• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.73-75
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• 2004

기존의 WSDL이 갖고 있던 문제정올 개선하고 좀더 의미있는 서비스 기술이 가능한 시맨틱 웹 서비스는. 현재의 뜬 서비스와 유사하지만 웹 서비스를 기술하던 WSDL 대신 시맨틱 웹 기술언어를 기반으로 한 새로운 기술 언어(DAML-S)를 사용한다. 이런 상황 속에서 만일 수많은 회사에서 자신들의 서비스를 제공하고. 그 사실을 알리기 위해서 시맨틱 엠 서비스 문서를 발간했을 때, 자연히 사용자는 검색 엔진을 사용하여 그런 비즈니스 정보를 검색하게 되고 사용자가 원하는 서비스, 사용자가 만족할 수 있는 서비스를 찾고 결합시켜주는 검색 엔진이 필요하게 될 것이다. 따라서, 시맨틱 웹 정보 검색은 기존의 정보 검색과는 다른 형태의 검색이 된다. 기존의 문서 내 단어의 존재 유무나 빈도수와 같은 휴리스틱한 방법을 적용하기는 매우 어려우며, 시맨틱 웹 기술 언어네 알맞은 새로운 검색 방법과 저장 시스템이 필요하다. 이 논문에서는 시맨틱 웹 정보 중 특별히 시맨틱 웹 비즈니스 정보에 대한 효율적인 저장 시스템의 모델을 제시하고자 한다. 이 모델을 통해서 시맨틱 웹 비즈니스 정보를 구조화하고 효율적으로 저장할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.694-696
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• 2005

본 논문은 `시맨틱 검색`을 위해서 시맨틱 웹 기술을 사용하여 사용자가 원하는 콘텐츠 제공을 위한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 본 연구는 현재 웹의 단점인 사람 위주의 웹 구성, 단순 텍스트 매칭 기반의 검색, 사람의 필터링이 필요한 대량의 결과, 특정 지식 검색이 불가능한 구조의 웹을 시맨틱 검색이 가능하도록 하기 위해서 다음과 같은 단계로 연구한다. 첫째, 도메인에 따른 정확한 정보의 제공을 위해서 OWL 온톨로지를 이용하여 컨텍스트 모델링한다. 둘째, 도메인 관련 웹 문서를 수집하고 도메인 온톨로지를 기반으로 키워드의 의미를 분석하고 주석 처리(annotation)한다. 셋째, 사용자의 자연어 질의에 의미있는 컨텍스트를 추가하여 질의를 확장한다. 넷째, 확장된 질의를 규칙기반 추론엔진을 이용하여 결과를 추론한다. 마지막으로, 사용자 프로파일 분석을 이용하여 선호하는 문서를 우선으로 추천하는 방법을 연구한다. 따라서 본 연구는 질의어에 해당하는 결과문서가 존재하지 않더라도 사용자가 선호하는 문서의 추론이 가능하고, 특정 도메인의 전문가 지식을 추가한 메타 데이터 추론을 통해서 검색 패러다임을 변화시킨다.

• 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 Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.331-335
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• 2008

