온톨로지(Ontology)란 인간이 사물을 분류할 때 어떠한 개념적인 의미로 분류를 하는 것으로부터 출발하여, 현상이나 개념에 의미를 두어 객체화 하는 것을 말한다. 또한, 공학에서의 온톨로지는 공유하는 개념과 형식적이고 명확한 명세로 그 의미를 부여 하는 개념적인 것이 공학에서의 온톨로지이다. 방송 멀티미디어로 특화된 표준인 TV-Anytime과 멀티미디어 전반을 표현하는 MPEG-7의 표준을 바탕으로 방송용 멀티미디어 표현방법에 사용할 수 있는 온톨로지 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 TV-Anytime의 멀티미디어 표준과 MPEG-7의 멀티미디어 표준을 기반으로 방송용 콘텐츠에 대한 온톨로지를 개발 하였으며, 온톨로지를 표현하기 위한 언어로 OWL(Web Ontology Language)과 RDF(Resource Description Framework)을 사용하여 방송 콘텐츠 메타데이터를 표현하는 온톨로지를 개발하였다.
MPEG-IoMT(Internet of Media Thing) 국제 표준은 미디어 사물 인터넷 간 프로세싱된 데이터를 주고 받기 위한 표준이다. 미디어 사물 간 주고 받기 위한 표준화된 데이터 표준은 제정되었으나, 미디어 사물에 연결하기 위한 미디어 사물의 서비스 조건에 대한 서술 표준은 존재하지 않는다. 본 논문에서는 미디어 사물을 연결하기 이전에 서비스 정보를 제공하기 위한 Service Description 온톨로지를 제안하며 제안된 온톨로지를 통해 미디어 사물의 자동화된 스마트 계약이 수월해질 것으로 예상된다.
MPEG-IoMT 프로젝트는 미디어 사물 간 미디어 또는 가공된 데이터를 주고 받을 수 있게 제정된 표준으로 MPEG-IoMT 표준을 통해 센서, 분석기 등 다양한 미디어 사물과의 연결로 새로이 가공된 데이터를 만들어 주고 받을 수 있게 된다. 하지만 현재는 사용자가 다른 미디어 사물을 연결하고자 할 때 그 기능을 직접 찾고 설정을 해야하는 불편이 있다. 본 논문에서는 MPEG-IoMT 내에 다른 미디어 사물과의 자동적인 연결과 통신이 가능하도록 설정할 수 있는 Setup Information 온톨로지에 대해 제안한다.
본 논문은 다양한 형식으로 구성된 멀티미디어 데이터베이스를 의미적 통합 (Semantic Integration)/검색 (Semantic Retrieval) 하기 위한 멀티미디어 온톨로지 구성 방법에 대해 기술한다. 우리는 이를 위해 멀티미디어 콘텐츠를 기술하고 있는 대표적 표준인 MPEG-7 Multimedia Description Schemes(MDS)와 TV-Anytime 의 개념에 기반한 통합 온톨로지를 구성하고 Web Ontology Language(OWL)를 이용하여 다시 표현한다. 그리고 현재 다른 개념 및 다른 형태의 온톨로지와 우리가 구성한 통합 온톨로지와 의 상호운용성에 대해 기술한다. 마지막으로, 통합 멀티미디어 온톨로지를 이용한 의미적 검색 방법에 대해 기술한다.
최근 컴퓨터와 네트워크의 기술 발달로 멀티미디어 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 정보검색 시스템도 텍스트 데이터 위주에서 벗어나 멀티미디어 데이터 검색이 큰 비중을 차지하고 있다. 또한 멀티미디어 데이터 질의어처리도 기술적인 변화와 함께 다양한 질의어 확장으로 검색의 정확성을 높이고 있다. 본 논문에서는 인간의 감성에 대한 '재미' 주제 온톨로지를 구축하여 질의어 확장에 응용하였고, 한편의 동영상에서 재미 요소를 찾아내는 멀티미디어 데이터 검색 시스템을 구축하였다. 온톨로지 구축은 한글 워드넷(KorLex)에서 "재미"라는 특정 감소 요소의 의미 계층 구조를 파악하고 토픽맵을 이용하여 구축하였다. 또한, 온톨로지에 정의된 용어들 사이의 가중치는 실시간으로 계산하여 질의어를 확장에 적용하였으며, 따라서 검색의 효율성과 질을 높였다. 검색방법은 사용자가 질의어를 직접 입력하는 텍스트 입력 검색과 온톨로지 구조를 이용한 GUI 인터페이스 검색방법으로 나누어 사용자의 편의성을 증대시켰다.
