시맨틱 웹 응용의 구현에 있어 가장 중요한 기술이 시맨틱 웹의 특징을 만족하는 웹 온톨로지의 구축임에도 불구하고, 대부분 웹 온톨로지의 구축에 적용된 기법들이 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징을 만족하지 못함에 따라 시맨틱 웹 응용의 발전과 보급이 미흡하다. 따라서 본 연구는 온톨로지와 웹 온톨로지 관련 연구들을 분석하여 시맨틱 웹을 위한 웹 온톨로지의 특징들을 파악하고, 기존 온톨로지 구축과 웹 온톨로지 구축을 위해 제안된 구축 기법들을 비교 분석하여 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징에 적합한 웹 온톨로지 구축 기법을 제안하였다.
시맨틱 웹 응용의 성공은 현재 웹 기술을 바탕으로 하여, 지식에 대한 규칙과 추론 기능이 제공되는 웹 온톨로지 구축에 달려있다. 이를 위해 본 연구는 기존에 제안된 온톨로지 구축기법들을 비교 분석하고, 시맨틱웹과 웹 온톨로지의 특징을 조사하여 시맨틱 웹 응용의 기반기술이 되기 위한 웹 온톨로지의 기술적 특징과 지식표현 단계를 정의하고, 현재 웹 기술과 관련되는 웹 온톨로지의 기술적 요소를 연구하였다. 이를 바탕으로 시맨틱 웹 응용을 위한 웹 온톨로지 구축기법을 제안하고, 제안한 구축기법을 적용하여 다양한 지식분야의 웹 온톨로지들을 구축하였으며, 구축된 웹 온톨로지들의 추론 검증 결과를 통해 제안된 구축방법이 기존 온톨로지 구축기법들에 비해 시맨틱 웹 응용의 요구 조건을 충족하는 결과가 획득됨을 확인하였으며, 따라서 제안한 웹 온톨로지 구축기법이 시맨틱 웹 응용에 적합한 구축기법임을 증명하였다.
인터넷이 등장하고 대중화되면서 웹 1.0의 개념에서 웹 2.0을 지나 웹 3.0을 바라보고 있다. 이러한 웹의 발전 과정에서 시맨틱 웹이 등장하게 되었고 시맨틱 웹이 GIS와 접목되어 시맨틱 GIS가 등장하게 되었다. 기존 GIS 시스템에서는 사용자들이 국한된 정보만을 제공받아 왔지만 웹이 발전하고 수많은 컨텐츠가 생성되면서 웹의 데이터를 GIS와 연결시켜서 사용자에게 풍부한 정보를 제공 할 수 있는 시스템이 연구, 개발되고 있다. 하지만 기존 연구들은 Learning 및 Population 기법 부재로 인하여 시맨틱 웹에서 지향하는 풍부한 서비스 제공에 어려움을 겪고 있다. 따라서 이 논문에서는 Learning 및 Population 기법을 통해 웹으로부터 비공간 정보를 추출하여 서비스 할 수 있는 시맨틱 GIS 시스템 모델을 설계한다. 이 구현 모델의 기대효과로 사용자는 구현 될 시스템을 사용하여 특정 공간에 대한 비공간 정보들을 웹으로부터 수집하여 사용자에게 풍부한 정보를 제공할 수 있다.
시맨틱 웹 응용의 구현에 있어 가장 중요한 기술이 시맨틱 웹의 특징을 만족하는 웹 온톨로지의 구축임에도 불구하고, 대부분 웹 온톨로지의 구축에 적용된 기법들이 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징을 만족하지 못함에 따라 시맨틱 웹 응용의 발전과 보급이 미흡하다. 따라서 본 연구는 온톨로지와 웹 온톨로지 관련 연구들을 분석하여 시맨틱 웹을 위한 웹 온톨로지의 특징들을 파악하고, 기존 온톨로지 구축과 웹 온톨로지 구축을 위해 제안된 구축 기법들을 비교 분석하여 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징에 적합한 웹 온톨로지 구축 기법을 제안한다. 실험은 제안된 방법에 따라 서술 논리와 SWRL의 표현 방법을 이용한 공리 규칙을 기반으로 온톨로지를 모델링하여 추론 기반의 웹 온톨로지를 구축하였으며, 구축된 온톨로지의 검증을 위한 온톨로지 추론 실험을 통해 온톨로지 성능을 검증하였다. 구축된 웹 온톨로지를 기반으로 하는 시맨틱 웹 응용의 예로 지능형 이미지 검색 시스템을 실험 시스템으로 구현하였다. 실험 시스템의 성능 평가를 위해 비교 대상 시스템과의 검색 실험 결과, 실험 시스템이 재현율과 정확율에 있어 우수한 성능을 보여주었다.
