• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.157-159
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• 2004

시맨틱 웹 기술을 활용한 시맨틱 검색은 문서의 의미를 온톨로지의 메타데이터로 생성하여 이를 바탕으로 검색을 수행하게 된다. 이와같은 온톨로지 기반의 시맨틱 검색은 논리를 바탕으로 추론을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 적용한 시맨틱 검색 시스템을 언급하고 시맨틱 검색 시스템에서의 성능향상을 위해 추론엔진의 작업메모리 영역의 부하를 줄여 기존의 시스템보다 빠른 성능의 시맨틱 검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 시맨틱 검색 시스템의 성능향상을 위한 방법론으로는 다음과 같다 첫째, 추론엔진이 검색 도메인내의 전체 메타데이터를 가지고 추론을 수행하지 않고 메타데이터의 온톨로지부분 만을 사용하여 사용자가 원하는 질의문을 추론하여 검색에 사용하게 한다. 둘째, 시맨틱 검색 방법에서 Dirtectly 매칭 검색과 시맨틱 추론검색을 병행하여 수행하게 한다. 이를 위해 본 논문에서는 메타데이터의 온톨로지부분과 인스턴스부분을 분리하는 단계와 분리된 온톨로지부분에서 사용자가 원하는 질의를 추론하는 단계, 추론된 질의문을 검색시스템에서 매칭하는 단계를 수행하게 된다. 이러한 방법은 메타데이터의 양이 증가하여도 온톨로지부분은 증가하지 않으므로 추론엔진에서 전 방향 추론단계의 수행시간을 단축과 추론엔진의 호출 횟수를 단축시키는 결과를 가져온다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.451-456
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• 2003

기존 웹 서비스에서 구현하고 있는 n-Tier 분산 아키텍쳐에 대한 시맨틱 웹 서비스를 제공하기 위해 변화되는 내용을 살펴본다. 시맨틱 웹에서는 사람만이 알아보고 분석할 수 있는 형태의 데이터가 아닌 컴퓨터가 이해할 수 있도록 데이터를 표현하게 된다. 컴퓨터가 이해하기 위한 데이터는 단순히 RDBMS에 대한 질의로 이루어지는 것이 아니라 온톨로지에 의한 표현이 필요하게 된다. 기존의 웹은 대부분 데이터를 저장하기 위해 RDBMS를 이용하고 있으며 온톨로지 표현은 이러한 데이터를 기반으로 적성된다면 시맨틱 웹 구성에 많은 도움이 된다. 또 다른 기존의 웹과 시맨틱 웹의 차이점으로 들 수 있는 것은 에이전트가 활용된다는 점이며 이러한 에이전트의 등장으로 인해 각 에이전트의 통신, 지식의 공유와 같은 여러 가지 다른 요소가 고려되어야 한다. 이 논문에서는 시맨틱 웹을 구현하기 위해 에이전트 간의 통신 방법과 지식 표현을 위한 방법에 중점을 두어 시맨틱 웹 분산 아키텍쳐를 제안한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.3
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• pp.1327-1335
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• 2011

XML is good at representing data with hierarchical and self-describing structure. There is no inherent semantics with XML. However, semantics of XML has come up with us as XML is used in wide and advanced applications. This paper surveyed semantics in XML data processing environment. XML semantics can be categorized into four groups according to its usage; structural semantics, relational semantics, extended semantics, and semantic web. Relational database is still a good alternative for storing and managing large volume of XML documents. We propose an extended relational semantics in order to exploit it in managing XML documents such as query processing.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.24-29
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• 2012

시맨틱 웹 기술은 웹의 초창기부터 다양한 연구와 표준이 개발되었지만 이를 활용한 데이터 서비스 분야는 그 역사에 비해 성공 사례가 부족한 것이 현실이다. 최근 웹 2.0을 시초로 링크드 데이터의 성장, 정부의 개방형 데이터 서비스, 소셜 웹 서비스의 등장으로 인해 웹의 구조적 데이터는 폭발적으로 성장해 왔으며, 대용량 시맨틱 웹 기반 서비스에 대한 요구와 연구가 진행되고 있다. 본 고에서는 킬러 애플리케이션으로서 기존 시맨틱 웹 기반 검색 기술의 문제점들을 알아보고 이를 해결하기 위해 최근 화두로 떠오르는 빅데이터(Big Data) 기술 요소인 하둡(Hadoop) 및 NoSQL을 활용하여 대용량 시맨틱 웹 데이터를 활용한 Daum의 영화/음악/인물 기반 의미 검색 및 의학 LOD를 기반한 검색 서비스 개발 사례를 제시한다. 이를 토대로 이종 모델 데이터간 연결 및 실시간 데이터 리비전 관리 등 한계점들을 살펴보고 향후 대용량 공공 데이터 활용을 위한 방향을 모색해 본다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.280-289
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• 2005

지능형 에이전트란 환경상태를 인지하고 상태정보에 따른 적절한 행위를 자동적으로 수행하는 소프트웨어 객체를 말한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 시맨틱 서비스를 지능적이고 자동적으로 수행하는 에이전트 개발을 통해서 시맨틱 웹 응용사례에 대해 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 시맨틱 서비스 에이전트는 다음과 같은 핵심 요소 기술의 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지와 메타데이터 및 사용자 프로파일을 자원으로 사용하여 상태정보를 인지한다. 둘째, SWRL(Semantic Web Rule Language)기반의 추론엔진을 통해서 인지된 상황 정보를 역방향 추론하고 지능적인 행동의 수행을 결정한다. 셋째, 시맨틱 웹 환경의 확장을 통한 에이전트의 활동 범위를 증가시키기 위해서 사용자 중심의 메타데이터 저작기능을 갖는다. 넷째, 시맨틱 서비스 에이전트는 온톨로지 서버 및 시맨틱 미들웨어를 통한 시맨틱 웹 인프라 시스템의 프레임워크를 갖는다. 본 논문에서는 시맨틱 서비스 에이전트의 실제 구현을 통해서 시맨틱 웹 환경이 제공하는 자원을 적극 이용하고 사용자 요구에 맞춰 이를 사용자에게 지능적이고 자동적인 서비스로 제공하는 에이전트를 제안한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.10
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• pp.31-41
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• 2009