인터넷의 활용이 매우 활발해진 현재 각 개인 컴퓨터에 저장된 다양한 데이터의 공유 및 미니홈피, 블로그 등을 통한 웹 게시가 급증하고 있다. 그러나 그러한 개인 데이터 사용을 위해 컴퓨터에 저장되어있는 수많은 데이터 중 원하는 데이터를 검색하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면, 파일명, 작성일자 등 매우 제한된 정보를 사용하여 검색을 하기 때문에, 사용자 질의에 합당한 결과를 제시하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 첫째로, 온톨로지를 정의한다. 둘째로, 온톨로지 기반의 메타데이터를 정의한다. 셋째로, 데이터 간 의미적 연관성을 고려한 추론 기술을 적용한다. 즉, 각 데이터 간 의미를 고려한 검색을 개인 데스크톱 검색에 적용한다. 본 논문은 개인 미디어 검색을 위한 메타데이터 정의 및 추론 기술의 적용에 대하여 기술한다.
기존의 XML 질의 방법은 단순 키워드 정합이나 단순 구조적 확장 등에 국한되므로 문서에 내재된 정보를 검색하기에 불충분할 뿐만 아니라,모든 문서에 질의를 인가함으로써 정보검객의 효율을 저하시킨다. 본 연구는 온톨로지로부터 생성한 포괄적 BTD에 의해 검객대상 문서를 사전에 미리 선별하는 문서여과 방법과 온톨로지의 개념구조와 개념 간 연관관계를 추론하여 질의를 확장하는 방법을 제안함으로써 XML정보검색의 효과를 증대 하고자 한다. 제안한 문서여과 및 질의확장 방법은 다양한 XML 문서를 대상으로 검색 효과를 실험하였다.
웹의 확산과 더불어 웹 상에 존재하는 정보의 양은 예측할 수 없을 정도로 증가하였고, 웹 사용자의 이용수준과 요구사항도 매우 다양하고 복잡해졌다. 이러한 환경에서 사용자 요구에 맞는 적절한 정보를 제공하기 위해서는 정확하고 필요한 정보만을 효율적으로 추출하고, 웹 정보들 간의 관계와 정보 자원들 사이의 의미적 연관성을 기술하는 지식 표현 수단으로 온톨로지(Ontology)가 필요하게 되었다. 이를 위해 W3C는 다양한 온톨로지를 통합하여 시맨틱 웹에서 웹 정보들간의 의미적 표현을 기술할 수 있는 표준으로 OWL(Web Ontology Language)을 제안하였으나, 이를 활용하기 위한 저작도구가 전무한 실정이다. 따라서 본 논문은 W3C에서 표준으로 제안하고 있는 OWL의 속성들을 분석하여, OWL 구문을 직관적이고 효율적으로 생성, 저작할 수 있는 OWL builder를 설계 및 구현하였다.
정보 검색에 대한 연구는 방대한 데이터에서 원하는 검색 정보를 제공할 뿐 만 아니라 개인의 취향에 따른 맞춤 검색 및 추론된 지식을 제공하는 데 초점을 두고 있다. 본 논문의 목적은 데이터를 개념화하여 분류 및 정의할 수 있는 온톨로지 구조를 기반으로 숨어있는 지식을 발견하여 개인 맞춤 검색을 제공하는 추론 알고리즘에 대해 연구하는 것이다. 현재의 검색에서는 방대한 데이터에서 너무 많은 검색 결과를 제공 하거나 검색 결과를 제공하지 못하는 경우도 발생하고 여다. 이러한 정보 검색의 단점을 보완하기 위해 OWL 온톨로지 제약조건과 연관 마이닝 방법으로 추론된 연관 지식을 SWRL 추론 언어로 표현하여 Jess 엔진을 통한 새로운 지식을 발견하여 효율적인 검색을 지원하는 알고리즘을 제안한다. 식당, 주유소, 제과점 등의 도메인에 따른 개인별 선호 온톨로지를 구축하고, 주유소 개인 선호 데이터를 예제로 하여 연관 및 온톨리지 기반에서 정보를 검색할 때, 연관 및 추론 정보를 제공함을 보여준다.
최근 시맨틱 웹에 대한 관심과 필요성이 높아지면서 시맨틱 웹의 핵심기술인 온톨로지 역시 다양한 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 온톨로지는 웹 2.0환경에서 널리 인용되는 폭소노미의 문제들을 해결하기 위한 대안이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 2.0 환경의 폭소노미 기술이 가지는 단점을 보완하고자 폭소노미 기반의 데이터를 온톨로지로 변환해주는 위치 정보 온톨로지 자동 구축 시스템을 제안한다. 제안된 기법은 폭소노미 기반 웹 서비스인 Flickr에 온톨로지 기술을 적용하여 Flickr의 이미지 데이터들과 이들의 메타데이터인 태그들로부터 위치정보 태그와 공간 관계를 추출하고 OWL형태의 온톨로지로 자동 구축한다. 위치정보 태그와 의미적 공간 관계를 분석하고 추출하기 위해 여러 웹 서비스에서 제공하는 공개질의정보 API(이하 openAPI)를 사용하였다. 따라서 본 연구에서 구현한 시스템은 폭소노미 데이터를 온톨로지의 의미적인 정보로 연결해 줌으로써 개념적인 관계를 보완하고 더욱 정확한 검색결과를 제공 할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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