본 논문은 레거시를 통합 검색하기 위한 방안으로 XMDR을 확장하는 방안을 제안한다. 이러한 확장은 메타데이터의 관리를 위한 메타 시멘틱 온톨로지, 위치 정보를 위한 메타 로케이션, 그리고 시멘틱 웹을 표현하기 위한 표준 언어인 토픽맵을 결합한다. 본 논문에서는 이것을 TMDR(Topic Map MetaData Registry)이라 한다. 토픽맵은 지식계층으로 인덱스와 같은 역할을 수행한다. 그러나 토픽맵은 데이터의 변화가 빈번한 경우에는 효율이 떨어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 시스템은 메타 데이터 사이의 관계, 실제 데이터 사이의 관계 그리고 메타데이터와 실제 데이터 사이의 관계를 토픽맵으로 표현한다. 표현된 토픽맵은 메타 데이터 간의 관계로 인해 실제 데이터간의 관계 변화를 줄이는 방안을 제시한다.
의미 웹(Semantic Web)과 이에 대한 관련기술들은 웹을 통해 자유롭게 정보를 공유할 수 있는 새로운 지평을 마련해 주었다. 이를 토대로 온톨로지(Ontology)에 대한 연구 역시 활발히 진행되어 왔으며, 결과적으로 온톨로지는 여러 가지 측면에서 가시적인 성과들을 이룩해 낼 수 있었다. 의미 웹에 대한 기대가 고조되면서, 온톨로지는 많은 연구 학자들로부터 각광을 받는 분야로 떠오를 수 있었으며, 오늘날, 이러한 온톨로지에 대한 연구는 지식표현Knowledge-Representation)등과 같은 학술적인 단계에서 벗어나 전자상거래 분야까지 그 영역을 넓혀 나가고 있다. 그러나 일부에서는 이러한 온톨로지의 양산으로 인해 발생할 문제들에 대한 우려의 목소리가 적지 않다. 즉, 현재 온톨로지들은 서로간의 이질성으로 인해 그 효용 가치를 위협받고 있다는 것이다. 예를 들어, 현재 Yahoo나 DMOZ Open Directory(www.(dmoz.org)등으로부터 제공 중인 상품 카테고리의 경우, 시각적으로는 유사해 보일지 모르나 그들이 지닌 카테고리 구조라든지 사용된 용어 등을 살펴보면 상당한 차이점이 존재한다는 사실을 발견해 낼 수 있다. 따라서 현재 온톨로지가 지향하는 본래의 효용 가치를 극대화시키기 위해서는 이러한 이질성을 극복할 수 있는 방법론이 반드시 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 현재 온톨로지 분야에서 가장 커다란 이슈로 떠오르고 있는 정보통합에 대한 해결책을 제시해 보고자 한다. 정보통합이란, 서로 이질적인 프로그래밍 언어나 형식으로 이루어진 데이터들을 통합하여 요약한 형태로 제공하는 기술이라 정의 내릴 수 있다. 이러한 정보 통합의 대표적인 분야로 Merging, Alignment, Translation, Articulation을 들 수 있는데, 이 가운데, 본 연구에서는 "Ontology Alignment"에 대해 집중적으로 다루어 보고자 한다. 이와 더불어, 현재 의미 웹이 지향하는 대표적인 특성 중 하나로써 상호운영성을 꼽을 수 있다. 온톨로지 매핑(Ontology mapping)은 이러한 상호운영성을 지원하기 위한 대표적인 기술로써 각광을 받고 있다. 따라서 우리는 이러한 온톨로지 매핑에 대한 방법론을 쇼핑몰 환경에 적용함으로써 서로 이질적인 상품 카테고리로 구성된 두 쇼핑몰간의 상품에 대한 매핑 알고리즘(Mapping Algorithm)을 제안하고자 한다. 또한, 효용성 검증을 위하여 온톨로지 매핑에 있어 이미 효용성을 검증 받은 PROMPT와의 비교 분석도 수행하여 본다.
