시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크는 다양한 분야에서 높은 활용성을 가진다. 본 논문에서는 FOAF 기반 소셜 네트워크에 대하여 다양한 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 네트워크 내의 전문가를 추천하는 시스템을 제안한다. 분석 시스템은 SparQL, RDFS 추론, 그리고 시각화 도구를 이용하여 온톨로지 기반 소셜 네트워크에 대한 효과적인 활용 방안을 제시한다. 그리고 이러한 분석 시스템을 실제 소셜 네트워크에 적용시켜 Centrality, Small world, Scale free 특성 등의 다양한 분석을 수행하고, 특정 분야에 대한 전문가를 분석하는 방법을 제시한다. 이러한 활용방법은 마케팅, 조직 관리, 지식 경영 시스템 등 다양한 분야에서 이용될 것으로 기대한다.
기존 물관련 시스템들은 독자적인 DB 구조를 가지고 있고 검색 서비스는 자체 시스템의 DB를 직접 접근하여 사용자에게 결과를 제시하는 형식이다. 이러한 서비스의 단점은 사용자가 개별 시스템의 서비스에 대한 지식이 없으면 접근하기 어렵다는 점이다. 개별 시스템의 개별 서비스의 개념을 벗어나기 위하여 물관련 시스템에 있는 하천공간자료 검색 정보를 카탈로그 서버에 등록하고, 카탈로그 서버에 등록된 검색정보를 사용자가 검색하는 방식을 적용하고자 한다. 카탈로그 서버에 자료에 대한 정보를 등록할 때 자료의 정보를 어떻게 기술할 것인가의 문제가 발생한다. 개별 서버마다 등록하게 된다면 용어 및 문화에 의한 차이로 같은 개념을 다른 용어로 등록하게 되는 혼란이 발생할 소지가 있다. 예를 들어 강우자료에 대하여 "강우", "Precipitation", "Railfall", "비" 등으로 등록할 소지가 있다. 이러면 실제 자료가 존재하는 데도 등록 방법에 따라 자료의 검색이 어려워진다. 이러한 상황을 제어하기 위하여 검사어휘(Controlled Vocabulary)를 도입한다. 이는 포털의 운영자가 미리 용어의 개념과 용어의 분류체계를 설정하고 등록 자료의 검색어를 미리 설정하여 자료의 원천 소유자가 자료를 등록 시 검사어휘를 참고하여 등록하거나 또는 등록되지 않는 용어의 자료인 경우 이 용어를 포탈에 신규로 등록한다. 검색용어의 난립을 피하기 위하여 사용자의 신규등록은 포탈의 운영자가 어느 정도 제어할 필요가 있다. 검사어휘의 정립과 하천 관련된 분류체계는 하천공간정보 검색의 포탈을 위한 필수사항이다. 검사어휘의 정립의 주된 목적은 이질성의 극복이다. 이질성의 종류는 문법적 이질성, 데이터 형식과 구조 및 문맥적 이질성이 있다. 이 중에서 문맥적 이질성이 가장 넓고 어려운 문제이다. 단위는 분야마다 호칭이 다르고 채택하는 기준마다 다르다. 유사어는 전문용어라도 분야마다 다르다. 우리나라에서 서비스 인코딩시 국어와 영어를 어떻게 처리할 지에 대한 대책도 필요하다. 수문학의 시계열 자료를 다루는 CUAHSI/HIS의 온톨로지는 대 개념으로 물리학적, 화학적 및 생물학적인 분야로 분류하고 있다. 하천공간정보의 온톨로지 구축을 위해 데이터 분석 및 분류, 온톨로지 요소 설정, 온톨로지 데이터 테이블 작성, 클래스 생성 및 계층화, 클래스 계층화에 따른 속성 설정, 클래스에 적합한 개체 삽입, 논리 관계 확인 및 수정과 같은 과정으로 온톨로지 개발을 진행하고자 한다.
