웹은 이제 더 이상 무의미한 정보의 바다가 아니라, 의미있는 정보를 사용자에게 정확하게 전해줄 수 있는 새로운 Semantic Web 시대를 맞이하고 있다. 그 출발점이 XML과 메타데이터였다면 웹의 자원을 연결시켜 주는 RDF를 거쳐, 이제는 의미와 논리가 Ontology를 통해 자리 잡고 있다. 현재 국내의 많은 웹 교육 자료들이 한국교육학술정보원의 메타데이터형식(KEM)에 메타데이터가 구축되었다. 따라서 우리나라도 이제는 의미와 논리의 형식을 연구해야 될 시기가 되었다. 하지만, 국내의 많은 연구자들은 KEM보다 DublinCore의 DC와 SCORM의 LOM의 연구에 더 적극적이다. 따라서 현재는 의미와 추론의 연구보다 세 개의 서로 다른 메타데이터를 엮어서로 공유하고 통합할 수 있는 방법의 연구가 선행되어져야 한다. 이에 본 연구는 세 메타데이터 형식을 통합해주는 Ontology를 설계해 보고, 프로토타입 검색 시스템을 구현해 보았다. 연구 결과 세 메타데이터의 많은 요소들이 서로 같은 요소 이름과 의미를 가지고 있었고, 몇 개의 요소들은 서로 같은 의미이지만 다른 요소 이름을 가지고 있었다. Ontology를 설계할 때 이렇게 동일한 의미를 가진 다른 이름의 요소들은 일대일 매핑 기법을 적용하여 설계하였다. 본 연구에서 설계한 Ontology가 세 가지 다른 형식의 메타데이터를 통합하는 통합 스키마로 활용될 수 있음을 확인하였다. 더불어 검색 결과를 좀 더 다양하게 동의, 반의, 계층, 연관 관계까지 제공하기 위해서는 좀 더 정교한 속성 설계가 필요하였다.
사용자들에게 좀 더 정확하고 편리한 검색결과를 제공하기 위하여 정보의 구조적인 특징 등을 사용하는 시맨틱 검색의 개념이 널리 연구되고 있다. 이를 위하여, 최근의 정보검색분야와 데이터구축 분야의 연구에서는 데이터의 구조적인 표현과 검색 메카니즘을 구현하기 위하여 온톨로지를 강조하고 있다. 본 연구에서는 웹 환경에서의 검색 정확도와 만족도를 향상시키기 위하여 온톨로지를 이용한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 온톨로지와 KB(KnowledgeBase)를 이용하여 검색 대상을 키워드간의 관계를 유추한 사실(fact)과 관계키워드들을 지니는 웹문서들로 크게 나누고 이들을 서로 유기적으로 검색을 진행하는 시맨틱 검색 질의 처리기법을 제안하였다. 또한 결과에 대한 사용자의 검색 만족도를 높이기 위하여 결과 문서와 사실에 대한 랭킹 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 주어진 식의 값을 달리하여 랭킹을 올바로 구현하는 요소로 키워드의 빈도와 온톨로지상의 클래스 레벨이 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었고, 이를 통하여 적합한 형태의 계수 값을 제시하였다.
정보통신 인프라의 급속한 발달 및 인터넷 사용 환경의 편의성 제고 등으로 인하여 웹의 사용이 일반화되고 있을 뿐만 아니라 현대인의 삶에 있어 필수 불가결한 요소로서 자리잡아가고 있다. 하지만 너무나 방대한 정보의 범람으로 인하여 필요한 정보를 정확하고 편리하게 획득하는 기술을 확보하는 것이 인터넷 활용에 있어서 가장 중요한 요소로 떠오르고 있다. 이러한 문제의 해결책의 일환으로서 현재의 웹 기술에 시맨틱 웹 기술을 접합한 새로운 시스템이 활발히 개발되고 있으며, 시맨틱 웹 개발의 현실화 기반은 온톨로지를 구축함으로서 이루어지게 된다. 이 연구는 식물자원의 온톨로지 기술을 활용한 에이전트 개발에 목표를 두고 있으며, 향후 다양한 자원 정보의 개발 및 축적에 연계하여 효율적으로 활용이 가능할 것이다.
Semantic Web and its related technologies have been opening the era of information sharing via Web. In the meantime, there are several huddles to overcome toward the new era and one of the major huddles is information integration issue unless we build and use a single unified but huge ontology which address everything in the world. Particularly in e-business area, information integration problem must be a great concern in search and comparison of products from various internet shopping sites and e-marketplaces. To overcome such an information integration problem, we propose an ontology driven mapping algorithm between heterogeneous product classification and description frameworks. We also perform comparative evaluation of the proposed mapping algorithm against a well-known ontology mapping tool, PROMPT.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3102-3119
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2021
In the modern rapid growing web era, the scope of web publication is about accessing the web resources. Due to the increased size of web, the search engines face many challenges, in indexing the web pages as well as producing result to the user query. Methodologies discussed in literatures towards clustering web documents suffer in producing higher clustering accuracy. Problem is mitigated using, the proposed scheme, Semantic Conceptual Relational Similarity (SCRS) based clustering algorithm which, considers the relationship of any document in two ways, to measure the similarity. One is with the number of semantic relations of any document class covered by the input document and the second is the number of conceptual relation the input document covers towards any document class. With a given data set Ds, the method estimates the SCRS measure for each document Di towards available class of documents. As a result, a class with maximum SCRS is identified and the document is indexed on the selected class. The SCRS measure is measured according to the semantic relevancy of input document towards each document of any class. Similarly, the input query has been measured for Query Relational Semantic Score (QRSS) towards each class of documents. Based on the value of QRSS measure, the document class is identified, retrieved and ranked based on the QRSS measure to produce final population. In both the way, the semantic measures are estimated based on the concepts available in semantic ontology. The proposed method had risen efficient result in indexing as well as search efficiency also has been improved.
