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.
Journal of information and communication convergence engineering
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제14권2호
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pp.97-105
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2016
With the increasing demand for interoperability among existing learning resource systems in order to enable the sharing of learning resources, such resources need to be annotated with ontologies that use different metadata standards. These different ontologies must be reconciled through ontology mediation, so as to cope with information heterogeneity problems, such as semantic and structural conflicts. In this paper, we propose an ontology-mapping technique using Semantic Web Rule Language (SWRL) to generate semantic mapping rules that integrate learning resources from different systems and that cope with semantic and structural conflicts. Reasoning rules are defined to support a semantic search for heterogeneous learning resources, which are deduced by rule-based inference. Experimental results demonstrate that the proposed approach enables the integration of learning resources originating from multiple sources and helps users to search across heterogeneous learning resource systems.
소프트웨어 유지보수 단계에서는 고객니즈, 마케팅 정책, 법, 제도의 변화 등으로 인한 다양한 시스템 변경 요구를 수용하여야 한다. 그러나, 소프트웨어의 비가시성문제로 인해 새로운 변경 요구사항 발생 시 수정 대상 모듈을 발견하는데 지대한 시간이 요구될 뿐 아니라 모듈의 재 사용을 어렵게 만들어 중복 모듈이 양산 됨으로써 향후 장애의 근원이 되는 악순환이 전개된다. 이에 본 연구에서는 시맨틱 웹(Semantic Web) 기술을 활용하여 이동통신사의 과금/청구 도메인의 관리자와 개발자들이 공유하고 있는 개념과 개념간 관계를 명시적으로 표현하고 이를 이용하여 변경대상 모듈을 쉽게 발견 할 뿐 아니라, 발견된 모듈에 대해 구조적 호출 및 조립 관계를 분석하도록 지원하는 온톨로지 기반 변경 영향 분석 시스템(OntCIA; Ontology based Change Impact Analysis System)을 제시한다. OntCIA는 스트링 매칭과는 근본적으로 다른 의미적 모듈검색을 지원하며 잦은 변경이 요구되는 호출 및 조립 구조 정보는 데이터 베이스에서 관리하고 도메인 지식은 온톨로지로 관리함으로써 유지 보수가 용이한 구조를 가진다.
본 연구는 적응형 학습을 제공하기 위한 새로운 에이전트 기반 e-러닝 시스템을 제안하였다. 시멘틱웹 환경에서 적응형 e-러닝은 온톨로지와 지능형 에이전트의 개발은 필수적이다. 특히 학습 콘텐트의 분석과 학습자 정보를 이용한 추론 엔진의 개발은 효과적인 e-러닝 환경을 제공할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시멘틱웹 환경에서 적응형 e-러닝 적용 모형을 설계하였고, e-러닝 학습에 대한 다양한 온톨로지를 개발하였다. 온톨로지는 학습 도메인과 학습자 그리고 인터페이스관점에서 분석하고 개발하였다. 그리고 에이전트의 추론을 위하여 지능형 환경을 구현하였다. 제안된 시스템을 통하여 시멘틱 웹 환경에서 새로운 e-러닝 시스템 모형을 제시하였다.
In semantic information retrieval, we first need to build domain ontology and second, we need to convert the users' search keywords into a standard query such as SPARQL. In this paper, we propose a method that can automatically convert the users' search keywords into the SPARQL queries. Furthermore, our method can ensure effective performance in a specific domain such as law. Our method constructs the keyword history ontology by associating each keyword with a series of information when there are multiple keywords. The constructed ontology will convert keyword history ontology into SPARQL query. The automatic transformation method of SPARQL query proposed in the paper is converted into the query statement that is deemed the most appropriate by the user's intended keywords. Our study is based on the existing legal ontology constructions that supplement and reconstruct schema and use it as experiment. In addition, design and implementation of a semantic search tool based on legal domain and conduct experiments. Based on the method proposed in this paper, the semantic information retrieval based on the keyword is made possible in a legal domain. And, such a method can be applied to the other domains.