시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용하여 질의를 처리하기 때문에 보다 정확한 검색 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 추론을 통하여 얻어진 새로운 지식도 검색 결과에 포함시킬 수 있다. 메타데이터와 온톨로지를 기술하기 위한 시맨틱 웹 언어 중 RDF와 RDF 스키마가 보편적으로 많이 활용되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마로 기술된 시맨틱 웹 언어에 대한 효과적인 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 키워드 질의 처리 결과의 기본 단위를 전체 웹 문서나 부분이 아닌 정보 리소스로 정의하였다. 그리고 메타데이터와 온톨로지 정보를 모두 고려한 시맨틱 웹 환경의 키워드 질의를 3가지 유형으로 분류하고 다양한 관련 질의에 대한 처리를 효과적으로 지원하기 위하여 키워드 인덱스와 저장 구조를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 키워드 인덱스는 질의 조건으로 주어진 키워드를 직접 포함하고 있는 리소스는 물론 의미적 관계에 의해 간접적으로 포함하고 있는 리소스에 관련된 정보를 쉽게 제공할 수 있다. 그리고 본 논문에서는 클래스와 속성의 일반적인 정보와 계층 정보를 단순한 레이블링 기법을 이용하여 표현한 후 제안된 저장 구조를 이용해 정보를 유지하여 시맨틱 웹 환경에 적합한 키위드 질의 처리를 지원하고자 한다.
서로 연결된 데이터들의 의미를 컴퓨터가 이해하여 자동으로 처리할 수 있는 시맨틱 기술의 보급이 확산되고 있다. 시맨틱 웹에서 데이터에 대한 처리는 데이터 자체에 대한 접근뿐만 아니라 데이터 상호간의 연관성 즉, 데이터 상호간의 의미에 대한 이해와 접근을 중요시 하고 있다. 시맨틱 웹의 데이터와 그 연관성을 표현하기 위해 W3C에서는 RDF를 표준 형식으로 제정하였으며 RDF로 표현된 데이터에 대한 질의 처리를 지원하기 위해 여러 RDF 질의어가 제안되었으나 시맨틱 연관성을 고려한 질의어 정의와 이에 관련한 질의 처리 기법은 계속적인 연구가 필요한 분야이다. 본 논문에서는 RDF 질의 처리를 위해 소개된 접미사 배열 기반의 인덱싱 기법을 기반으로 시맨틱 연관성의 대표적 유형인 ${\rho}$-path 질의를 처리하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 질의 처리 방법의 성능 평가를 위해 다른 두 가지 형태의 처리 방법을 구현하여 실험적으로 비교하였다. 평균 질의 처리 시간 측정을 통해 제안 기법이 다른 두 가지 처리 방법에 비해 각각 약 1.8~2.5배와 3.8~11배의 우수한 처리 성능을 보인다.
최근 사물인터넷 환경에서는 발생하는 센서데이터의 가치와 데이터의 상호운용성을 증진시키기 위해 시맨틱웹 기술과의 접목에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 센서데이터와 서비스 도메인 지식의 융합을 위한 센서데이터의 시맨틱화는 필수적이다. 하지만 기존의 시맨틱 변환기술은 정적인 메타데이터를 시맨틱 데이터(RDF)로 변환하는 기술이며, 이는 사물인터넷 환경의 실시간성, 대용량성의 특징을 제대로 처리할 수 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센서데이터의 실시간 병렬처리를 통해 시맨틱 데이터로 변환하는 기법을 제시한다. 본 기법에서는 시맨틱 변환을 위한 변환규칙을 정의하고, 정의된 변환규칙과 온톨로지 기반 센서 모델을 통해 실시간 병렬로 센서데이터를 시맨틱 변환하여 시맨틱 레파지토리에 저장한다. 성능향상을 위해 빅데이터 실시간 분석 프레임워크인 아파치 스톰을 이용하여, 각 변환작업을 병렬로 처리한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센서데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하여, 본 논문에서 제시된 기법을 입증한다.