온톨로지는 사람들 간의 정확한 의사소통을 가능하게 하고 시스템 사이의 상호운용성을 달성하기 위한 도구로서 다양한 분야에서 많은 기대를 받고 있는 기술이다. 온톨로지의 구축은 기존 온톨로지들 간의 통합을 통해 더욱 효율적으로 이루어질 수 있다. 그러나 기존 온톨로지들이 표현 언어, 대상 도메인, 온톨로지 구성요소 등의 측면에서 다양한 형태와 특성을 가지므로, 온톨로지 통합이 이루어지기 위해서는 온톨로지들 간의 상호운용성의 확보가 필수적이다. 본 논문에서는 온톨로지를 분류하는 체계적인 프레임워크의 제공을 통해 온톨로지들 간의 상호운용성 확보를 지원하는 온톨로지 아키텍처를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 온톨로지 아키텍처는 온톨로지를 바라보는 3가지 관점에 따라 온톨로지 메타계층 분류 축, 시맨틱 도메인 분류축, 온톨로지 구성요소 분류축의 3개의 분류축으로 이루어져 있다. 온톨로지 아키텍처의 3개의 분류축은 온톨로지들 간의 문법적인 상호운용성과 의미적인 상호운용성을 향상시키기 위해 조화롭게 설계됨으로써 온톨로지 통합이 유연하게 이루어지도록 지원한다.
컴퓨터를 활용한 지식과 정보 처리를 위해 온톨로지를 구축하고 활용하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 현재까지의 온톨로지 개발 방법 및 온톨로지 구축 도구는 온톨로지 개발 목적에 따라 제한적인 부분에서 연구되어 사용되고 있다. 그러므로 개발하려는 온톨로지 특성에 따른 적절한 온톨로지 구축 프로세스와 도구가 필요하다. 본 논문에서는 특정 분야의 비전문가가 언어 자원으로부터 지식을 개념화하고, 개념을 형식화하여 온톨로지를 구축할 수 있는 온톨로지 구축 프로세스(OntoProcess)를 제안한다. 그리고 다수의 온톨로지 구축자가 동시에 온톨로지 구축 작업을 행할 경우 i)지식의 개념화 과정에서 동일한 개념을 중복 정의하거나 ii)개념의 형식화 과정에서 형식언어와 포구사용법의 이해 부족으로 인해 온톨로지 구축 능률이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 메타 온톨로지를 이용한 다중 온톨로지 구축 프로세스(OntoProcess)를 제안한다. 제안한 프로세스에 기반한 온톨로지 구축 시스템 (OntoProcess)을 개발하고, 실제 온톨로지 구축 실험을 통하여 제안한 프로세스와 시스템의 효율성을 확인한다. 그리고 온톨로지 구축 과정에서 발견된 문제점 및 이에 대한 해결 방안을 제시한다.
본 논문에서는 한방 온톨로지 기반의 자가진단 시스템을 위해 Jena API를 이용해 한방 온톨로지 기반의 관계를 검색하고, 이를 통해 검색 결과에 대한 정의와 속성 그리고 관계정보를 출력하는 시스템을 설계하고 구축하였다. 온톨로지 기반의 지능화된 의료 서비스를 이용함으로써, 한방분야의 질병 및 증상 정보에 정확성을 부여하고 체계적이고 질적으로 향상된 데이터를 제공한다. 온톨로지 기반의 추론시스템은 다음과 같은 특징이 있다. 첫째, 의미정보가 존재함으로써 검색가 틀려도 의미를 통한 추론이 가능하다. 둘째, 의미와 관계의 추론을 통해 정확한 매치가 없을 경우 유사 개념으로 매칭이 가능하다. 셋째, 단순한 키워드의 매칭이 아닌 의미정보를 이용한 정확한 매칭이 가능하다. 넷째, 관계정보를 이용하여 검색의 관련 정보를 추론할 수 있다.