시맨틱 웹은 정보의 의미를 개념으로 정의하고 개념들 간의 관계성을 표현함으로써, 문서들 간의 단순 연결이 아닌 의미 연결을 통해서 보다 정확하고 효율적인 정보 검색이 가능하게 된다. 이러한 시맨틱 웹의 비전이 구체화되기 위해서는 웹 온톨로지(Web Ontology)를 기반으로 의미 정보로 구성된 시맨틱 문서들에 대한 추론을 통해서 웹상에 존재하는 엄청난 정보들 간의 관련성을 파악하고 사용자가 요구하는 정보를 보다 효율적으로 검색할 수 있는 시스템이 필수적이다. W3C에서 제안한 OWL은 대표적인 온톨로지 언어이다. 시맨틱 웹 상에서 OWL 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 잘 구성되어진 저장 스키마를 구축해야 한다. 본 논문에서는 Jena2의 경우, 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하기 때문에 단순 선택 연산 (Simple Selection), 조인 연산이 요구되는 질의에 대한 성능이 저하되고 대용량의 OWL데이터의 처리에 있어 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 OWL 문서의 의미를 Class, Property, Individual로 분류하여 각각의 데이터 정보들을 테이블에 저장하기 위한 다중 변환기와 OWL 변환기 기능을 가진 시멘텍 검색 엔진을 설계 및 구현하였다. 본 검색 엔진을 테스트한 결과, 단순정보검색 질의 시 Jena2에서 비정규화된 테이블 구조로 저장할 때보다 질의 응답 속도를 향상 시킬 수 있었고, 조인 연산 시 두 테이블의 크기로 인한 조인비용이 발생하는 문제점을 해결함으로써 빠른 검색 및 질의 속도를 보장할 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.11
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• pp.389-397
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• 2017

Recently semantic web document is produced and added in repository in a cloud computing environment and requires an intelligent semantic agent for analytical classification of documents and information retrieval. The traditional methods of information retrieval uses keyword for query and delivers a document list returned by the search. Users carry a heavy workload for examination of contents because a former method of the information retrieval don't provide a lot of semantic similarity information. To solve these problems, we suggest a key word frequency and concept matching based semantic clustering model using hadoop and NoSQL to improve classification accuracy of the similarity. Implementation of our suggested technique in a cloud computing environment offers the ability to classify and discover similar document with improved accuracy of the classification. This suggested model is expected to be use in the semantic web retrieval system construction that can make it more flexible in retrieving proper document.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.298-300
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• 2002

시맨틱 웹은 인간이 이해하는 것처럼 웹 문서의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하는데 있다. 이를 위해 본 논문에서는 Annotation Editor를 사용하여 논문에 대한 RDF 메타데이타의 자동 생성 방법을 제안한다. 사용자가 논문을 주석 처리할 때, 문서에 대한 특징을 추출하고 온토로지 인터페이스를 사용하여 문서를 분류한다. 구현된 시스템을 통해 사용자는 추출된 메타데이타를 메타데이타 뷰를 통해 수정하고 RDF Store로 저장할 수 있으며, 주석 뷰를 통하여 수동으로 RDF 메타데이타를 입력할 수 있다. 본 논문은 검색 엔진을 통하여 논문 검색 시 전체 내용보다 RDF 메타데이타 정보만으로 효율적인 검색을 할 수 있는 방법에 초점을 둔다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.747-750
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• 2008

본 연구는 온톨로지, 자연어 처리, 메타데이터 등의 시맨틱 웹 기반 기술들을 이용하여 시맨틱 웹 응용을 위한 전체적인 기술 적용과 그의 활용에 목적을 두고 있다. 이를 위해 OWL을 기반으로 조직이나 기관의 지식 주제별 도메인 온톨로지와, 기존 워드넷(WordNet)이나 더브린 코어 메타데이터(Dublin Core Meta Data)와 조직에 정의된 데이터베이스의 스키마를 MDR로 구축하여 상호 연결하여 온톨로지가 갖는 지능적 추론과 규칙 서비스와 표준화된 메타데이터의 결합 방법을 제공한다. 이는 기존에 온톨로지와 메타데이터의 재활용과 연결(Alignment)에 있어 연구적으로 높은 가치가 있다. 그리고 조직의 사용자가 문서를 작성할 때 문서의 내용에 대해 자연어 처리 기술과 온톨로지의 기술을 이용해 적합한 용어나 메타데이터를 자동으로 제공하여 작성된 문서의 공유와 재사용성을 높이고, 작성된 문서를 XML 형식으로 구성되는 XML 기반 지능 문서 데이터베이스(XMB Based Intelligent Document Database)에 저장하여 유사한 문서를 작성하거나 사용할 필요가 있는 사용자에게 문서 등록과 검색 에이전트(Document Registry and Retrieval Agent)를 통해 이러한 제공하여 문서 지식의 사유화를 최소화 하고, 유사 문서의 재작성과 또는 특정 문서의 작성에 필요한 시간이나 경비를 줄이게 된다. 또한 웹상이나 PDA 같은 개인 휴대장치를 통해서도 서 등록과 검색 에이전트를 통해 문서를 검색하고 사용할 수 있게 한다면 언제 어디서나 해당 서비스를 활용하는 유비쿼터스와 시맨틱 웹의 실질적 응용을 거둘 수도 있으리라 사료된다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.7
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• pp.1585-1600
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• 2009

