최근에 매쉬업은 미래 IT 융합 서비스의 효과적인 구현 방법으로써 그 관심도가 점점 높아지고 있으며 그들의 활용도 매우 다양하다. 그렇지만 이러한 높은 관심에도 불구하고 Open API들을 매쉬업 속으로 결합할 때 여러 가지 이슈들이 있을 수 있다. 첫째, 포털사이트들은 매쉬업에서 사용 가능한 수많은 API들을 제공하고 있는데, 이들에 대한 적합한 API들을 수동으로 탐색하고 발견하는 것은 매우 힘들고 많은 시간이 소비되는 작업이다. 둘째, 현존하는 어떠한 매쉬업 포털 사이트들도 전통적인 SOAP 기반 웹 서비스 분야에서 보였던 것처럼 API들을 찾고 통합하는데 시맨틱 기법을 활용하는 사이트는 없다. 세째, 적합한 API들을 발견하였더라도 특별한 기술적 훈련 없이 값어치 있는 매쉬업을 생성하기란 현실적으로 어려운 일이다. 본 논문에서는 위와 같은 이슈들을 해결하기 위해 먼저 기존의 SOAP 기반 웹 서비스 분야에서 사용된 시맨틱 기반 기술 및 알고리즘들을 최소의 수정만으로 재사용할 수 있음을 보인다. 다음으로, 조합 가능한 API들을 발견하기 위해 어떻게 API 특성들이 신택틱하게 정의되고 시맨틱하게 묘사될 수 있는지 보인다. 그러고 이러한 신택틱/시맨틱 정보들이 어떻게 Open API들의 발견과 조합에 도움을 줄 수 있는지 보인다. 마지막으로, 동적 Open API 조합을 위한 대화형 목표 지향 접근 방법을 제안한다. 여기서 최종 매쉬업은 API들의 순차적 접근 방법에 의해 점차적으로 각 단계에서 하나씩 새로운 API가 조합에 첨가된다.
금융 및 재무정보를 포함한 기업정보는 복잡성과 다양성을 가지는 동시에 많은 정보를 포함 하고 있기 때문에 이를 교환하고 적절하게 가공하여 사용하는 일은 매우 중요하다. 특히 IT 기술이 발전함에 따라 이를 위한 다양한 접근 방법이 등장하게 되었으며, XBRL이 그 대표적인 예라 할 수 있다. XBRL은 컴퓨터가 데이터 간의 관계를 인식해서 처리할 수 있도록 설계된 XML 기반의 기업 업무보고용 언어이다. 이는 각 데이터에 정황적 요소를 포함하는 태그를 추가함으로써 정보수요자로 하여금 정확한 정보의 생성 및 이용할 수 있게 하고, 정보공급자와 수요자간의 효율적 정보이동을 가능하게 하는 국제표준이다. 하지만 XBRL은 단순히 데이터를 구조화하고 표현하기 위한 XML을 기반으로 하고 있기 때문에 의미 정보가 포함되어 있지 않다. 이에 본 논문은 의미기반의 웹 환경을 위한 시맨틱 웹 기술을 이용하여 XBRL 정보의 공유와 재사용, 그리고 지능화된 서비스를 가능하게 하고자 한다. 즉, XBRL로 표현된 정보에 의미정보를 추가하여 XBRL 지식의 공유와 재사용, 새로운 지식의 발견 및 추론을 수행할 수 있도록 온톨로지화하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 XBRL의 분류체계와 그의 인스턴스 문서를 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고, 이렇게 온톨로지화된 XBRL의 지식이 어떠한 장점을 가지고 있으며, 실제 비즈니스에서 어떻게 활용될 수 있는지를 보이고자 한다.
상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.
