온톨로지 스키마 추론은 개념의 정합성을 테스트하고 계층구조를 자동으로 생성해 준다. 이를 위해 개념의 검색과정은 반드시 수행하여야 한다. 온톨로지 스키마 추론은 온톨로지에 정의된 모든 개념들간의 포함관계를 테스트함으로써 수행된다. 이러한 포함관계 테스트 결과는 개념의 완전 그래프 생성여부에 따라 결정되며 이는 추론의 전체적인 성능에 결정적인 영향을 준다. 일반적으로 완전 그래프 생성 과정은 복잡도가 높은 과정으로 알려져 있으며 이는 낮은 추론성능을 유발시키는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 개념들간의 포함관계 테스트시 개념의 향상된 검색방법을 통해 불필요한 포함관계 테스트를 생략함으로써 온톨로지 스키마 추론의 성능을 향상시키는 방법을 제시하고자 한다. 이 향상된 검색방법은 개념의 포함관계 테스트 결과를 정의상 연관된 다른 개념에 전파함으로써 이루어진다.
인터넷의 급속한 발달로 인하여 웹은 다양하고 방대한 데이터를 가지게 되었다. 이러한 방대한 정보를 가진 웹에서는 사용자가 정보의 검색, 구성 및 통합하는 작업이 쉽지 않다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 W3C(World Wide Web Consortium)에서는 차세대 웹으로 시맨틱 웹을 제시하였다. 시맨틱 웹은 웹 데이터의 의미(meaning)를 기계가 이해할 수 있도록 만들어 정보의 재사용성을 향상시키고, 이기종간의 상호 운용성을 보장한다. 본 논문에서는 박물관용 시맨틱 웹 구현을 위한 온톨로지를 설계하고 구현하였다. 온톨로지는 박물관 유물 검색용 표준 온톨로지를 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 개인의 선호도에 따라 여행지를 추천해 주는 시스템을 제안하고 구현하였다. 사용자 개인의 선호도를 파악하기 위해 사용자의 프로파일, 어플리케이션 내의 검색 정보, 웹 검색 정보와 페이스북 정보 등을 활용한다. 또한 실험적인 구현 사례로 시범 서비스 국가인 영국에 대하여 여행지 정보 데이터베이스를 개념과 관계를 중심으로 온톨로지를 구축하고 이를 중심으로 개인 선호도에 따라 여행지를 추천한다. 이 시스템의 개인화된 추천 방식을 이용함으로써 사용자는 자신이 관심 있는 여행지를 추천받아 이를 중심으로 여행 계획을 수립할 수 있다.
본 논문은 농작물 작황 정보의 의미를 보다 정확하게 이해하고 조작할 수 있도록 메타데이타를 정의하는 온톨로지에 기반하여 정보를 검색하고, 사용자가 작황지역의 위치와 작물 특성을 제공함으로써 더 많은 정보를 획득하는 WebGIS기법을 제시하고자 한다. 그리고 이 논문은 작황정보를 WebGIS와 융합함으로써 위치정보를 획득할 수 있는 프로토타입형 작황 정보 시스템을 구현하고자 한다. 사용자가 요청한 질의를 분석, 질의에 일치하는 정확한 지리정보를 제시하고 해당 지리정보와 연계되는 검색결과 서비스를 제공하고자 한다. 그래서 이 논문은 의미 기반 WebGIS정보를 시각화 할 수 있는 시스템을 개발함으로써 편의성을 제공할 수 있다.
Continual attempt to accumulate and apply information eventually gives birth to the concept of the 'Semantic Web'. Thus, the 'Semantic Web' can be defined as a product of mankind's desire to standardize information. A term of knowledge is used as information or data in computer science. These are regarded and are divided sometimes each other in terminologies that have similar meaning. If it is divided, knowledge is different from information. However, some kind of information in Knowledge Representation is called knowledge often if it can be expressed in computing system. Therefore, knowledge representation can talk as information representation. The purpose of the study is systematizing knowledge through knowledge representation that uses Delphi technique and ontology is designed by utilizing assistance editor called protege-2000 to construct semantic web environment's ontology. Level of interest regarding the construction and evaluation of search systems based on ontology is set to increase. If defined well, semantic can reflect human's thinking to knowledge information on web. Furthermore systematizes knowledge, search of information and comprehension about Jeju tour using present computer may be done intelligence.
