초록
기존의 논문검색은 키워드 기반 검색이고, 발간된 자료의 양이 방대해 짐에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하는데 어려움이 가중되고 있다. 사용자의 의도에 맞는 정보를 검색하기 위해서는 인터넷 환경에서 웹 문서 자원 사이의 의미 정보를 온톨로지로 표현하고, 이 온톨로지를 컴퓨터가 이해할 수 있게 하는 시맨틱 웹의 도입이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 OWL 온톨로지 기반의 추론을 통한 논문정보 검색시스템에 대하여 논한다. 시맨틱 웹의 새로운 온톨로지 언어로 부상한 OWL기반의 논문 온톨로지를 구축하고, 논문 속성들 간의 다양한 상관관계를 서술논리 쿼리로 작성한다. 검색시스템은 이 쿼리를 기반으로 논문 온톨로지에 대하여 추론함으로써 지능적인 정보검색이 가능하도록 하였다. 마지막으로 기존 논문 검색 방법과 본 논문의 실험 결과를 비교하였다.
The conventional paper retrieval is the keyword-based search and as a huge amount of data be published, this search becomes more difficult in retrieving information that user want to find. In order to search for information to the user's intent, we need to introduce semantic Web that represents semantics of Web document resources on the Internet environment as ontology and enables the computer to understand this ontology. Therefore, we describe a paper retrieval system through OWL(Ontology Web Language) ontology-based reason in this paper. We build the paper ontology based on OWL which is new popular ontology language for semantic Web and represent the correlation among diverse paper properties as the DL(description logic) query, and then this system infers the correct results from the paper ontology by using the DL query and makes it possible to retrieve information intelligently. Finally, we compared our experimental result with the conventional retrieval.
