• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.67-77
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• 2018

본 연구에서는 동일연결트리플들을 생성하는 대신 각 LOD마다 연결정책을 수립, 공개하고 검색 시점에서 참조하는 방식으로 개체간의 동일성을 파악하는 방안과 이러한 연결정책을 명세하기 위한 어휘를 제안하였다. 또한, 연졀정책이 운영되는 환경에서 여러 LOD들에 걸친 심층검색이 실질적으로 진행되는 것을 확인하기 위하여 PISC(Policy based In-depth Searching and Cleansing)을 구현하였으며 이를 Github에 공개하였다. LOD 클라우드는 여러 LOD들의 자발적인 참여로 이루어짐에 따라 검색된 개체들의 동일성에 대한 평가가 필요하다. 이에, PISC는 개체간 동일성 평가를 통하여 사용자가 요구한 동일수준 이상의 개체들로 정제된 검색결과를 제공한다. 검색결과로는 RDF로 모델링된 개체별 상세 검색내용과 이에 대한 의미적 구조인 온톨로지를 함께 제공된다. PISC에 대한 실험은 DBpedia의 5개 LOD를 대상으로 진행하였으며 소스와 타겟 RDF 트리플 목적어의 유사도를 0.9 정도로 요구할 경우 검색결과가 적절한 확장률과 포함률을 가지는 것으로 확인하였다. 또한, 연결정책에는 3개 이상의 타겟LOD를 명세할 경우 동일성이 충분히 검증된 개체들을 확보할 수 있는 것으로 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.171-193
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• 2018

본 연구는 시멘틱 웹의 실질적 구현체인 LOD 클라우드에서 연결정책을 활용함으로써 LOD들간 연결을 효과적으로 제공하고 LOD의 변경된 내용을 검색결과에 빠짐없이 반영할 수 있는 방안을 제시한다. 현재 LOD 클라우드에서는 개체간 연결은 를 이용하여 개체들이 동일함을 명시적으로 기술하는 방식으로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 명시적 연결방식은 LOD 클라우드 규모의 방대함에도 불구하고 개체간 동일성을 개체단위에서 파악하여야 하는 어려움이 있으며 주기적으로 LOD에 추가하여야 함에 따라 검색 시 개체들이 누락되는 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 명시적 연결을 생성하는 대신 LOD별로 연결하고자 하는 LOD와의 연결정책을 수립하여 LOD와 함께 공개하는 방식을 제안한다. 연결정책을 활용함으로써 연결하여야 할 동일개체를 검색시점에서 파악할 수 있으므로 추가되었던 개체들을 누락됨 없이 검색결과에 포함시킬 수 있고 LOD 클라우드에서의 연결성도 효과적으로 확충할 수 있다. 확충된 연결성은 정보의 지능적 처리의 선행과정인 지식확장의 근간이 된다. 연결정책은 연결하고자 하는 소스와 타겟 LOD의 주어 개체들간의 동일성을 평가하는데 도움이 되는 술어 쌍을 명세하는 방식으로 수립하며 검색 시 이러한 술어쌍에 대응하는 RDF 트리플을 검색하고 이들의 목적어들이 충분히 동일한 것인가를 평가하여 주어개체들의 동일수준을 판단한다. 본 연구에서는 이러한 연결정책을 이용하여 여러 LOD들을 심층적으로 검색하는 시스템을 구현하였다. 검색과정에서는 기존 명시적 연결들도 함께 활용하도록 구현하였다. 검색시스템에 대한 실험은 DBpedia의 주요 LOD들을 대상으로 진행하였다. 실험결과 연결대상 개체들의 목적어들이 0.8 ~ 0.9의 유사수준을 가지는 경우 적정한 확장성을 가지고 충분히 신뢰적인 개체들을 적절하게 포함하는 것으로 확인하였다. 또한, 개체들은 8개 이상의 동일연결을 제공하여야 검색결과가 신뢰적으로 활용될 수 있을 것으로 파악되었다.