차세대 웹 환경을 위한 시맨틱 웹에 대한 관심이 날로 증대되고 있다. 이와 더불어 시맨틱 웹에서 자원의 의미적인 관계를 표현하기 위한 언어들에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 이러한 연구의 시작점으로 RDF, DAML+OIL같은 여러 온톨로지 언어들이 등장하였지만 자원의 특성에 대한 기술이나 그들 간의 관계에 대한 정의를 명확하게 표현하기에는 미흡한 점이 많다. 그러나 최근에 제안된 OWL은 RDF나 RDF 스키마를 확장하여 보다 의미있는 자원의 관계를 정의할 수 있다. 본 논문에서는 OWL로 표현된 문서를 저장하기 위한 구조를 관계형 데이터베이스를 기반으로 제안한다. 본 논문에서 제안한 저장 구조는 기존의 RDF와 RDF 스키마를 위한 저장 구조를 확장하여, OWL을 통해 제공되는 클래스나 속성간의 동일성, 또는 이질성, 여러 클래스의 집합 관계 등의 추가적 기능을 지원하는데 목적을 두고 있다. 또한 제안한 저장구조를 이용한 OWL 문서의 질의 형태를 분석하고 추가 질의 형태를 제안하고, OWL 문서의 저장 모듈과 사용자 인터페이스, 질의 처리 모듈로 구성된 OWL 저장 시스템을 설계하고 구현한다.
본 논문에서는 사용자의 음악적 선호를 모델링하고, 사용자가 원하는 감정과 선호를 추론할 수 있게 도와주는 컨텍스트 기반 음악 추천 온톨로지 (COMUS)를 제안한다. COMUS는 제목, 연주자, 장르와 같은 음악의 일반적인 속성과 무드와 상황과 같이 도메인에 특화된 확장을 제공하는 확장성을 계층적인 방식으로 제공한다. COMUS는 음악 추천을 위한 도메인에 특화된 클래스들이 음악 온톨로지와 연동되도록 OWL 언어를 사용하여 개발된 음악 온톨로지이다. COMUS에 표현된 컨텍스트 정보를 사용하면, 컨텍스트 정보의 일관성을 체크할 수 있고, 규칙 기반의 추론을 통해 명시적인 정보 뿐만 아니라, 내재된 컨텍스트를 도출하는 상위 레벨의 추론이 가능하다고. 여기서 제안하는 온톨로지는 음악과 감정과 상황 사이의 복잡하고 자세한 관계를 표현할 수 있어서, 사용자가 음악 추론 어플리케이션을 위해 적절한 음악을 찾을 수 있게 해준다. 이와 관련된 음악 추천을 위한 사례 연구로써 수행한 몇 가지 실험을 보인다.
시맨틱 웹의 기반이 되는 온톨로지는 기술 언어로 OWL이 발표되면서, 웹 리소스의 의미를 더욱 다양하게 기술할 수 있는 강한 표현력을 갖추어 가고 있다. 그리고, 시맨틱 웹의 개념이 널리 인식되면서 정보의 양이 더욱 많아지고 온톨로지가 지역적으로 분산되어 구축됨에 따라, 분산 환경에서 원하는 데이타를 포함하고 있는 지역 저장소를 빠르게 검색하는 것이 전체 시스템의 성능에 중요한 영향을 미치게 되었다. 따라서 본 논문에서는 첫째, 분산된 온톨로지 환경에서 사용자가 원하는 데이타가 위치하고 있는 지역 저장소를 빠르게 검색하기 위한 인덱스 구조를 제안한다. 둘째, 분산 환경을 지원할 수 있는 OWL의 다양한 표현을 이용하여 질의를 확장하기 위한 질의 변환 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법을 통해 OWL의 다양한 표현을 활용하는 것이 가능하고, 시맨틱 웹 환경의 모든 질의 유형에 대해 데이타가 존재하는 지역 저장소를 빠르게 파악할 수 있다.
본 연구는 2019년 12월에 ICA에서 발표한 보존기록의 기술표준인 RiC-CM v0.2 초안을 국내에 처음으로 소개하는 논문이며, 기록 현장에서 어떻게 적용해야 하는지를 고민한 초기 단계의 연구이다. 본 연구는 다음과 같은 절차에 의해 수행되었다. 첫째, RiC-CM v0.1과 v0.2의 각 개체, 속성, 관계를 비교·분석하였으며 이를 통해 버전 0.2의 주요 특성을 추출하였다. 둘째, 버전 0.2의 기본 원리와 추출된 특성을 고려하여 온톨로지를 구축하고 보존기록의 의미구조를 확인하고자 하였다. 의미구조를 구축하기 위해 온톨로지 언어를 지원하는 프로테제(Protégé)를 활용하였다. 셋째, 프로테제 사례 입력을 통해 버전 0.1과의 차이점을 확인하고 버전 0.2의 특성이 온톨로지로 어떻게 표현되는지를 살펴보았다.
