2013년에 ISO 25964-2가 소개되었지만 지금까지 이에 대한 심층적인 분석이나 구체적인 활용 방안을 제시한 연구는 아주 미미하다. 본 연구에서는 ISO 25964-2에서 강조하고 있는 시소러스 상호운용성을 분석하고, 그 활용가능성을 살펴보았다. 구체적으로, 본 연구에서는 ISO 25964-2에서 제안한 개념 통합 방식인 매핑 유형을 분석하였다. 또한 ISO 25964-2의 매핑 유형을 확인하기 위해 온톨로지와의 연계 방안을 모색하고, 마지막으로 시소러스와 온톨로지의 상호운용성을 확인하기 위해 우리나라 행정부처의 기관명을 대상으로 한 온톨로지 모형을 시범적으로 설계하고 구축하였다.
이 연구에서는 AGROVOC 시소러스의 개념간 관계를 분석하여 시소러스의 의미 관계의 모호성과 비일관성을 밝히고, 이러한 단점들을 개선한 은톨로지의 개념간 관계를 제시하였다. 개념간 관계 분석의 결과로 온톨로지의 개념간 관계의 핵심 요소인 개념 모형과 의미론적으로 발전된 개념간 관계 유형을 제시하였다. 이 관계들은 부분적으로 추론 기능을 수행할 수 있으며 보다 명확한 의미 관계를 기반으로 하는 지식조직시스템에 적용할 수 있을 것이다. 그리고 시소러스의 개념간 관계 유형을 확장하는데 이용할 수 있는 새로운 관계 유형들을 밝혀내었고, 이 관계 유형들이 법률분야 관련어집과 같은 기존 시소러스에도 활용할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 W3C를 중심으로 시맨틱 웹을 위한 표준 온톨로지 언어로 제안된 OWL(Web Ontology Language)을 바탕으로 패싯형 시소러스인 AAT(Art and Architecture Thesaurus)의 개념 체계를 이용한 온톨로지 스키마를 구현하여 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 기반 시스템을 구축하였다. 특히, 개념의 범위를 AAT의 Furniture 패싯 이하의 용어에 한정하였고 이 중 개념관계가 다양하고 많은 어휘를 가진 하위 패싯인 Chair 개념을 중심으로 시스템 구현 및 테스트를 하였다. 이 시스템은 올톨로지로 정의된 개념을 검색하며, 동의어에 대해 항상 우선어(Preferred term)를 제시하여 어휘를 제어한다. 또한 질의어를 중심으로 한 용어간의 관계를 이용자에게 제시하고 관련어 및 개념의 분류기준 속성을 제시한다. 그 밖에 개념에 인스턴스 값을 입력하고 이를 RDF 문서로 재생산하는 시스템을 구축하여 온톨로지 시스템 응용의 일례를 제시하였다. 이 과정에서 여러 온톨로지를 도입하였고, 인스턴스 값을 담기위한 컨테이너 기반으로 메타데이터 요소를 사용하였다.
본 논문은 시소러스 구축 시 직면하는 문제점과 구축방법을 비판적으로 검토하고, 여러 가지 구축 방법 중 직접구축 방법을 제안하였다. 또한, 확장검색의 효율성을 보장할 수 있는 시소러스 구축을 위해 의미적 준거인 개념패싯, 관계패싯 등의 도입과 활용을 도입하였으며, 이를 이용하여 구축한 과학기술분야 시소러스의 구축사례를 제시하였다. 특별히, 패싯이 반영된 시소러스에는 다양한 관점이 반영될 수 있으므로 검색의 효율성이 보장된다는 장점이 있고, 인접 과학기술분야에 응용될 수 있다. 일례로 본 시소러스는 과학기술 연구자들의 협업을 지원하기 위한 정보유통 서비스에 응용될 수 있으며, 향후 고도화된 지식 서비스에도 확장 응용될 수 있다.
본 연구에서는 역사인물 중심의 온톨로지를 구축하기 위해 기존의 한국역사용어시소러스의 문제점을 분석하는 동시에 한국역사용어시소러스 및 국편의 다양한 정보검색 시스템을 활용하는 전문가들의 인터뷰를 실시하였다. 한국역사용어시소러스의 개념 표현 기준과 전문가들이 작성한 마인드맵을 분석하여 현재 시스템과 전문가간의 정보 표현의 차이를 확인하였다. 이를 바탕으로 역사정보 이용자들의 정보요구에 부합하고 잠재력 있는 정보검색시스템에 적용할 역사용어 온톨로지 모형을 설계하였다. 본 연구에서는 먼저 클래스, 속성을 정의하고, 인스턴스 입력시 고려해야 할 점들을 나열함으로써, 역사정보가 갖는 고유한 특성들을 정리하였다. 또한 온톨로지의 장점인 개념 확장을 활용하여 역사정보의 다양한 특성들을 조합하고 이를 통해 새로운 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 분야 온톨로지 구축을 위하여 분야 상위 온톨로지를 구축한 다음, 분야 시소러스의 개념과 관계를 이용하여 분야 상위 온톨로지를 확장하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 우선 일반분야 시소러스와 분야 사전을 이용하여 분야 상위 개념 분류체계를 구축한다. 다음, 분야 시소러스의 개념을 분야 상위 온톨로지의 상위 개념으로 분류하고, 광의어(Broader Term: BT)-협의어(Narrower Term: NT) 및 광의어-관련어(Related Term: RT) 사이의 관계를 분야 상위 온톨로지에서 정의한 의미관계로 분류한다. 개념 분류는 두 단계로 진행되는데, 1단계에서는 빈도수 기반 방법, 2단계에서는 유사도 기반방법을 적용하여 시소러스 개념을 분야 상위 온톨로지의 개념으로 분류한다. 관계 분류에서는 두 가지 방법을 적용하였는데, (i) 훈련데이타가 부족한 경우를 위하여 규칙기반 방법으로 BT-NT/RT관계를 iso와 기타 관계(non-isa관계)로 분류하고, 다시 패턴기반 방법으로 non-isa관계를 온톨로지를 위한 의미관계로 분류한다. (ii) 훈련데이타를 충분히 가지고 있을 경우, 최대 엔트로피 모델(MEM)을 적용한 특징기반 분류 기법을 사용하되, k-Nearest Neighbors(k-NN)방법으로 훈련데이타를 정제하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 시스템을 구축하였고, 실험 결과 사람에 의한 판단 결과와 비교 가능한 성능을 보여 주었다.