Semantic Web은 웹 상에 존재하는 정보들을 사람뿐만 아니라 컴퓨터 프로그램과 같은 기계들이 이해할 수 있도록 만들어진 차세대 웹이다. 이러한 Semantic Web을 수행하기 위해서는 Ontology가 가지고 있는 사실과 규칙들의 의미를 컴퓨터가 자동적으로 이해하기 위한 추론기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 Semantic Web 환경에서 Ontology와 연계한 사례기반 추론 시스템을 제안한다. 사례기반 추론 시스템은 사례베이스로부터 현재 사례와 가장 유사한 사례를 검색하여 그 해결책을 제시하는 추론 방법으로 검색시 빠른 해결책을 제시한다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 시맨틱 웹 기반의 온톨로지를 이용한 사례기반 추론시스템은 사용자의 요구사항을 의미적으로 정확하게 판단 할 수 있고, 검색 시 효율적인 알고리즘을 수행하여, 검색 성능 향상을 도모하였다.
Location-based services are a recent concept that integrates a mobile device's location with other information in order to provide added value to a user. Although Location-based Services provide users with comfortable information, it is a complex task to manage and share heterogeneous and numerous data in decentralized environments. In this paper, we propose the Semantic LBS Model as one of the solution to resolve the problem. The Semantic LBS Model is a LBS middleware model that includes an ontology-based data model for LBS POI information and its processing mechanism based on Semantic Web technologies. Our model enables POI information to be described and retrieved over various domain-specific ontologies based on our proposed POIDL ontology. This mechanism provide rich expressiveness, interoperability, flexibility in describing and using information about POls, and it can enhance POI retrieval services.
본 연구에서는 시맨틱 웹 기술을 이용해 뉴스의 동향을 분석하는 서비스를 제안한다. 뉴스 동향 분석 서비스는 뉴스들 간의 시간흐름 또는 관계들을 분석해 줄 수 있기 때문에 현재의 일반적인 뉴스검색 엔진보다 지능적인 검색 결과를 보여줄 수 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 시간 정보에 대한 추론 기능이 필요하지만 OWL과 같은 시맨틱 웹 언어는 이를 지원하지 못하기 때문에 시간 기반 추론을 지원하기 위해 본 연구에서는 OWL을 확장한 TL-OWL(Temporal Web Ontology Language)을 제안한다.
Recently XML (eXtensible Markup Language) is becoming the standard for exchanging the documents on the web. And as the amount of information is increasing because of the development of the technique in the Internet, semantic web is becoming to appear for more exact result of information retrieval than the existing one on the web. Ontology which is the basis of the semantic web provides the basic knowledge system to express a particular knowledge. So it can show the exact result of the information retrieval. Ontology defines the particular concepts and the relationships between the concepts about specific domain and it has the hierarchy similar to the taxonomy. In this paper, we propose the generation of semi-automatic ontology based on XML documents that are interesting to many researchers as the means of knowledge expression. To construct the ontology in a particular domain, we suggest the algorithm to determine the domain. So we determined that the domain of ontology is to extract the information of movie on the web. And we used the generalized association rules, one of data mining methods, to generate the ontology, using the tag and contents of XML documents. And XTM (XML Topic Maps), ISO Standard, is used to construct the ontology as an ontology language. The advantage of this method is that because we construct the ontology based on the terms frequently used documents related in the domain, it is useful to query and retrieve the related domain.
시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용해 정보 리소스의 개념을 정의하고 의미적 연관성을 표현함으로써 지능적인 정보 검색과 자동화된 웹 서비스의 제공이 가능하다. 이러한 시맨틱 웹의 핵심적인 기능을 구현하기 위해서는 온톨로지와 메타데이터와 같은 시맨틱 웹 데이터를 효율적으로 관리하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 논문에서는 시맨틱 웹 데이터의 의미와 구조적인 특성을 고려하여 보다 정확한 질의 결과의 검색과 효율적인 질의 처리를 지원할 수 있는 인덱스 구조를 제안한다. 특히 시맨틱 웹 데이터의 의미와 구조적인 특성을 그대로 표현하기 위해 그래프 데이터 모델을 이용하고 다양한 질의 형태를 그래프 모델 기반의 경로식으로 처리한다. 본 논문에서 제안한 인덱스는 1차적으로 추출 가능한 구조적 경로 정보는 물론 온톨로지를 이용한 추론을 통해 2차적으로 추출 가능한 구조적 경로 정보에 대한 질의를 처리 대상으로 하여 기존연구들과 차별화하며 시맨틱 웹의 개념을 온전히 반영하는 것을 목표로 한다. 또한 실험적 평가를 통해 본 논문에서 제안한 인덱스 구조가 정확성과 효율성 측면에서 우수하며 시맨틱 웹의 다양한 애플리케이션 개발에 적용 가능함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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