과 같은 언어가 필요하다. 그러나 RDF/XML은 읽고 쓰기에 어렵기 때문에 RDFa처럼 HTML에 내장할 수 있거나 훨씬 구조가 쉽고 기술하기도 간편한 Turtle기술 언어도 필요할 수 있다. SKOS로 기술한 것과 더불어 온톨로지 구축 프로그램인 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ 4.2를 사용해서 시험적으로 8개의 클래스와 151개의 용어를 사용해서 온톨로지를 구축하였다. 이 온톨로지에는 시소러스의 기본 개념 관계인 동의관계, 계층관계, 연관관계 이외에도 SKOS에서 제안하는 전이 계층 관계의 사례도 포함시켰다.
사용자 선호에 따라 적합한 정보를 제공해 주는 개인화서비스에 대한 많은 연구와 개발이 진행되어왔다. 특히 푸시서비스는 사용자의 적극적인 요구가 없더라도 사용자가 관심 있어 할만한 정보를 제공함으로써 사용자의 잠재요구를 충족시켜준다는 측면에서 경제적 효과가 클 것으로 예상되고 있다. 본 논문에서는 이러한 푸시서비스의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 시맨틱웹 기반 푸시서비스 기법을 제안한다. 제안방법은 서비스의 콘텐츠 정보와 사용자의 선호정보를 각 서비스의 특성을 반영하는 서비스 온톨로지 상에서 기술되어지도록 함으로써, 의미적 연관성을 기반으로 콘텐츠를 추천할 수 있는 기반구조를 제공한다. 또한 시맨틱웹 기반 푸시서비스 시스템은 제안방법에 의해 기술된 정보를 기반으로 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하는 기능을 제공한다. 제안방법은 기존 연구들에 비해 콘텐츠 정보 및 사용자 선호정보를 기술함에 있어 풍부한 표현이 가능하고, 의미적인 상호운용성을 제공한다는 장점이 있다.
온톨로지(ontology)란 객체(object)들과 이들 사이의 관계의 정의에 의하여 어떤 사실이나 상태를 표하는 지식 표현 방법이다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 웹 문서 분류와 이를 바탕으로 사용자의 정보 요구에 대한 개인화 된 정보를 제공하는 에이전트를 제안한다. 에이전트는 웹 문서들이 가지는 의미 구조를 계층적 형태로 표현한 온톨로지를 바탕으로 웹 문서를 분류하게 된다. 본 논문에서 온톨로지는 개념(concept)과 개념에 대한 특징(feature), 개념간의 관계(relation) 그리고 문서 분류를 위한 제약조건(constraint)으로 이루어진다. 에이전트는 사용자 프로파일과 문서 식별의 결과를 이용하여 사용자의 정보 요구를 효율적으로 파악하고 사용자의 브라우징을 돕게된다. 또한 에이전트는 선행탐색(look-ahead)방법을 통해 문서를 획득 문서를 개념으로 표현함으로써 사용자가 좀더 이해하기 쉬운 상위 단계의 윈 문서를 추천하게 된다.
마이크로어레이 데이터의 클러스터링 성능을 향상시키기 위하여 유전자 온톨로지(GO)를 활용하는 연구가 최근 진행 중에 있다. 그 중 Biological Process(BP) GO를 활용한 Kustra et al.의 연구가 2006년에 소개된 바 있다. 본 연구는 Kustra et al.의 연구를 확장하여 일반적이고 실질적인 GO의 활용 방안을 위한 분석 결과를 제시하기 위하여 다양한 활용 방법을 적용한다. (1) GO의 거리를 측정하기 위하여 Lin et al, Resnik et al과 Jiang et al의 방법을 적용하였으며, (2) BP를 포함한 세 가지 GO 유형의 구조에 대해 적용하여 각 방법에 따른 성능 향상 정도를 분석한다. 각 방법에 대한 성능 분석 비교를 위하여 효모 유전자를 관측하여 형성한 데이터를 활용한다. 실험 결과를 통하여 GO 정보를 클러스터링에 적용하면 전반적으로 성능 향상을 유도하지만, 활용 방법에 따라서 성능 개선 정도의 차이가 발생한다. 그 중 Resnik의 거리 측정 척도와 BP GO를 활용하였을 때, 가장 개선된 성능을 유도함을 볼 수 있다.
특정 분야의 용어를 표현하는 전문용어 사이의 계층관계를 학습하는 방법은 규칙기반학습방법, 통계기반학습방법 등이 있다. 본 논문에서는 문서에서 추출된 퍼지용어 정보를 바탕으로 한 온톨로지 구조를 카테고리화하여 퍼지용어의 전문성을 이용하여 주어진 퍼지용어의 상위어 후보를 레벨화한 후 퍼지용어 의미유사도를 계산하여 선택된 후보들 중에서 최적의 상위어후보를 결정한다. 즉, 퍼지용어의 전문성을 레벨화하기 위한 확장된 AHP방법은 퍼지용어사이의 비교를 통해 가중치나 상대적 중요성을 결정한 후 퍼지집합의 Min연산자와 다이스계수, Min+다이스계수방법들을 비교한다. 이 방법들은 퍼지용어 의미유사도에 따라 문서들이 가지는 의미론적 내용과 관계의 식별을 바탕으로 보다 더 정확하게 문서를 분류할 수 있고 자연어처리 등 많은 분야에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 관계형 데이터베이스로부터 OWL 온톨로지를 자동으로 생성할 수 있는 규칙을 제안한다. 이 규칙의 목적은 기존 관계형 데이터베이스 데이터를 데이터베이스 스키마 변형과 데이터 마이그레이션과 같은 별도의 과정을 거치지 않고도 시맨틱 웹 환경에서 사용할 수 있도록 하는 것이다. 즉, 이 규칙은 RDBMS가 웹 온톨로지 저장소 역할을 동시에 수행하는 것을 돕는다. 그러나 기존의 관계형 데이터베이스와 OWL 사이의 매핑 규칙들을 본 연구의 목적을 위하여 사용하고자 할 경우 다음과 같은 문제가 발생한다. 첫째, 특정 구조의 테이블이 존재하는 데이터베이스로부터는 OWL 온톨로지를 생성할 수 없다. 둘째, 하나의 개체 추출을 위하여 높은 비용의 데이터베이스조인 연산 혹은 여러 개의 SQL 질의가 불필요하게 수반된다. 반면에 본 논문에서 제안하는 규칙은 이러한 문제들을 방지하도록 설계되었으며, 데이터베이스 스키마로부터 OWL 클래스와 프로퍼티를 생성하며, 데이터베이스 인스턴스로 부터 OWL 개체를 생성한다. 또한 이 규칙을 적용하여 생성한 OWL 온톨로지는 OWL 2 DL 사양을 만족시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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