본 논문은 시맨틱 기술을 활용한 OpenAPI 조합가능 서비스 검색 기법 개발을 위해 관련 연구들을 분석하여 적용방안을 도출하였다. OpenAPI 조합가능 서비스 검색이란 선택된 서비스의 출력과 매칭이 되는 입력을 가진 서비스나 선택된 서비스의 입력과 매칭되는 출력을 가진 서비스를 찾는 것이다. 본 논문에서는 기존의 키워드 기반의 조합 가능 서비스 검색 기법의 한계를 시맨틱 기술을 활용하여 해결하기 위한 관련연구로 SAWSDL-MX2와 LOG4SWS.KOM에 관한 논문들을 분석했다. SAWSDL-MX2에서는 세가지 매칭 기법과 이에 따른 유사도 분석 기법을 제시하였고, LOG4SWS.KOM에서는 두가지 매칭 기법과 이에 따른 유사도 분석 방법을 제시하였다. 관련 연구들에서 분석된 내용을 바탕으로 OpenAPI 조합 가능 서비스에 대한 매칭 기법의 정의, 유사도 분석 기법의 정의가 추후 진행되어야 한다.
오늘날 웹의 사용자와 컨텐츠가 급격히 증가함에 따라 지능적 정보시스템과 웹 서비스(Web Service) 개념이 여러 분야에서 활발히 연구되고 있으며, 사용자에게 의미 정보를 제공하기 위한 시맨틱 웹서비스의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 서비스를 위한 FXDB (FUZZY XML DATABASE) 시스템 설계 기법과 의미정보(Semantic Information)를 자동으로 실시간 웹 서비스 할 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 FXDB 시스템은 XML 기술과 퍼지기술을 이용하여 웹상의 메타데이타를 데이터베이스에서 의미적으로 자동해석하고 XML 기반 웹 서비스할 수 있는 시스템 구조를 제안한다. 따라서 시맨틱 웹 환경을 위한 메타데이타의 해석을 좀 더 자동화, 지능화 할 수 있는 차세대 웹을 구현하는데 기여할 수 있을 것이라 기대한다. 또한 웹 사용자의 입장에서는 의미정보에 따른 빠른 의사결정과 시맨틱 웹 정보검색이 가능하게 될 것이다.
모바일 환경에서 사용자의 GPS 궤적은 위치기반서비스(Location Based Service)에서 새로운 자원으로써 활용되고 있다. 위치기반서비스의 확장을 위해 단순히 사용자의 위치를 지도에 표시하는 것뿐만 아니라 사용자들이 위치했던 장소들이 내포하고 있는 의미를 발견해 내는 것이 필요하다. 이를 위해 최근 사용자의 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest)의 정보를 결합하여 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)을 생성하고 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 기존연구의 경우 시맨틱 궤적을 생성하기 위해, 사용자의 GPS 궤적과 POI의 면적 정보(polygon)가 겹칠 경우를 찾아내서 이를 시맨틱 궤적으로 생성하였다. 하지만 대부분 공개된 POI 정보는 실제 장소들의 면적 정보를 제공하지 않고 좌표(point) 값 만을 제공하기 때문에 기존의 방법으로는 시맨틱 궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 GPS 궤적과 POI의 좌표 값을 이용하여 사용자가 실제 방문했을 것으로 예상되는 POI 를 추정하고 이를 시맨틱 궤적으로 생성해 내는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 GPS 궤적의 속력 정보를 사용하여 사용자가 정지했었던 구간을 판별하고, 정지 구간 주변의 POI 밀도에 따라 정지 구간을 영역으로 확장한다. 그리고 영역에 포함된 POI 중 정지 구간과의 거리가 가장 가깝고, 가장 오랜 시간 포함되었던 POI를 사용자가 방문했던 POI로 판단한다. 이 방법은 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다는 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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