Design and Implementation of Topic Map Generation System based Tag

태그 기반 토픽맵 생성 시스템의 설계 및 구현

One of core technology in Web 2.0 is tagging, which is applied to multimedia data such as web document of blog, image and video etc widely. But unlike expectation that the tags will be reused in information retrieval and then maximize the retrieval efficiency, unacceptable retrieval results appear owing to toot limitation of tag. In this paper, in the base of preceding research about image retrieval through tag clustering, we design and implement a topic map generation system which is a semantic knowledge system. Finally, tag information in cluster were generated automatically with topics of topic map. The generated topics of topic map are endowed with mean relationship by use of WordNet. Also the topics are endowed with occurrence information suitable for topic pair, and then a topic map with semantic knowledge system can be generated. As the result, the topic map preposed in this paper can be used in not only user's information retrieval demand with semantic navigation but alse convenient and abundant information service.

웹2.0환경에서의 핵심적인 기술은 태깅이며, 현재 블로그와 같은 웹 문서에서부터 이미지, 동영상 등과 같은 멀티미디어 데이터에 이르기까지 폭넓게 적용되고 있다. 그러나 태깅에 사용된 태그가 정보 검색에 재사용되어 검색의 효율성을 극대화 시킬 것이라는 기대와는 달리 실제로는 태그가 가지는 근본적인 한계들로 인해 만족스럽지 못한 검색결과가 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 이미지 검색에 대한 선행연구를 기반으로 의미론적 지식체계인 토픽맵 생성 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현 결과 클러스터 내의 태그 정보들은 토픽맵에서의 토픽으로 자동 생성되었으며, 생성된 토픽맵의 토픽들 간에는 WordNet을 적용하여 의미연관관계를 부여하였다. 또한 토픽 쌍에 적합한 어커런스 정보들을 추출하여 토픽들에 부여함으로서 의미론적 지식체계인 토픽맵을 생성하였다. 이와 같이 생성된 토픽맵은 사용자의 정보검색 요구에 대한 시맨틱 내비게이션의 제공을 가능하게 할 뿐만 아니라 풍부한 정보제공이 가능하다.