이 논문에서는 데이터를 효율적으로 공유하기 위해서 제정된 ISO/IEC 11179 메타데이터 레지스트리(Metadata Registry, 이하 MDR) 표준에 관한 내용을 먼저 기술하고, 이 표준에 근거한 시스템간의 데이터 공유의 폭을 넓히기 위해서 W3C에서 개발한 시맨틱웹의 핵심기술과 웹온톨로지 언어(RDF/OWL)를 소개하고 마지막으로 기존의 인간가독형 MDR을 기계가독형으로 구축하기 위한 기본설계 초안을 RDF/OWL 기반으로 작성하였다. 앞으로 이러한MDR이 구축되어 널리 활용된다면 다양한 형태의 고급 정보서비스가 가능할 것으로 판단된다. 메타데이터 요소 정의, 온톨로지의 개념 및 메타데이터 스키마 정의가 기계가독형으로 통합된다면 이용자에게 더욱 정교한 맞춤서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 미래의 과제는 시맨틱 기반MDR의 유용성에 대해서 실험연구를 통한 객관적 평가를 수행하는 것이다.
이 논문에서는 ISO/IEC 11179 기반의 온톨로지 확장 모델을 제안한다. 시맨틱 웹과 웹 2.0의 결합을 위한 많은 연구가 진행되고 있으며, 이를 웹 3.0으로 정의하고 있다. 웹 3.0을 구현하기 위한 가장 중요한 이슈는 온톨로지 스키마를 정의하고 온톨로지를 위한 인스턴스를 확장하는 것이다. 이를 위해서는 먼저 온톨로지 스키마를 보다 정확하게 정의하여야 하며 웹 자원으로부터 온톨로지를 보다 풍부하게 확장할 수 있는 방법이 개발되어야 한다. 이 논문에서는 표준화 된 공통 개념을 이용하고 관리하기 위해 개발된 국제 표준인 ISO/IEC 11179-메타데이터 레지스트리(Metadata Registry, MDR) 기반의 웹 온톨로지 확장 모델을 제안한다.
한 도메인 내에서 다양한 데이터베이스의 데이터를 공유하고 표준화하기 위해 MDR(Metadata Registry)을 이용하여 정보를 통합할 수 있다. 그러나 MDR을 구축하는 조직간 데이터요소 표현의 불일치 때문에 MDR간 광역적인 정보를 통합하는데 어려움이 있다. 또한 웹과 같은 다양한 데이터베이스가 존재하는 환경에서 통합된 정보를 검색하고자 하는 사용자는 각각의 데이터베이스 스키마 정보를 확보하기엔 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 MDR과 온톨로지(Ontology)를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 제안한다. MDR간 데이터요소의 관계를 사상시키고 표현의 불일치를 해결하기 위해 MDR의 표준성기능과 온톨로지의 개념과 관계기능을 결합한 정보 통합 모델을 정의하고 에이전트 기술을 적용한 계층적이고 독립적인 정보 통합 아키텍처를 제안한다. 온톨로지는 사용자의 질의에서 개념을 추출하기 위한 의미망(semantic network)의 역할과 MDR간의 데이터요소 관계를 설정하기 위한 기능으로 적용되었다. MDR과 지식베이스(Knowledge Base)는 데이터요소간 표현 불일치를 해결하기 위해 적용하였다. 이러한 핵심요소를 고려하여 제안된 아키텍처를 사용하여 MDR과 온톨로지를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 구현하였다.
현재 기업 내의 정보 시스템들은 개별적이고 다양한 형태의 데이터베이스를 활용하여 업무적으로 발생하는 대량의 데이터를 저장하고 관리하고 있다. 이렇게 개별적으로 존재하는 데이터베이스에 저장된 데이터들을 이주시키기 위해 기업들은 EAI, MDR, DW 등의 기술을 활용하고 있다. 하지만 이러한 기술들은 도입 비용 및 유지관리에 많은 비용을 요구할 뿐만 아니라 각 벤더들마다 요구하는 환경이 상이하다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 기존 기술들의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 정 서비스를 기반으로 이기종 관계데이터베이스 간의 데이터 및 의미적인 제약 조건을 이주하는 데이터 이주 시스템을 설계한다. 점 서비스를 사용함으로써 기업들은 기존의 웹 환경을 활용할 수 있으므로 도입 비용 및 유지관리 비용을 절감할 수 있고 각각의 시스템들은 XML 포맷을 사용함으로 플랫폼 및 시스템 환경, 구현언어에 독립적으로 데이터를 이주할 수 있다.