본 연구에서는 다양한 개념 패싯과 관계 패싯들을 수용한 범용 과학기술 시소러스 구축용 웹 기반 워크벤치 개발에 대해 기술한다. 기존 국내 시소러스 구축용 워크벤치들이 제공하는 기본적인 용어 관계구축 기능을 확장하여 개념 패싯, 범주 관계 패싯, 의미역 관계 패싯, 속성 관계 패싯 및 속성 키워드 처리 기능을 원활히 제공할 수 있는 사용자 중심적 워크벤치를 개발함으로써 시소러스 상의 개념들에 대한 효율적인 구축이 가능하도록 한다. 또한 시멘틱 웹 상의 온톨로지 영역에 보다 근접한 고도화되니 시소러스 구축을 위해 용어들을 개념화시키고, 개념간의 다양한 관계를 설정하는 프로세스 중심적 설계로 분야 적합성이 높은 정보 처리 기반을 갖춘다. 궁극적으로 여러 마이크로 시소러스들을 통합하여 운용할 수 있는 복합 모델을 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 목적에 부합하는 시스템 구현을 위해 CBD(Component Based Development) 개발 방법론으로 MSF/CD를 이용하였으며, 분산 환경에서 이기종간의 데이터 교환을 용이하게 하기 위하여 웹 서비스 (XML Web Services)를 이용하였다. 또한 시멘틱 웹 기반 연구자 간 협업 지원 서비스 구현을 위한 확장 검색용으로서도 활용할 수 있도록 하였다. 시소러스 반출은 CSV, XML 및 RDF를 모두 지원할 수 있도록 함으로써 다양한 사용자 요구 사항에 부합할 수 있도록 하였다. 시소러스 브라우징을 시각화 기반의 3단계 구조를 가진 플래시로 구현하여 사용자가 쉽게 시소러스를 탐색하고 분석할 수 있는 기반을 제공하였다. 또한 다양한 검색 요구를 만족시키고자 기본 검색, 고급 검색, 메타 검색을 선택할 수 있도록 하며, 개념 편집 및 시소러스 브라우징과 연동시켜 효율적인 시소러스 구축이 가능하도록 하였다. 본 연구의 워크벤치를 이용하여 구축된 시소러스는 기존 시소러스들에 비해 사용자가 보다 폭넓은 의미 기반 검색을 수행할 수 있도록 함으로써 다각적인 정보를 쉽게 획득할 수 있는 기반을 마련하고 있다는 데 의의가 있으며, 다국어 시소러스 및 다중 시소러스를 수용할 수 있는 방향으로 발전시킬 계획이다.
지식지도는 관련된 지식의 현황을 네트워크 형식으로 보여주는 일종의 도식으로, 지식 간의 상호참조적 네비게이션 관계를 기초로 하는 지식 분류 및 저장 체계 역할을 한다. 이러한 이유로 인하여 지식 및 이들 지식이 또 다른 지식과 갖는 관계를 네트워크 형식으로 형식적이고 객관적으로 묘사하기 위한 온톨로지 기반 지식지도의 필요성이 대두되어왔다. 본 논문은 지식 간의 상호참조적 네비게이션이 가능한 온톨로지 기반 지식지도를 구현하기 위한 방법론을 제시한다. 제시된 방법론에 의해 구현되는 온톨로지 기반 지식지도는 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 가능하게 할 뿐만 아니라 이러한 지식 간 네트워크 관계에 의해 추가적인 지식 간의 관계를 추론할 수 있다. 제시된 개념의 타당성을 검증하기 위하여 두 가지의 실제 비즈니스 프로세스를 기반으로 지식지도를 구현하였고, 구현된 지식지도에 나타나는 지식 간 네트워크 구성의 유효성을 검토하였다.
최근 웹 2.0의 등장과 함께 플랫폼으로서의 웹이 강조되어 OpenAPI가 급격히 증가하고 있다. OpenAPI는 서비스를 결합한 새로운 서비스를 만들기 위하여 사용된다. 하지만 OpenAPI는 표준 문서가 존재하지 않아 사용에 한계가 있다. 그래서 기존 매쉬업 연구는 동적 서비스 합성보다는 주로 도구 설계나 서비스 결합을 위한 언어 정의에 국한되고 있다. 반면 SOA 구현 기술 중의 하나인 웹서비스는 서비스 설명을 위한 WSDL, 서비스 등록을 위한 UDDI, 메시지 전송을 위한 SOAP 등의 표준 문서를 제공한다. 이러한 기술들을 이용하여 웹 애플리케이션이 서비스를 해석하여 실행시킬 수 있다. 그리고 최근 SOA 연구에서는 서비스의 동적 합성과 의미적 특성을 지원한다. 만약 웹 서비스와 OpenAPI를 결합하는 동적이고 체계적인 방법이 제공된다면 웹 애플리케이션은 다양한 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다. 본 연구에서는 OpenAPI와 웹 서비스의 매쉬업을 위한 SOA 기반 프레임워크를 제시한다. 본 프레임워크는 합성된 서비스의 프로세스는 OWL-S로 표현하여 OpenAPI와 웹 서비스의 동적 합성을 지원한다. 그리고 프로토타입을 통하여 본 프레임워크의 유효성을 보인다. 본 프레임워크는 기존 웹 서비스에 다양성을 부여할 것으로 기대된다.