최근 시맨틱 웹의 중요성이 부각되면서 다양한 분야에서 이와 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 시맨틱 웹과 관련된 연구 중 중요한 부분이 은톨로지와 규칙 및 추론이며, 이들 연구가 실용적인 측면에서 빠르게 진행되기 위해서는 연구를 위해 사용가능한 온톨로지가 많이 구축되어 있어야 한다. 그러나, 온톨로지의 구축은 많은 노력과 시간을 요하기 때문에 온톨로지 합병을 통한 기존 온톨로지의 재사용이 반드시 필요하다. 이미 온톨로지 합병을 위한 도구가 다수 존재하나 이들이 시멘틱 웹에서의 온톨로지 언어인 OWL을 직접적으로 지원하지 않는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 온톨로지 합병도구의 분석을 통해 OWL 온톨로지 합병도구 개발을 위해 필요한 기본적인 기능들을 추출하고, 이를 설계 및 구현하였다. 기존 온톨로지를 OWL로 변환해 주는 도구와 개발된 도구를 사용하여 현재 다수 존재하는 기존 온톨로지를 재활용함으로써 시맨틱 웹의 활용 촉진에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
언제 어디서나 자유롭게 인터넷을 사용할 수 있는 다가오는 유비쿼터스 환경에서 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾고자 하는 사용자들의 요구는 중요한 이슈가 되었다. 대량의 정보에 대한 정확하고 의미있는 검색의 해결책으로 제시된 한 분야가 바로 시맨틱 웹이다. 우리는 본 논문에서 시맨틱 웹의 핵심 기술인 차세대 데이터베이스라 불리는 온톨로지를 통합하고 이를 확장해 나아가는 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서 온톨로지 통합에 사용되는 기법은 맵핑을 이용한 온톨로지 병합(merging) 기법이고, 이를 바탕으로 하는 상위 온톨로지 확장은 통합된 온톨로지를 메타레벨과 언어레벨로 나누는 작업을 통해 이루어진다. 제안된 방법은 중복되는 온톨로지들을 최소화하여 재사용성을 높이는데 기여한다. 또한 온톨로지들 사이의 개념들 간의 관계를 효율적으로 만들고, 시맨틱 웹뿐만 아니라 나아가 유비쿼터스 웹 환경에서 사용자들이 원하는 정보의 공유를 용이하게 한다.
온톨로지 매칭 기술은 시맨틱 웹을 비롯한 여러 분야에서 중요한 기술 중 하나이다. 온톨로지 매칭은 두 개의 온톨로지를 입력으로 받고, 이를 몇 개의 매개변수로 구성된 특정 알고리즘을 이용하여 두 온톨로지 간의 매칭 관계를 알아내는 절차를 말한다. 온톨로지 매칭은 대용량 온톨로지의 통합이나, 지능화된 통합 검색의 구현 및 여러응용프로그램에 의한 도메인의 공유 등 여러 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 일반적으로 온톨로지 매칭의 성능은 온톨로지 매칭이 사용되는 환경과 관계없이 매칭 결과에 대한 측정만으로 평가되어 왔다. 따라서 대부분의 연구는 매칭 결과를 최적화하기 위해 매개변수를 조절하는 것에 집중하였다. 본 연구에서는 기존의 측정방법에 따른 높은 측정결과만을 목표로 하지 않고 온톨로지의 성격과 매칭 결과의 사용 목적에 따라 매개변수를 적절히 변화시켜야 한다는 점에 주목하고, 주어진 환경에 맞게 매개변수를 조정하는 방법론을 제안하고자 한다.
복합어 추출 기법은 최근 활발한 연구가 진행되고 있는 온톨로지 구축과 정보 검색에 중요한 기법으로 연구되어 왔다. 초기의 연구는 주로 언어학적인 필터 기법이나 통계적 기법을 사용하였지만, 최근 문맥정보와 의미 사전 등을 이용하여 용어를 추출하는 방법으로 발전해 오고 있다. 또한 정보검색 분야와 온톨로지 분야에서도 모든 용어를 추출하는 방법보다 문서 집합의 도메인에 적합하다고 판단되는 용어들을 추출하는 방법이 그 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 통계학적 방법을 이용하여 도메인에 적합한 시드 용어의 추출을 하고, 그 시드 용어를 이용해 가중치를 정제하는 방법과 시드 용어로부터 관련된 용어를 추출해 나가는 방법을 적용하여 문서 집합의 도메인에 맞는 용어들을 추출하고자 한다.
시맨틱 웹 구현의 중요한 수단인 온톨로지는 검색, 추론, 지식표현 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그러나 잘 구성된 온톨로지를 개발하는 것은 시간적, 물질적으로 많은 자원이 소모된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 온톨로지를 자동으로 구축하는 시도가 있었다. 본 연구에서는 자연어 문장으로부터 직접 온톨로지를 자동적으로 생성하기 위해 형태소와 문장의 구조를 분석하고 자연어 문장의 서술어를 찾아 해당 온톨로지 서술어로 변환되게 하기 위하여 '서술어 온톨로지(predicate ontology)'를 두어서 분석된 자연어 문장의 서술어가 적절한 온톨로지 서술어로 변환될 수 있도록 한다. 인간 온톨로지 구축가와 제안한 방법을 비교한 실험 결과 정확도에서 나은 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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