최근 상호운용성과 지능화 및 개인화가 강조되는 IT 기술 추세에 맞추어 Geospatial Web이 Semantic Web과 접목되면서 다양한 지리 공간 정보와 일반 웹상의 방대한 비공간 정보를 효율적으로 연계 및 통합하여 사용자에게 보다 적합한 정보를 제공할 수 있는 지능적인 지리 정보 웹 서비스 기술인 Geo Semantic Web이 제시되었다. 이러한 Geo Semantic Web 서비스를 위해서는 웹 환경에 산재한 지식 및 정보를 컴퓨터가 자동으로 처리할 수 있게 하기 위한 Geo Ontology 처리 기술의 개발이 필요하다. 그러나 아직까지 Geo Ontology 처리 기술에 관한 표준은 제정되어 있지 않고 표준화 기구와 여러 단체 및 기관 등에서 관련 연구를 진행 중이다. 본 논문에서는 그동안 진행되었던 Geo Ontology와 관련된 다양한 기반 이론 및 기술들을 적용하여 Geo Semantic Web 시스템을 설계 및 구현하였다. Geo Semantic Web 시스템은 Geo Semantic 질의를 분석 및 처리하고 세션을 관리하기 위한 질의 처리 관리자, Geo Ontology를 생성 및 질의하고 공간/비공간 데이타를 추출하기 위한 온톨로지 관리자, 그리고 클라이언트로 구성된다. 마지막으로, 본 논문에서는 이러한 Geo Semantic Web 시스템을 Geo Semantic 질의가 필요한 가상 시나리오에 적용해 봄으로써 시스템의 효용성을 검증하였다.
This study proposes a Natural Language Query Framework (NLQF) on the semantic web to support the intelligent deduction at semantic level. A large number of former researches are focused on the knowledge representation on the semantic web. However, to revitalize the intelligent agent (IA)-based automated e-business contract with human customers, there is a need for semantic level approach to the web information. To enable accessing web information at semantic level, this paper discusses the pattern of complex natural language processing at first, and then the semantic web-based natural language inference in e-business environment. The NL-based approach could help the IAs on the web to communicate with customers and other IAs with more natural interface than traditional HTML-based web information. Therefore, our proposed NLQF will be used in semantic web-based intelligent e-business contracts between customers and IAs.
This study proposes a Natural Language Query Framework (NLQF) for the semantic web. It supports an intelligent inference at a semantic level. Most of previous researches focused on the knowledge representation on the semantic web. However, to revitalize the intelligent e-business on the semantic web, there is a need for semantic level inference to the web information. To satisfy the need, we will review the knowledge/resource representation on the semantic web such as RDF, Ontology and Conceptual Graph (CG), and then discuss about the natural language (NL) inference. The result of this research could support a natural interface for the semantic web. Furthermore, we expect that the NLQF can be used in the semantic web-based business communications.
The Semantic web service is able to intelligently discover, execute, composite and monitor the Web Service. It constructs the ontology on Web Service and describes the Semantic Markup in the machine-readable form. The currently developing technologies of the Semantic Web Service discovery are DAML-S matchmaker in Carnegie Mellon University, Process Handbook in MIT and etc. In this paper, we propose the ontology language based on Topic Maps that supports the benefits and solves the problems of the Semantic Web Service discovery technologies .
사용자는 시맨틱 웹 브라우저를 이용하여 시맨틱 웹 상의 자원들을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 브라우저들의 기능들을 교육에 활용할 수 있도록 잘 알려진 시맨틱 웹 브라우저인 Tabulator, Contextual Search Browser (CSB), Magpie, Piggy Bank의 기능들을 비교하였다. 시맨틱 웹 브라우저들을 교육에 활용하기 위해서는 각각의 특성들을 정확히 이해해야 하며 본 논문의 결과는 교사와 학생 모두에게 도움이 될 수 있다. Tabulator는 RDF 데이터 브라우저로서 학습을 위한 자원의 사용 가능성과 연관성을 확인하는데 도움을 준다. CSB는 학습 주제를 기술한 콘텍스트 문서를 설정하여 학습자원의 검색이 용이하고 검색된 시맨틱 웹 자원을 트리플 형식(triple-set)과 음영 기능으로 보여주어 학습 자원의 이해를 돕는다. Magpie는 글로서리(glossary)파일 기반 자원의 해석과 관련 배경 지식을 제공하여 기초지식이 없는 학습자가 학습 자원을 이해하는 것을 지원한다. Piggy Bank는 기존 웹 자원을 시맨틱 웹 자원으로 생성할 수 있고 생성한 시맨틱 웹 자원을 다양한 뷰로 브라우징 지원 및 자원의 공유를 제공한다.