지식을 축적하고 활용하기 위한 계속된 시도들이 '시맨틱 웹'이라는 개념에까지 이르게 되었는데, 시맨틱 웹이란 결국 인간의 지식을 정형화하겠다는 정보조직의 욕구에서 비롯된 산물로써, 인간이 언어로 표현하는 지식을 정형화하는 방법을 제시하고 이를 표준 웹 환경으로 통합하여 미래의 웹 환경을 일종의 통합된 목록시스템으로 구현하려는 노력이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 시맨틱 웹의 전반적인 개요와 시맨틱 웹을 구현하기 위한 기반인 RDF 스키마 및 여러 온톨로지 언어의 특징과 역할에 대해 살펴보고 몇가지 온톨로지를 기반으로 한 응용 연구를 소개하였다. 또한, W3C를 중심으로 시맨틱 웹을 위한 표준 온톨로지 언어로 제안된 OWL(Web Ontology Language)을 바탕으로 패싯형 시소러스인 AAT(Art and Architecture Thesaurus)의 개념 체계를 이용한 온톨로지 스키마를 구현하여 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 기반 시스템의 구축사례로 제시하였다.
본 연구는 시소러스 국제표준(ISO 25964-1) 제11절 "패싯 분석"과 제5절의 "시소러스에 있어서의 개념 및 그들의 범위"를 분석하여, 제11절에 예시된 기본 범주(대상, 물질, 에이전트, 행위, 장소, 시간 등)를 확장하는 데에 목적이 있다. 이를 위해 온톨로지의 최상위 개념(구구리일랑(溝口理一郞)의 상위 온톨로지인 YAMATO)과 기존의 기본 범주들(Ranganathan의 PMEST, FRBR 제3집단, CRG 13 범주 등)을 참조하여, 기본 범주에 정신적 실체를 명시적으로 추가하고, 일부를 조정하여 기본 범주를 확립했다. 또한, 확립된 기본 범주를 Ranganathan의 PMEST의 구체성/추상성과 구구리일랑(溝口理一郞)의 YAMATO의 독립성/종속성을 기반으로 재편성 및 구조화하였다. 최상위 범주를 독립 실체와 종속 실체로 이분하고 하위 구분으로 전자는 28범주, 후자는 2범주를 두었다. 본 연구의 결과는 기본 범주의 활용이 기대되는 분류, 택소노미, 시소러스 등의 제어 어휘 및 정보검색용 온톨로지를 생성할 때 최상위 개념으로서 재활용되고 참조할 수 있을 것으로 기대된다.
기초학문자료의 특성인 복잡한 관계의 개념구조, 자료유형 및 자료간의 의미적 상관관계 등을 표현할 수 있는 기초학문자료 메타데이터 모형을 설계하였다. 설계된 메타데이터 모형의 정당성 및 효율성을 평가하기 위해 실제 구축된 자료의 분석을 토대로 실제적인 메타데이터 구성요소를 제시하였다. 메타데이터의 기반검색의 한계를 극복할 수 있는 확장된 시소러스를 설계하였으며 도메인 온톨로지를 구축하는 방안을 모색해 보았다. 또한 철학 종교학 분야의 주제분류 중심의 확장시소러스를 설계하고 토픽맵 기반 시스템으로 구현하여 주제 중심의 메타데이터 검색이 가능함을 보였다.
본 논문에서는 기존 온톨러지를 가공하여 용도에 맞게 변환하는 방안을 모색하였다. 변환방법으로서는 범주정보 단순화와 구체화를 고안하였다. 이 각각은 다시 범주표제와 기저범주를 이용한 방법으로 나누어 생각하였다. 또한 상이한 범주집합들 사이의 관계를 밝히는 방법도 도출하였다. 정립한 변환 방법론을 활용하여, (1) Roget 시소러스로부터 7개의 범주로 구성된 '이야기 분석용 온톨러지'[32]의 원형을 구축하였고, (2) 이미 알려진 22가지 멀티미디어 게임 흡인요소를 바탕으로 세분화된 흡인요소 207가지를 발견할 수 있었으며[35], 그리고 (3) 10개의 심소와 22가지 멀티미디어 게임 흡인요소 사이의 관계를 밝혀낼 수 있었다[36].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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