본 연구에서는 역사인물 중심의 온톨로지를 구축하기 위해 기존의 한국역사용어시소러스의 문제점을 분석하는 동시에 한국역사용어시소러스 및 국편의 다양한 정보검색 시스템을 활용하는 전문가들의 인터뷰를 실시하였다. 한국역사용어시소러스의 개념 표현 기준과 전문가들이 작성한 마인드맵을 분석하여 현재 시스템과 전문가간의 정보 표현의 차이를 확인하였다. 이를 바탕으로 역사정보 이용자들의 정보요구에 부합하고 잠재력 있는 정보검색시스템에 적용할 역사용어 온톨로지 모형을 설계하였다. 본 연구에서는 먼저 클래스, 속성을 정의하고, 인스턴스 입력시 고려해야 할 점들을 나열함으로써, 역사정보가 갖는 고유한 특성들을 정리하였다. 또한 온톨로지의 장점인 개념 확장을 활용하여 역사정보의 다양한 특성들을 조합하고 이를 통해 새로운 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 논문은 시소러스 구축 시 직면하는 문제점과 구축방법을 비판적으로 검토하고, 여러 가지 구축 방법 중 직접구축 방법을 제안하였다. 또한, 확장검색의 효율성을 보장할 수 있는 시소러스 구축을 위해 의미적 준거인 개념패싯, 관계패싯 등의 도입과 활용을 도입하였으며, 이를 이용하여 구축한 과학기술분야 시소러스의 구축사례를 제시하였다. 특별히, 패싯이 반영된 시소러스에는 다양한 관점이 반영될 수 있으므로 검색의 효율성이 보장된다는 장점이 있고, 인접 과학기술분야에 응용될 수 있다. 일례로 본 시소러스는 과학기술 연구자들의 협업을 지원하기 위한 정보유통 서비스에 응용될 수 있으며, 향후 고도화된 지식 서비스에도 확장 응용될 수 있다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.519-524
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2006
This paper describes an application of information presentation based geographic map for maritime information, including navigation information. The work is motivated by the need to prepare maritime information representation and distribution for future generation Web network technology. This works consist of map generation using GML and application to maritime information. GML 3.0 became an adopted specification of the Open Geospatial Consortium(OGC) in January 2003, and is rapidly emerging as the world standard for the encoding, transport and storage of all forms of geographic information. This paper looks at the application of GML to one of the more challenging areas of maritime information. Specific features of GML of interest to maritime information provider are discussed and then illustrated through a series of maritime information case studies. The first phase of the work consists of the construction of GML application schema for using as a base map of maritime information. Maritime information is acquired from multiple sources, including standards documents, database schemas, lexicons, collections of symbol definition. The sources of GML ontological knowledge and the contribution of each source to the overall ontology are described in this paper. In the second phase, the prepared GML is used to create a prototype of the mixed maritime information as a base map - for tagging documents within the maritime domain. An overview of this prototype is included. One application area for these information elements described here is the integrated retrieval of maritime information from diverse sources, ranging from Web sites to nautical chart databases and text documents.
최근, 웹을 이용한 기록정보의 유통과 이용이 증가하고, 정보적 활용 가치가 제고되어 웹사이트를 이용한 기록정보서비스가 기록관의 중요업무로 부각되고 있다. 웹을 이용한 기록정보서 비스의 핵심은 이용자가 원하는 기록정보의 검색을 용이하게 하는데 있다. 검색을 용이하게 하기 위해서는 검색시스템의 기본 메커니즘인 이용자질의와 기록정보표현의 매칭의 정확성이 요구된다. 이를 위해 기록정보 관리자들은 다양한 정보표현 도구를 이용하고 있지만, 이용자들은 여전히 정보검색 과정에서 어려움을 겪고 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에는 기록물의 기술정보 메타데이타를 중심으로 정보자원을 구조화하여 이용자 질의의 접근점을 확장하고, 의미있는 매칭을 통해 지식자원화된 검색결과값을 제공하기 위해 토픽맵 기반의 기록정보 검색시스템을 구축하고자 한다. 구축대상은 웹사이트를 이용하는 불특정 이용자이며, 구축범위는 국가기록포탈의 기록자원 중 대통령 기록물로 선정하였다. 구축단계는 다음과 같다. 1)기록물의 기술정보 메타데이타를 중심으로 토픽맵 기반의 기록정보서비스를 위한 온톨로지 모델을 설계한다. 2)설계한 온톨로지 모델을 바탕으로 국가기록포탈에서 추출한 정보자원목록을 에디터를 이용해 토픽맵으로 반입하여 검색시스템으로 구현한다. 3)구축된 검색시스템의 사용자 인터페이스에서 테스트질의를 통해 토픽맵기반 검색시스템의 특징을 확인하고 그 의미를 평가한다. 최종적으로, 의미적 추론에 의한 연관 네비게이션검색을 확인하고, 분산된 기록정보자원 간의 연계된 결과값을 통해 지식자원화의 가능성도 제시한다.