최근 차세대 Web 기술로서 Semantic Web이 주목 받고 있다. Semantic Web에서는 Web상에 존재하는 문서에 Web Resource들에 대한 Ontology를 기반으로 Semantic Annotation을 하고 Ontology 추론 Agent를 통하여 의미 기반으로 Web을 검색할 수 있도록 해준다. 이와 같은 Semantic Web 기술의 핵심 요소는 Web Ontology이며 W3C에서는 이를 표현 할 수 있는 표준 언어로서 RDF기반의 OWL(Web Ontology Language) 명세를 제정하고 있다. 따라서 표준 Web Ontology 언어인 OWL을 위한 추론 시스템은 Semantic Web 검색 Agent의 구현을 위한 필수적인 기반 기술이라 할 수 있으나 아직 그 개발이 미비한 상태이다. OWL 추론 시스템을 구현하기 위해서는 OWL의 이론적인 기반을 제공하는 DL(Description Logic)을 추론할 수 있는 엔진을 사용하는 것이 한가지 방법이 될 수 있으나 OWL이 Rule과 같은 DL의 범주를 벗어나는 Vocabulary를 지원하는 언어로 확장되는 경우에 이를 처리하기가 어렵다. 또 다른 방법으로서 Logic Programming을 통하여 OWL 언어의 Semantic을 기술하고 정리 증명(Theorem Proving)을 통하여 Ontology를 추론하는 공리화(Axiomatisation) 기법이 있는데 이러한 방법의 장점은 기반이 되는 Logic의 범주 내에서 새로운 언어를 위한 Vocabulary의 확장이 용이하다는 점이다. 본 논문에서는 Axiomatisation 방법을 이용하여 OWL로 기술된 Ontology를 추론할 수 있는 시스템의 설계 및 구현에 대해 설명하기로 한다.
최근 공간 데이터와 같은 2차원 데이터를 위한 Semantic Web에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 2차원 Semantic Web은 기존의 Geospatial Web과 Semantic Web이 접목되어 다양한 지리 공간 정보와 일반 웹 상의 방대한 비공간 정보를 효율적으로 연계 및 통합하여 제공할 수 있는 지능적인 지리정보 웹 서비스 기술이다. 하지만 다차원 데이터 처리를 위한 연구는 전체적으로 부족한 편이며, 관련 표준 역시 제정되어 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 그동안 진행되었던 Ontology 처리 기술과 관련된 다양한 기반 이론 및 기술들을 적용하여 다차원 데이터 처리가 가능한 온톨로지, 질의, 추론에 대한 내용을 제안하였다. 또한 각각 제안한 내용을 다차원 질의가 필요한 가상 시나리오에 적용해보았다.
본 논문은, 현존하는 영어 FrameNet 데이터를 기반으로 하여, FrameNet에 대한 전문 지식이 없는 번역가들을 통해 수행할 수 있는 한국어 FrameNet의 수동 구축 개발 과정을 제시한다. 우리 연구팀은 실제로, NLTK가 제공하는 영어 FrameNet 버전 1.5의 Full Text를 이루고 있는 5,945개의 문장들 중에서, Frame 데이터를 가진 4,025개의 문장들을 추출해내어, 번역가들에 의해 한국어로 수동번역 함으로써, 한국어 FrameNet 구축 개발을 향한 의미 있는 초석을 마련하였으며, 제시한 방법의 실효성을 입증하는 연구결과들을 웹에 공개하기도 하였다.
웹의 등장 이후 급속도로 증가하는 정보를 효율적으로 처리하기 위하여 시맨틱 웹이 등장하였다. 시맨틱 웹은 기계가 사람을 대신하여 정보의 의미를 이해하고 사용자가 원하는 정보를 자동으로 처리하는 웹을 의미한다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 기술을 기반으로 구현된 애플리케이션들을 조사하여 차세대 웹으로 주목 받고 있는 시맨틱 웹의 이해를 돕는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 시맨틱 웹 애플리케이션의 전반적인 분석에 사용되는 시스템 프레임워크를 제안하였다. 제시된 프레임워크를 이용하여 최신의 시맨틱 웹 애플리케이션들을 분석하였고 분석 결과를 바탕으로 향후 보다 실제적인 시맨틱 웹 구현을 위한 도전 과제들을 언급하였다.
Semantic Web society initially focused only on data but has gradually moved toward knowledge. Recently rule beyond ontology has emerged as a key element of the Semantic Web. All of these activities are obviously aiming at making data and knowledge on the Web sharable and reusable between various entities around the world. If one of ultimate visions of the Semantic Web is to increase human's decision making quality assisted by machines, there is a missing but important part to be shared and reused. It is knowledge about constraints on data and concepts represented by ontology which should be emphasized more. In this paper, we propose Semantic Web Constraint Language (SWCL) based on OWL and show how effective SWCL can be in representing and solving an internet shopper's decision making problem by an implementation of a shopping agent in the Semantic Web environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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