기본의미등록기(BSR)는 전자상거래 및 EDI 관련 시스템 사이의 상호연동을 가능하게 하기 위한 등록기이다. XML 기반 BSR 등록개체들의 구조정보나 다양한 관계의 자동추출은 현재 불가능하다. 이 연구에서는 BSR에 등록되는 정보를 자원기술-프레임웍(RDF)과 웹온톨로지언어(OWL)에 기반하는 기계가독형으로 정의한 대표적인 예를 제시하고 결론적으로 5개의 기본 권고안을 도출하였다. 즉 BSR 컴포넌트 소속의 클래스 정의에서 동의어의 표현에는 OWL의 'sameAs', 유사어 표현에는 OWL의 'equivalenlClass', BSR 개념들 간의 상.하 관계 표현은 RDF 스키마의 'subClassOF', BSR의 의미단위(BSU)에 관한 정의는 RDF 스키마의 'label', 인스턴스 용례에 관한 설명은 RDF 스키마의 'comment', 각 BSU의 클래스 소속에 관한 정의는 RDF 스키마의 'domain', BSU가 취할 수 있는 데이터유형에 대한 정의는 RDF 스키마의 'range'등을 적용하며, 나아가 BSR 데이터요소의 정의에 XML 스키마의 데이터 유형을 접목시키고 BSU들 간의 상.하 관계 표현에 RDF 스키마의 'subPropertyOF'를 적용할 것을 추천하였다.
본 논문은 레거시를 통합 검색하기 위한 방안으로 XMDR을 확장하는 방안을 제안한다. 이러한 확장은 메타데이터의 관리를 위한 메타 시멘틱 온톨로지, 위치 정보를 위한 메타 로케이션, 그리고 시멘틱 웹을 표현하기 위한 표준 언어인 토픽맵을 결합한다. 본 논문에서는 이것을 TMDR(Topic Map MetaData Registry)이라 한다. 토픽맵은 지식계층으로 인덱스와 같은 역할을 수행한다. 그러나 토픽맵은 데이터의 변화가 빈번한 경우에는 효율이 떨어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 시스템은 메타 데이터 사이의 관계, 실제 데이터 사이의 관계 그리고 메타데이터와 실제 데이터 사이의 관계를 토픽맵으로 표현한다. 표현된 토픽맵은 메타 데이터 간의 관계로 인해 실제 데이터간의 관계 변화를 줄이는 방안을 제시한다.
이 논문에서는 메타데이터 레지스트리 (MDR, Metadata Registry) 기반의 웹 온톨로지 생성모델을 제안한다. 메타데이터 레지스트리는 국제 표준(ISO/IEC 11179)으로서 데이터베이스간 상호운용성 향상을 위해 개발되었다. 그러나 데이터 표현과 상호운용성을 위한 컴퓨팅 환경의 변화는 메타데이터 레지스트리의 확장은 물론 메타데이터 레지스트리의 활용 방법의 변화를 요구한다. 이 논문에서의 웹 환경의 변화란 정적인 웹 환경에서 웹 2.0 혹은 시맨틱 웹 이라고 정의하는 차세대 웹 환경으로의 변화를 의미한다. 이러한 환경을 위해서 다양한 기술 개발과 적용 기법에 관한 연구가 필요하다. 특히 차세대 웹을 위해서는 지원에 대한 명확한 의미 정의 및 활용이 요구된다. 이는 웹 온톨로지 스키마를 구성하는 개념들에 대한 보다 일관성 있는 정의 및 사용이 필요하다. 이러한 문제가 해결되지 않을 경우, 또 다시 온톨로지를 구성하는 개념들 간 이질성 문제를 야기한다. 메타데이터 레지스트리는 다양한 표준화 된 개념들을 포함하며, 응용을 위한 데이터를 위한 의미 또한 이 개념들을 이용하여 정의한다. 따라서 이러한 표준 요소를 이용한 웹 온톨로지 스키마 정의 및 활용이 요구되며, 이 논문에서 이와 관련된 기본 개념, 요구 사항을 장의하고 전체적인 모델을 제안한다.
조직의 데이터를 효과적으로 관리하는 대표적 방법은 기존 데이터의 공유와 재사용을 촉진하여 데이터의 중복 생산을 방지하는 것이다. 데이터 공유와 재사용의 촉진을 위해서 기존 데이터의 체계적 구조화와 효율적인 검색이 지원되어야 한다. 이러한 점이 고려되지 않은 조직간 단절된 데이터 개발은 데이터 중복을 양산하고 데이터의 품질을 저하시킨다. 데이터 분류는 관리하는 데이터에 대한 체계적 정리로 원하는 데이터 요소의 빠른 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 데이터 공유, 재사용과 통합을 극대화하고 MDR과 시멘틱 웹에서 효과적으로 사용될 수 있는 본질기반 데이터 분류 방법론을 제안한다. 본질기반 데이터 분류 방법론은 데이터 본질을 기반으로 데이터 분류 구조를 구성하여 업무분류에 독립적인 데이터 분류가 가능하다. 또한 제시된 데이터 분류 구조를 지원하는 데이터 분류 절차를 제시하여 다양한 데이터 요소들을 데이터 분류 구조에 따라 배치하는 방법을 보인다. 사례연구에서는 제안된 데이터 분류 구조와 데이터 분류절차가 효과적으로 실제에 적용 될수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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