In the Semantic Web, it is possible to provide intelligent information retrieval and automated web services by defining a concept of information resource and representing a semantic relation between resources with meta data and ontology. It is very important to manage semantic data such as ontology and meta data efficiently for implementing essential functions of the Semantic Web. Thus we propose an index structure to support more accurate search results and efficient query processing by considering semantic and structural features of the semantic data. Especially we use a graph data model to express semantic and structural features of the semantic data and process various type of queries by using graph model based path expressions. In this paper the proposed index aims to distinguish our approach from earlier studies and involve the concept of the Semantic Web in its entirety by querying on primarily extracted structural path information and secondary extracted one through semantic inferences with ontology. In the experiments, we show that our approach is more accurate and efficient than the previous approaches and can be applicable to various applications in the Semantic Web.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.703-705
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• 2005

지능형 에이전트란 환경상태를 인지하고 상태정보에 따른 적절한 행위를 자동적으로 수행하는 소프트웨어 객체를 말한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 등장에 따른 시맨틱 서비스를 지능적이고 자동적으로 수행하는 에이전트의 개발에 대해 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 시맨틱 서비스 에이전트는 다음과 같은 핵심 요소 기술의 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지와 메타데이터 및 사용자 프로파일을 자원으로 사용하여 상태정보를 인지하고 행동한다. 둘째, SWRL(Semantic Web Rule Language)기반의 추론엔진을 바탕으로 추론을 통한 지능적인 행동을 수행한다. 셋째, 시맨틱 웹 환경의 확장을 통한 에이전트의 활동 범위를 증가시키기 위해서 메타데이터의 저작기능을 갖는다. 넷째, 시맨틱 서비스 에이전트는 온톨로지 서버 및 시맨틱 미들웨어를 통한 시맨틱 웹 인프라 시스템의 프레임워크를 갖는다. 본 논문에서는 시맨틱 서비스 에이전트의 실제 구현을 통해서 시맨틱 웹 환경이 제공하는 자원을 적극 이용하고 이를 사용자에게 지능적이고 자동적인 서비스로 제공하는 에이전트를 제안한다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.1
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• pp.54-67
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• 2015

Nowadays, studies on the fusion of Semantic Web technologies are being carried out to promote the interoperability and value of sensor data in an IoT environment. To accomplish this, the semantic translation of sensor data is essential for convergence with service domain knowledge. The existing semantic translation technique, however, involves translating from static metadata into semantic data(RDF), and cannot properly process real-time and large-scale features in an IoT environment. Therefore, in this paper, we propose a technique for translating large-scale streaming sensor data generated in an IoT environment into semantic data, using real-time and parallel processing. In this technique, we define rules for semantic translation and store them in the semantic repository. The sensor data is translated in real-time with parallel processing using these pre-defined rules and an ontology-based semantic model. To improve the performance, we use the Apache Storm, a real-time big data analysis framework for parallel processing. The proposed technique was subjected to performance testing with the AWS observation data of the Meteorological Administration, which are large-scale streaming sensor data for demonstration purposes.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.10
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• pp.107-116
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• 2012

The applying of semantic technologies that aim to let computers understand and automatically process the meaning of the interlinked data on the Web is spreading. In Semantic Web, understanding and accessing the associations between data that is, the meaning between data as well as accessing to the data itself is important. W3C recommended RDF (Resource Description Framework) as a standard format to represent both Semantic Web data and their associations and also proposed several RDF query languages in order to support query processing for RDF data. However further researches on the query language definition considering the semantic associations and query processing techniques are still required. In this paper, using the suffix array-based indexing scheme previously introduced for RDF query processing, we propose a query processing approach to handle ${\rho}$-path query which is the representative type of semantic associations. To evaluate the query processing performance of the proposed approach, we implemented two different types of query processing approaches and measured the average query processing times. The experiments show that the proposed approach achieved 1.8 to 2.5 and 3.8 to 11 times better performance respectively than others two.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.10
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• pp.89-96
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• 2020

Linked Data allows structured data to be published in a standard way that datasets from various domains can be interlinked. With the rapid evolution of Linked Open Data(LOD), researchers are exploiting it to solve particular problems such as semantic similarity assessment. In this paper, we propose a method, on top of the basic concept of Linked Data Semantic Distance (LDSD), for calculating the Linked Data semantic distance between resources that can be used in the LOD-based recommender system. The semantic distance measurement model proposed in this paper is based on a similarity measurement that combines the LOD-based semantic distance and a new link weight using TF-IDF, which is well known in the field of information retrieval. In order to verify the effectiveness of this paper's approach, performance was evaluated in the context of an LOD-based recommendation system using mixed data of DBpedia and MovieLens. Experimental results show that the proposed method shows higher accuracy compared to other similar methods. In addition, it contributed to the improvement of the accuracy of the recommender system by expanding the range of semantic distance calculation.