본 연구에서는 클라우드 환경에서 기하급수적으로 증가하는 전사적 정보 연계를 위한 시맨틱 기반 개념 망을 이용하여 전사적 데이터들의 효율적 연계와 활용이 가능하도록 프레임워크를 제안한다. 개념 망은 기존 온톨로지에 접근하는 방식은 유사하지만, 사용자가 보다 효율적으로 정보 연계 검색을 하고자 객체와 개념 사이의 연관성을 구축 한다. 본 논문에서는 개념 망을 3가지로 구분하여 제안 프레임워크에 적용한다. 본 연구의 개념 망은 마스터 정보 개념 망, 키워드 개념 망, 그리고 비즈니스 프로세스 개념 망을 기반으로 온톨로지 형태로 구축된다. 이 개념 망은 사용자 요구사항에 따라 데이터들 간의 연관성을 기준으로 하여 검색 및 활용을 가능하게 한다. 그리고 마스터 정보 개념과 키워드 개념이 결합되어 검색 키워드의 빈도 및 카테고리의 빈도 추적을 제공함으로써, 사용자의 검색의 편의성과 신속성을 향상시킬 수 있도록 하였다.
정보 시각화 요소는 사용자에게 정보를 효율적으로 서비스하기 위한 기술로서, 웹의 진화 과정상에서 그 중요성을 높여가고 있다. 본 연구의 분석 대상인 InSciTe는 대용량의 논문과 특허 데이터를 시맨틱 웹 기술과 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 R&D 전략 수립을 지원하는 테크놀로지 인텔리전스 서비스이다. 본 연구에서는 대용량의 논문과 특허 데이터를 대상으로 시맨틱 웹 기술과 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 R&D 전략 수립을 지원하는 테크놀로지 인텔리전스 서비스인 InSciTe의 시각화 요소들에 대한 효용성 평가를 수행하고, 각각의 서비스 유형마다 정량적 및 정성적 분석을 통하여 사용자들이 선호하는 디자인과 적용 방법을 제안한다. 효용성 평가 결과, InSciTe 내의 시각화 요소들은 사용자의 인지력을 향상시키기 위하여 사용자 친화적으로 구현되었다는 결론을 얻었다.
최근 특정 도메인의 개념에 대한 정확한 정의, 계층적 관계나 추론규칙을 정형화된 어휘로 기술된 온톨로지 지식을 기반하는 시맨틱 탐색기법이 정보검색시스템에 응용됨에 따라 이용자는 보다 쉽게 지식기반을 항해할 수 있다. 본 연구의 목적은 의미적 애매성을 줄여주고, 의미적 관계성을 제시해 줌으로서 이용자가 보다 정확하고 쉽게 정보를 검색할 수 있게 해주는 온톨로지 기반의 정보검색 인터페이스를 개발하는 것이다. 이를 위해서 본 연구는 연구자정보 기술요소들의 클래스의 계층관계, 데이터의 계층관계 및 속성, 관계 연계성을 정의하였고 이를 기반으로 하여 구조화된 온톨로지를 기반으로 기술된 연구자정보를 검색할 수 있는 검색 인터페이스를 제안하였다. 이용자는 연구자들의 연구결과물, 개인적 데이터, 학력 또는 경력과 같은 개인정보를 검색할 수 있을 뿐만 아니라, 연구자의 사회적 연결 즉 같은 주제의 연구나 강의를 수행하는 연구자들 또는 같은 분야의 지적 커뮤니케이션에 속하는 연구자들을 브라우징 할 수 있다.
본 논문에서는 시맨틱 웹에서 온톨로지와 메타데이터를 기술하는 OWL 문서를 대상으로 하는 키워드 검색 기법과 랭킹 기법을 제안한다. 제안한 키워드 검색 기법은 OWL 문서에 대한 키워드 검색 결과의 단위를 정보 리소스로 정의하고 질의 키워드의 범위를 클래스와 프로퍼티의 이름은 물론 리터럴 데이터까지 확장하였다. 그리고 클래스나 프로퍼티의 계층 관계, 동등 관계 등 OWL 문서에 정의되어 있는 기본적인 추론 요소들을 고려하여 직접 기술되어 있지 않지만 새롭게 유도되는 정보도 키워드 검색에 반영하였다. 또한 키워드를 통해 간접적으로 의미적 관계를 맺고 있는 정보 리소스에 대한 검색이 가능하기 때문에 질의 키워드와 관련이 있는 많은 수의 정보 리소스들을 검색할 수 있다. 제안한 랭킹 기법은 OWL 문서의 특성을 고려하여 다양한 요소를 순위 결정에 참여시킴으로써 사용자의 검색 만족도를 높일 수 있다. 본 논문에서 제안한 키워드 검색 기법과 랭킹 기법은 방송 프로그램과 같은 디지털 콘텐츠의 검색 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
본 논문은 관계형 데이터베이스로부터 OWL 온톨로지를 자동으로 생성할 수 있는 규칙을 제안한다. 이 규칙의 목적은 기존 관계형 데이터베이스 데이터를 데이터베이스 스키마 변형과 데이터 마이그레이션과 같은 별도의 과정을 거치지 않고도 시맨틱 웹 환경에서 사용할 수 있도록 하는 것이다. 즉, 이 규칙은 RDBMS가 웹 온톨로지 저장소 역할을 동시에 수행하는 것을 돕는다. 그러나 기존의 관계형 데이터베이스와 OWL 사이의 매핑 규칙들을 본 연구의 목적을 위하여 사용하고자 할 경우 다음과 같은 문제가 발생한다. 첫째, 특정 구조의 테이블이 존재하는 데이터베이스로부터는 OWL 온톨로지를 생성할 수 없다. 둘째, 하나의 개체 추출을 위하여 높은 비용의 데이터베이스조인 연산 혹은 여러 개의 SQL 질의가 불필요하게 수반된다. 반면에 본 논문에서 제안하는 규칙은 이러한 문제들을 방지하도록 설계되었으며, 데이터베이스 스키마로부터 OWL 클래스와 프로퍼티를 생성하며, 데이터베이스 인스턴스로 부터 OWL 개체를 생성한다. 또한 이 규칙을 적용하여 생성한 OWL 온톨로지는 OWL 2 DL 사양을 만족시킨다.