기계가 정보의 의미를 이해하고 처리할 수 있도록 기존의 웹을 확장하는 것을 목적으로 하는 시멘틱 웹은 온톨로지를 이용하여 지식을 공유하게 된다. 본 논문에서는 정교한 질의의 처리를 위하여 온톨로지 내에 존재하는 의미 관계들을 질의의 확장을 위한 연관피드백 정보로 이용하는 방안을 제안한다. 실험은 도메인 온톨로지인 Medicine 온톨로지를 대상으로 하였으며, 출현 용어들의 빈도정보만을 이용한 키워드 기반 문서검색과 제안한 온톨로지기반 문서검색의 성능을 비교하였다. 이 때, 두 시스템의 정확률과 재현율을 성능 평가의 기준으로 삼았다. 그 결과, 검색 엔진은 온톨로지에 정의된 개념들과 규칙들을 활용하면서 검색의 정확률을 향상시키는데 도움이 되었고 검색 성능을 향상시키기 위한 추론의 기반으로도 사용될 수 있었다.
현재의 웹 검색은 단순히 키워드매칭만을 통해 필요한 정보들을 검색하기 때문에 그 결과가 사용자가 원하는 정보와는 의미적으로 상이한 결과들을 많이 포함하고 있다. 사용자가 원하는 정보와 의미적으로 정확히 일치하는 정보들을 추출하기 위해서는 웹 자원에 대한 정확한 의미 부여와 웹 자원들 사이의 의미적 연관성을 기술할 수 있는 지식 표현 수단인 온톨로지가 필요하다. 웹 기술표준화 단체인 W3C에서는 이와 같은 웹 자원에 대한 의미 표현 기술로 OWL(Web Ontology Language)이라는 웹 온톨로지 언어를 발표하였으나 아직 이를 효과적으로 저작, 편집할 수 있는 전용 도구의 개발은 아직 미비한 실정이다. 따라서 본 논문은 OWL의 생성 및 편집을 효과적으로 제공할 수 있는 저작 시스템을 설계하고 구현하였다.
지식 재사용 측면에서 기존의 온톨로지를 재사용할 수 있다면 많은 자원을 절약할 수 있을 것이다. 그러나 기존의 온톨로지를 활용하기 위해서는 보다 발전된 온톨로지 검색 기능이 요구된다. 현재까지 이루어진 관련 연구들에서는 주로 렉시컬 매칭기법을 사용하여 온톨로지를 검색하였다. 그러나 의미적 측면에서 문제점이 있으므로 본 연구에서는 관계의 의미적 유사성에 기반한 온톨로지 선택 랭킹 모델을 제안한다. 본 연구는 개념간 계층 구조와 관계를 온톨로지 검색에 이용함으로써 온톨로지의 선택 랭킹을 효과적이며 실질적으로 개선하였다. 또한 실험을 통해 연구 모델의 결과와 선행 연구의 결과, 온톨로지 전문가의 랭킹 결과를 비교 분석하고 연구 모델의 타당성을 검증하였다. 본 연구 결과는 온톨로지 검색 연구를 이론적으로 발전시켰을 뿐 아니라 실무적인 측면에서 실무자들이 온톨로지를 쉽게 찾아 재사용할 수 있도록 한다.
디지털 콘텐츠 식별체계인 UCI(Universal Content Identifier)는 디지털 콘텐츠의 투명한 유통과정과 효율적 검색과 관리를 위해서 만든 URN(Uniform Resource Name)에 기반을 둔 식별체계이다. UCI 식별자를 부여받은 디지털콘텐츠는 사용자가 원하는 콘텐츠를 정확하게 전달하기 위해서는 다양한 메타데이터 정보를 필요로 한다. 그러나 UCI에서 제공하는 식별 메타데이터만으로는 콘텐츠에 대한 다양한 정보를 표현하기에는 부족하며, 정보의 보다 정확한 표현과 효율적 검색 및 관리를 위해서는 UCI에서 제공하는 메타데이터와 함께 메타데이터 내에 표현된 개념과 그 의미 관계를 정형화하고 명시적인 방법으로 정의하는 온톨로지를 필요로 한다. 본 논문에서는 UCI 식별체계의 메타데이터간 개념관계를 온톨로지로 확장하고 도메인 온톨로지를 설계함으로써 구축된 UCI 메타데이터 정보를 효율적으로 이용하여 의미 기반의 검색과 관리를 가능하게 하였으며, 다양한 질의어를 통하여 메타데이터만을 이용하는 UCI식별체계에 비하여 효율적인 검색과 관리가 가능함을 보였다.
Even though several methodologies for SOA(Service Oriented Architecture) have been proposed, in practical aspects most of them have some problems since they fail to propose specific policies in definition and identification of a service. This paper proposes a service modeling methodology. SOMO(Service Oriented Modeling using Ontology), which draws proper services in the process of defining and identifying services. SOMO defines a service ontology based on service definition and characteristics in SOA. The service drawing process consists of 3 steps : requirement analysis, service identification, and service definition. SOMO is expected to increase the degree of reuse and facilitates the definition and search of services by using service ontology. In addition, it clearly allows the definition and identification of services, satisfying the user requirements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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