멀티미디어 스트림 콘텐츠의 접근이 늘어남에 따라 웹 서비스가 매우 많이 사용되고 있다. 그러나, 웹 서비스는 자주 방문하는 사용자에게 매번 동일한 품질의 서비스를 제공하고 있지 않다. 따라서, 이 논문은 고객 등급 QoS에 접근하는 온톨로지를 설계한다. 이를 위해 사용자의 기여도에 따른 웹 서비스의 2가지 등급을 제공한다. 그리고, 본 논문은 이러한 QoS 프로파일과 SLA의 관계에 대해 UML 언어를 통해 기술한다. 본 논문의 가장 큰 의의는 고객 등급 QoS와 SLA, 그들 간의 관계를 지원하고, 이를 위한 온톨로지를 사용하는 것이다. 이것은 QoS와 SLA를 구성하는 온톨로지 기반 접근으로 웹 서비스의 의미적 분류를 가능하게 할 것이다.
기존의 논문검색은 키워드 기반 검색이고, 발간된 자료의 양이 방대해 짐에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하는데 어려움이 가중되고 있다. 사용자의 의도에 맞는 정보를 검색하기 위해서는 인터넷 환경에서 웹 문서 자원 사이의 의미 정보를 온톨로지로 표현하고, 이 온톨로지를 컴퓨터가 이해할 수 있게 하는 시맨틱 웹의 도입이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 OWL 온톨로지 기반의 추론을 통한 논문정보 검색시스템에 대하여 논한다. 시맨틱 웹의 새로운 온톨로지 언어로 부상한 OWL기반의 논문 온톨로지를 구축하고, 논문 속성들 간의 다양한 상관관계를 서술논리 쿼리로 작성한다. 검색시스템은 이 쿼리를 기반으로 논문 온톨로지에 대하여 추론함으로써 지능적인 정보검색이 가능하도록 하였다. 마지막으로 기존 논문 검색 방법과 본 논문의 실험 결과를 비교하였다.
본 논문에서는 온톨로지를 기반으로 사용자에게 의미적으로 관련된 링크를 자동적으로 제공하는 웹 항해 안내 시스템을 제안한다. 본 시스템은 각각의 웹 페이지를 온톨로지에 존재하는 특정 개념과 관련시키고, 온톨로지에 정의된 개념들 간의 관계를 고려하여 웹 페이지들 간의 새로운 링크를 생성한다. 본 시스템은 온톨로지를 기반으로 의미적 링크를 제공함으로써 웹 항해 안내를 향상시키는데 초점을 두고 있다. 본 노문에서 제안한 시스템을 이용하여 초등학교 5학년 학생들에게 웹 페이지를 탐색하면서 과제를 수행하는 실험을 한 결과 실험 집단에 속한 학생들의 방향 상실 정도, 웹 페이지의 재 방문율, 그리고 과제 수행에 소비된 시간이 통제 집단에 속한 학생들의 경우보다 작았고 과제 수행율은 실험 집단의 학생들이 통제 집단의 학생들보다 높았다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 웹 기반 교육에서 중요한 항해 가능한 웹 사이트를 설계하는 데 도움이 되리라 기대된다.
웹에 분산된 모든 윈 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 김색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화 된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과에 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화 된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기 위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시멘틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과적인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성하기 위한 상위 온톨로지 표현 방법, 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 대한 기법을 제안한다.
본 연구의 목적은 학습자가 학습하는 과정에서 마주치게 되는 질의와 문제들의 해결책을 찾도록 도와서 언제, 어디서, 누구나, 적시적, 적응적으로 학습할 수 있는 환경을 제공하는데 있다. 본 연구는 기존의 참고문헌들의 연구를 통해 시멘틱 웹과 온톨로지 이론를 고찰한 후 문제를 풀 수 있는 온톨로지화의 가능성을 찾고자 하였다. 그 결과로 전자회로에 관한 온톨로지 프레임을 구축하였고 시멘틱 웹 기반 온톨로지 상에서의 e-learning 적용에 관한 연구를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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