전거데이터 공동구축을 목표로 하는 많은 국내 연구가 시행되었음에도 불구하고 국가전거구축의 협업 환경은 표준 전거의 제정, 표준 전거 구축원칙의 제정, 기존 전거구축 기관의 업무 개편, 공동구축 업무의 핵심기관 선정 등과 같은 전제 조건의 미비로 인해 그 실질적 조성이 막혀 있다. 국가전거를 공동으로 구축하고 원활하게 활용하기 위해서는 기존 전거구축기관의 업무에 지장을 초래하지 않는 현실적 협업 방안과 지속적 추진력을 보유한 국가기관의 참여와 아울러 다수 기관의 데이터 병합을 가능케 하는 표준식별체계가 요구된다. 본 연구의 목적은 국가전거의 공동 구축을 위한 여건 조성에 있어서 필수사항이 무엇인가를 문헌조사로 밝히고, 시맨틱웹 기반으로 구축되어 상호운용성이 우수한 VIVO 온톨로지 모델의 활용을 통해 구현 가능한 국가전거 구축모델을 제시하는 것이다.
본 논문에서는 최근 네트워크를 이용한 온라인 원격 진료 서비스가 논의되고 있는 시점에 맞춰 환자에게 적합한 의료기관을 매칭하는 개인 맞춤형 의료서비스 지원 시스템을 제안한다. 본 시스템을 설계하기 위해 개인 맞춤형 의료서비스 지원 시스템의 요구사항을 파악하여 데이터를 표준화하였고 서버와 클라이언트 구조로 아키텍처를 설계하였다. 또한 설계한 시스템을 구현하기 위해 서버와 클라이언트, 온톨로지 저장소의 구조를 정의하고 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 개인 맞춤형 의료서비스 지원 시스템을 테스트하기 위해 가정 사항과 시나리오를 작성하여 테스트를 수행한 결과 환자 증상을 선택하면 선택된 증상별로 진료과가 추론이 되고 환자가 원하는 의료기관의 항목에 따라 1차 추론되 진료과에 맞는 의료기관이 추론이 되는 것을 확인하였다.
사운드스케이프(soundscape)는 소리를 통해 문화와 환경, 사회적 변화를 이해하는데 중요한 역할을 하는 자료이지만, 자료의 기록, 보존, 분류, 분석을 위한 체계적인 연구 프레임워크의 구축은 아직 초기 단계에 있다. 토픽 모델링(topic modeling)은 문서에 숨겨져 있는 테마 구조를 드러내주는 알고리즘으로 연구 동향 분석과 같이 대량의 문서에 내재된 주제어를 찾아내기에 적합한 기법이다. 본 연구에서는 사운드스케이프 연구 분야의 대표적 학술지인 의 논문을 토픽 모델링 기법으로 분석하여 사운드스케이프 연구 동향을 파악할 수 있는 주제어를 도출해 보고, 이를 사운드스케이프 온톨로지(Soundscape Ontology) 및 사운드 아카이브의 메타데이터 설계 시 활용할 수 있는 방안에 대해 살펴보고자 한다. 이는 향후 시맨틱 웹 기술인 링크드 데이터(Linked Data) 기반의 사운드스케이프 아카이브 구축을 위한 메타데이터 설계의 기초 연구가 될 것이다.
최근 ISO/TC211, OGC, INSPIRE 등 국제기구들을 중심으로 시맨틱 기술을 활용한 공간정보의 공유 노력이 진행되고 있다. 또한 스마트폰의 대중화와 소셜 네트워킹 서비스의 활성화로 인해 온라인 소셜 커뮤니티에서 이슈를 추출하기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 응용 수준에서 가용한 공간정보 온톨로지는 부족한 실정이며, 소셜 네트워크 서비스에서의 공간정보 추출 역시 텍스트 마이닝을 통한 지오코딩 부분에 집중되어 있다. 따라서 소셜 미디어 정보에서 공간 현상을 추출하여 시맨틱 공간 지식으로 변환하기 위한 방법은 매우 유용하게 활용될 수 있다. 또한 공간 현상을 단순한 빈발 키워드가 아닌 연관 이슈의 형태로 사용자에게 제공함으로써 공간상에 발생하는 이슈에 대한 이해도를 향상 시킬 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 서비스의 하나인 마이크로 블로그를 기반으로 데이터를 수집하여 데이터 마이닝 기술을 접목하여 연관 이슈를 추출하고, 이를 시공간 지식으로 변환하기 위한 공간 이슈 온톨로지 모델을 제안하였다. 이를 통해 향후 관련 시스템의 개발을 위한 참조모델 및 공간 온톨로지 구축을 위한 모델로써 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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