위성 이미지는 토지 표면 조사에서 매우 중요하다. 따라서 위성에서 지상국으로 이미지를 전송하기 위해 다양한 방법을 사용하고 있다. 그러나 전송 시스템의 품질 저하로 인해 이미지는 왜곡에 취약하고 올바른 데이터를 제공하지 못하고 있다. 그러한 이미지의 세그먼트 결과는 토지 표면 데이터를 올바르게 분류할 수 없다. 본 논문에서는 위성영상에 대한 자동인코더 기반의 영상 전처리 방법을 제안한다. 실험결과 사전 향상 기술을 사용하여 세그멘테이션 결과도 크게 향상될 수 있음을 보여주었다. 또한 본 논문에서 적용한 항공 이미지 향상기법은 토지 자원의 정확한 평가에 이바지할 수 있음을 확인하였다.
시맨틱 웹의 확산을 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하는 연구가 활발히 진행 중이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하기 위한 연구들은 관계형 데이터베이스의 구성 요소와 RDF 구성 요소를 매핑하는 방식인 RDB to RDF 매핑 모델을 주로 사용한다. 하지만 지금까지 제안된 매핑 모델들은 그 표현방식이 서로 다르며, 이는 사용자의 접근성과 재사용성을 떨어트린다. 이로 인해 표준화된 매핑 언어의 필요성이 대두되었으며, W3C에서는 RDB to RDF 모델의 표준 매핑 언어로서 R2RML을 제안하였다. R2RML은 관계형 데이터베이스 스키마 정보만을 RDF로 변환하는 특징을 가진다. 이와 같은 이유로 관계형 데이터베이스의 테이블 명, 컬럼 명 사이의 관계정보에 대한 온톨로지를 추가할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 구성 요소의 의미 관계를 고려한 RDB to RDF 매핑 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 R2RML에서 정의한 관계형 데이터베이스의 스키마 정보에 RDFS 속성 정보를 확장하여 매핑 정보를 생성한다. 이러한 매핑 정보는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDFS 속성 정보가 포함된 RDF로 변환시킨다. 이 논문에서는 제안 시스템을 자바 기반의 프로토타입으로 구현하며, 비교 평가를 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDF로 변환하는 실험을 수행하고 결과를 D2RQ, RDBToOnto, Morph와 비교한다. 제안 시스템은 다른 연구들에 비해 변환한 온톨로지가 풍부한 의미관계를 표현하며, 데이터 변환 시간에서 가장 우수한 성능을 보인다.
최근 인터넷의 발달로 활발히 게시되고 있는 전문 지식 정보들이 유용한지를 판별하기 위해 시맨틱 웹 등의 기술을 이용한 다양한 소프트웨어들이 개발되고 있다. 이러한 소프트웨어들은 개별적으로 우수하게 지식을 판단할 수 있는 수단을 제공하지만, 이를 통합적으로 관리하여 사용자들의 요구에 적합하게 유용한 소프트웨어를 개발할 수 있는 시스템은 현재 미미한 상태이다. 따라서 이러한 소프트웨어 및 데이터를 통합적으로 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 소프트웨어 및 데이터의 통합을 통해 사용자가 원하는 소프트웨어를 등록하고, 이를 데이터와 통합하여 사용할 수 있는 실행 환경을 제공하는 콘텐츠 관리 시스템을 설계한다. 제안하는 시스템은 기존 콘텐츠 관리 시스템보다 사용자가 동적으로 소프트웨어를 등록 및 사용할 수 있는 환경을 제공하기 때문에 경제적인 측면에서는 비용을 절감할 수 있는 콘텐츠를 선택할 수 있으며, 관리적인 측면에서는 소프트웨어 및 데이터 자원의 재활용성을 높일 수 있다.
정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.
정보통신 기술이 빠르게 발전하면서 데이터의 생산 속도가 급증하였고, 이는 빅데이터라는 개념으로 대표되고 있다. 단시간에 데이터 규모가 급격하게 증가한 빅데이터에 대해 품질과 신뢰성에 대한 논의도 진행되고 있다. 반면 스몰데이터는 품질이 우수한 최소한의 데이터로, 특정 문제 상황에 필요한 데이터를 의미한다. 문화예술 분야는 다양한 유형과 주제의 데이터가 존재하며 빅데이터 기술을 활용한 연구가 진행되고 있다. 하지만 문화예술기관의 기본정보가 정확하게 제공되고 활용되는지를 탐색한 연구는 부족하다. 기관의 기본정보는 대부분의 빅데이터 분석에서 사용하는 필수적인 근거일 수 있고, 기관을 식별하기 위한 출발점이 된다. 본 연구는 문화예술 기관의 기본정보를 다루는 데이터를 수집하여 공통 메타데이터를 정의하고, 공통 메타데이터를 중심으로 기관을 연계하는 지식그래프 형태로 스몰데이터를 구축하였다. 이는 통합적으로 문화예술기관의 유형과 특징을 탐색할 수 있는 방안이 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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