온톨로지란 실세계에 존재하는 사물 및 개념, 그리고 용어들 간의 관계들을 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 표현한 것이다. 온톨로지 구축에 있어서 대용량 코퍼스의 활용은 해당코퍼스에서 등장하는 용어들과 이들 사이에서 나타나는 문자열을 일종의 패턴으로 취급하여 특정 패턴과 함께 나타나는 용어 쌍들을 해당 패턴이 대표하는 의미 관계로 설정하는 방식을 취한다. 그러나 기존의 방법은 주로 두 용어들 사이에서 나타나는 문자열만을 고려하여 패턴을 추출하기 때문에 해당 문장에 포함된 보다 다양한 문장 정보들을 활용할 수 없다. 본 논문은 이러한 한계점을 감안하여, 용어 쌍 사이에서 나타나는 문자열과 주변 동사 정보를 함께 고려함으로써 패턴의 정교성을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 동사들의 동의어를 활용하여 다양한 용어들을 포괄할 수 있는 일반화된 패턴을 구축한다. 본 방법론은 is-a 관계의 경우 64%, part-of 관계의 경우 83%, made-of 관계의 경우 73%, use 관계의 경우 72%의 정확률을 보였으며 모두 기존 방법보다 향상된 결과를 가져왔다.
최근 들어 자동화된 시맨틱 웹 서비스 조합을 위해 인공지능 계획 기법을 이용하려는 연구가 활발하다. 하지만 이러한 계획 기법이 효과적으로 적용되기 위해서는 먼저 시맨틱 웹 서비스의 명세와 온톨로지들을 계획기에서 이용 가능한 계획 영역 지식 형태로 변환하여야 한다. 본 논문에서는 OWL-S로 기술된 웹 서비스 명세와 OWL로 정의된 온톨로지를 표준 계획영역지식 표현언어인 PDDL로 변환하는 변환기의 설계와 구현에 대해 설명한다. 이 변환기의 특징은 기존의 OWLS2PDDL와는 달리 KIF 기반의 전제조건과 효과에 대한 변환 기능을 추가로 제공하며, 웹 서비스의 입출력 데이터에 대한 명세변환도 보다 실용적으로 간소화하였다. 또한, 이 변환기는 계획을 위한 영역모델과 이 영역모델에 기초한 다양한 문제모델들을 별도로 분리하여 생성하며, 이 두 모델 모두에 온톨로지가 적용될 수 있도록 허용한다.
지능형 웹 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 다양한 사용자들이 필요로 하는 데이터를 만족스럽게 제공할 수 있는 매치 메이킹의 구현이 중요한 과제이다. 이를 위한 관련 연구로 필터링 메커니즘을 제안하고 있는 LARKS, 브로커에이전트를 이용한 InfoSlueth, RDF 그래프 매칭 연구 및 DL 기반의 매칭 방법 등이 있다. 그러나 기존 연구들은 등급 개념을 가지는 유연한 검색 결과를 제공하지 못한다는 큰 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존 방법들을 개선하기 위한 노력으로서. 서비스 매치 메이킹의 결과들에 등급(랭킹)을 부터 하는 시맨틱 매치 메이커를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시맨틱 매치 메이커는 서비스 제공자와 서비스 요청자 사이의 유연한 매칭을 제공하여 지능형 웹 서비스를 효과적으로 수행 할 수 있게 한다. 본 논문에서 제안한 방법론은 서비스 광고 및 요청을 표현하기 위한 언어로 DAML-S를 채택하였고. DAML-S의 서비스 프로파일 뿐만 아니라 프로세스 모델 온톨로지 모두를 고려하는 새로운 접근법이다.
본 논문에서는 시맨틱 웹의 핵심 기술인 웹 온톨로지 언어(OWL)를 이용하여 개념에 대한 의미와 개념간의 관계를 지식으로 표현한 온톨로지를 기반으로 사용자가 요구하는 웹 서비스에 대한 요구사항을 수집할 수 있는 인터페이스를 제공하고 사용자의 요구사항을 기계가독형 OWL문서로 annotation할 수 있는 프로토타입을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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