The goal of Semantic Web is to provide efficient and effective semantic search and web services based on the machine-processable semantic information of web resources. Therefore, the process of creating and adding computer-understandable metadata for a variety of web contents, namely, semantic annotation is one of the fundamental technologies for the semantic web. Recently, in order to manage annotation metadata, direct approach for embedding metadata into the document is mainly used in semantic annotation. However, many semantic annotation tools for web documents have been mainly worked with HTML documents, and most of these tools do not support semantic search functionalities using the metadata. In this paper, based on these problems and previous works, we propose the Ontology-based Semantic Annotation tool(OSA) to efficiently support semantic annotation for web documents(such as HTML, PDF). We define a semantic annotation model that represents ontological-semantic information by using RDFS(RDF Schema). Based on XMP(eXtensible Metadata Platform) standard, the model is encoded directly into the document. By using OSA with XMP, user can perform semantic annotation on web documents which are able to keep compatibility for managing annotation metadata. Eventually, the integrated semantic annotation metadata can be used effectively in semantic search for a variety of web contents.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.3
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• pp.202-214
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• 2005

The semantic web is the web paradigm that represents not general link of documents but semantics and relation of document. In addition it enables software agents to understand semantics of documents. We propose a semantic search based on inference with ontologies, which has the following characteristics. First, our search engine enables retrieval using explicit ontologies to reason though a search keyword is different from that of documents. Second, although the concept of two ontologies does not match exactly, can be found out similar results from a rule based translator and ontological reasoning. Third, our approach enables search engine to increase accuracy and precision by using explicit ontologies to reason about meanings of documents rather than guessing meanings of documents just by keyword. Fourth, domain ontology enables users to use more detailed queries based on ontology-based automated query generator that has search area and accuracy similar to NLP. Fifth, it enables agents to do automated search not only documents with keyword but also user-preferable information and knowledge from ontologies. It can perform search more accurately than current retrieval systems which use query to databases or keyword matching. We demonstrate our system, which use ontologies and inference based on explicit ontologies, can perform better than keyword matching approach .

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.664-666
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• 2005

시맨틱 웹은 네트워크에 존재하는 자원에 의미를 부여하고 이를 컴퓨터가 자동으로 처리 할 수 있도록 설계된 차세대 지능형 웹이라 할 수 있다. 그러나 수많은 양의 문서를 대상으로 각각의 의미를 정의하기 어려울 뿐만 아니라 이미 정의된 의미를 바꾸는 데에도 문제가 있다. 또한 여러 종류의 의미를 중첩적으로 갖는 것이 힘들며, 문서 검색을 하는데 있어 전체 네트워크를 대상으로 검색해야 한다는 정에서 소모적인 면을 가지고 있다. 본 논문에서는 문서의 의미 정의에 있어 내재된 문제점과 다의성 문제를 해결하기 위해, 문서와 대응할 수 있는 의미를 구조화된 형식에 따라 분리하여 이를 통합적으로 관리 할 수 있는 SR(Semantic Repository)을 설계 하고자 한다. 여기서 SR은 각 문서에 대응되는 의미와 각 문서들 사이의 독립된 의미관계만을 나타내므로 검색에 따른 부하 감소를 기대할 수 있다.