2010년 "스마트그리드 국가로드맵"을 시작으로 세계 최초의 국가 단위 스마트그리드 구축을 목표로 지능형전력망 기본계획 및 시행계획을 통해 스마트그리드 2030을 내세우며, 전력 인프라와 정보·통신 인프라가 융합된 고효율 차세대 전력망 구축이 진행되고 있다. 본 논문에서는 시행 계획의 표준인 "스마트그리드 상호운용성 표준 프레임워크 및 로드맵"의 상위 개념모델과 하위 개념모델을 바탕으로 전력 비즈니스 플랫폼 기반의 전력도메인 온톨로지를 구축하고자 한다. 온톨로지는 지식을 개체의 속성과 개체 간 관계를 정의함에 따라 계층적 구조를 고려하기 때문에 스마트그리드 개념 모델을 표현하고 활용하기에 적합하나 이와 관련된 연구는 전무한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 개념 모델을 상위 온톨로지와 하위 온톨로지로 구분하여 상위 온톨로지를 스마트그리드 관련 분야에 대한 대분류로 정의하고 하위 온톨로지를 상위 온톨로지에 대한 세부적인 시스템 및 기능으로 정의하여 온톨로지를 구축한다. 뿐만 아니라 전력계통에서 발생할 수 있는 다양한 상황의 시나리오를 구성하고 추론엔진과 질의를 통해 유의미한 추론 결과를 도출했다. 이를 통해 본 논문에서 구축한 전력도메인 온톨로지로 실제 상황에서 발생하는 문제를 대비하거나 해결하는 데 활용 가능함을 보인다.
토픽맵은 방대한 양의 정보를 의미론적 연관관계에 따라 분류, 조직하여 탐색할 수 있도록 효율적인 검색을 제공하기 위해 제안된 도구이다. 본 연구는 대학의 교직원들이 학사행정 대학기록물 검색시 의미기반 검색을 통해 보다 적합한 검색결과를 제공받을 수 있도록 토픽맵 기반 대학기록물 검색시스템을 설계한 것이고 그 과정을 보여준다. 본 연구를 위해 D대학의 2년간 학사행정 기록물들이 사용되었고 의미관계를 구조화하기 위해 대학의 업무 기능 분류표를 참조하였다. 온토피아 옴니게이트를 사용하여 토픽맵을 구축하였다. 대학의 학사행정 관련 기록물의 토픽은 총 626개로 나타났고, 토픽 타입은 학사업무, 교직원, 학적, 대학, 학생, 기타로 구성하였다. 관계는 토픽들간의 연관으로 6개 유형이 나타났고, 어커런스 타입은 등록구분, 등록번호, 등록일, 수신자, 제목, 기안자, 분류번호 등의 7개로 정의하였다. 본 연구에서 설계된 토픽맵 기반의 검색시스템의 관계적 속성은 대규모 기록물을 쉽게 탐색하고 지식의 우연한 발견을 가능하게 할 것으로 기대된다.
연구기획 단계부터 사업화에 대한 고려를 위해서 기존의 연구 성과에 대한 조사 분석을 포함하는 해당 연구 주제에 대하여 기술동향, 시장분석, 정책 등 다양한 정보를 종합적이고 전략적으로 활용할 수 있는 정보 서비스 환경에 대한 필요가 급증하고 있으며, 국가연구 생산성 제고를 위해 후속심화 연구를 위한 연구 성과의 효율적인 공유 및 재사용을 지원하는 표준화 기반의 정보공유인프라 구축 및 운영이 필요하다. 이를 위해 국가R&D정보와 NDSL 정보를 연계하고, 이를 활용하여 연구자의 R&D활동관련 문제해결을 지원하는 서비스 체계를 구축할 필요가 있다. 이를 위해, NDSL-NTIS 연계 및 융 복합 서비스를 개발하고 이를 뒷받침하기 위해 연계체계 구축, 분석기반 개선, 개념기반 체계 구축, 연계활용을 지원하는 메타데이터 관리기능 개선을 수행하는 것을 목표로 국가R&D정보 네비게이션 서비스를 개발하였다.
빅데이터 시대가 도래 하면서 시맨틱 데이터의 양이 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 대용량 시맨틱 데이터에서 의미 있는 암묵적 정보를 추론하기 위해서 지식 사용자의 경험적 지식을 기반으로 작성된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 규칙들을 활용하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 단일 노드의 추론 시스템들은 대용량 데이터 처리에 한계가 있고, 다중 노드 기반의 분산 추론 시스템들은 네트워크 셔플링으로 인해 성능이 저하되는 문제점들이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 시스템들의 한계를 극복하고 보다 효율적인 분산 추론 방법을 제안한다. 또한 네트워크 셔플링을 최소화 할 수 있는 데이터 파티셔닝 전략을 소개하고, 점증적 추론에서 사용되는 추가된 새로운 데이터의 선별과 추론 규칙의 순서결정으로 추론 과정을 최적화 할 수 있는 방법에 대해 설명한다. 제안하는 방법의 성능을 측적하기 위해 약 2억 트리플로 구성된 WiseKB 온톨로지와 84개의 사용자 정의 규칙을 이용한 실험에서 32.7분이 소요되었다. 또한 LUBM 벤치 마크 데이터를 이용한 실험에서 맵-리듀스 방식에 비해 최대 2배 높은 성능을 보였다.
세월호 침몰사고, 판교 환풍구 붕괴사고 등 재난은 점차 복합적이고 대형화되고 있다. 따라서 이러한 재난에 신속히 대응하기 위한 기관들의 협업 또한 중요해지고 있다. 다수기관 간 협업과정에서는 다양한 용어를 바탕으로 의사소통이 이루어진다. 의사소통은 '용어'를 기반으로 하므로 '용어'에 대한 중요성 또한 간과할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 재난현장에서 사용하는 용어를 선정하여 텍스트 마이닝 및 소셜 네트워크 분석(SNA: Social Network Analysis)을 이용해 어떤 용어가 대응과정에 있어 핵심적인 용어인지를 파악해보았다. 텍스트 마이닝의 TDM을 이용하여 역문헌 빈도수를 산출해 용어와 문서 간의 관계를 알아보고, SNA를 통해 노드(용어)와 노드 사이의 관계를 파악하였다. 용어분석의 결과 표현은 용어 간의 유기적인 관계를 시각화할 수 있는 마인드맵(Mind Map)을 이용하였다. 용어는 미국의 NIMS, EMR, 그리고 우리나라의 재난 및 안전관리 기본법을 토대로 온톨로지 개념에 따라 계층적(Class, Object, Instance)으로 분류하였으며. 신문기사와 사설, 정책보고서 등의 정부 간행물에서 선정하였다. 이러한 재난대응 핵심용어의 파악은 재난현장에서 사용하는 용어를 표준화하기 위한 기초자료로 활용할 수 있으며, 온톨로지 개념에 따라 용어들을 계층적으로 분류하였기 때문에 재난 대응에 대한 다양한 자료들을 축적하고 검색하는데 용어의 분류체계를 활용할 수 있다. 이 밖에 사고대응 시나리오 작성 시에도 핵심용어를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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