현재, 호텔 검색 엔진들은 여행객들의 호텔 검색을 돕고 있다. 하지만 검색 엔진을 통한 호텔에 대한 검색 결과는 여행객들을 만족시키지 못하고 있다. 그 이유는 검색 엔진이 다양하고 모호한 용어들로 표현되는 여행객의 기호를 정확하게 이해하고 처리할 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 현재 사용 가능한 시맨틱 웹 기술인 RDF, OWL, SWRL을 이용하여 온톨 로지를 구축하고, 구축된 온톨로지를 기반으로 검색 엔진이 어떻게 여행객들의 기호에 적합한 호텔을 찾는가를 보여주었다. 이를 위해, 기존의 호텔 관련 온톨로지들을 분석하였고 Q&A 커뮤니티들에 올라온 호텔 검색과 관련된 용어들을 조사하였다. 조사된 결과를 바탕으로, 세 개의 하위 온톨로지인 객관적 개념 온톨로지, 보편적 인지 개념 온톨로지, 평가 개념 온톨로지로 구성된 호텔 도메인 온톨로지를 구축하였다. 구축된 온톨로지를 호텔 검색에 이용하는 것을 보여주기 위해 시맨틱 호텔 검색 시스템을 구현하였다.
기계번역(Machine Translaton, MT), 다국어 정보 검색, 의미 정보 검색 등에 대한 연구는 시소러스, 지식베이스, 사전 검색, 의미망, 코퍼스등과 같은 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 시맨틱 웹이 등장과 시맨틱 웹 기반 기술의 발전에 따라 위 연구들을 시맨틱 웹에 적용시킬 필요성도 제안되었다. 특히 한국어 시소러스, 워드넷(WordNet), 전자 세종 사전, 가도까와(Kadokawa) 시소러스와 같은 지식베이스가 개발되었으나 활용 분야에 따라 그 구축 방법론이 다르게 적용되어, 위 연구에 효과적으로 통용될 수 있는 지식베이스는 실질적으로 구축되지 못한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 세종 사전과 가도까와 시소러스, 한/일 기계 번역 사전 그리고 전문 용어 사전을 기반으로 한국어와 일본어 지식베이스를 위한 사전 온톨로지 서버를 정의하여 의미 정보를 구성하고, Semantic Web Rule Markup Language (이하 SWRL)을 이용해 구문 정보 규칙을 정의한다. 그리고 SWRL 기반 정방향 추론 엔진을 이용하여 번역에 필요한 추론 엔진을 구성하고 문장 구문형성 규칙 추론 엔진을 통해 사용자에게 한국어와 일본어의 문장 구성 변환을 제공한다. 본 연구는 현재 기계 번역이 갖고 있는 다의성, 술부 어순의 차이, 경어체 등 아직 해결해야 할 많은 부분들에 대한 해결 방안으로서 시맨틱 웹 기반 기술과의 활용방안을 제시하고자 한다.
최근 국방 분야의 모델링 및 시뮬레이션(M&S)에서는 무기체계의 개발비용을 절감하고 재사용성을 높이기 위해 컴포넌트 기반 개발(Component Based Development) 기술을 사용한다. 이와 관련해서 무기체계를 컴포넌트로 표준화하여 신속히 재구성 및 시뮬레이션하기 위한 연구가 수행되고 있다. 복잡하고 다양한 기능의 컴포넌트 정보를 검색하여 신 무기체계로 신속히 재구성하기 위해서는 기존의 키워드 검색방식과는 차별화된 검색 기법이 요구된다. 이를 보완하기 위해 방대한 정보 사이에서 의미적으로 연관된 정보를 제공하는 시맨틱 검색 시스템(Semantic Search System) 구축이 필요하다. 본 연구에서는 무기체계 컴포넌트 메타데이터와 이들의 대표적인 기능속성을 표현하는 용어들을 온톨로지(Ontology)로 구축하고 이를 활용한 시맨틱 검색 시스템을 제안한다.
최근에는 정보와 지식의 교환을 위한 시맨틱 웹 구축의 연구가 활발해 지고 있다. 동영상 콘텐츠를 시맨틱 웹상에서 지식으로 활용하기 위해서는 의미적 검색이 선행 되어야 하는데 현재는 동영상 콘텐츠의 메타데이터와 키워드의 일치성 판단에 의한 검색이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 집단 지성을 사용하여 동영상 콘텐츠의 의미적 검색 및 활용이 용이하도록 사용자 참여 정보를 확대하고, 의미적 요소인 유용성 수치와 히스토리 데이터를 추가한 온톨로지 구축 방법을 제안한다. 제안한 온톨로지 스키마를 활용하면, 시맨틱 웹상에서 동영상 콘텐츠의 의미적 검색 시 기존 검색 방법 보다 재현율이 높으며, 각종 동영상 콘텐츠를 지식으로 활용 가능하게 한다.
시맨틱 검색은 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하여 현재의 키워드 기반 검색보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있다. 그러나 일반 사용자는 지식 기반의 복잡하고 정형화된 질의어와 스키마를 잘 알지 못한다. 그래서 검색 시스템은 사용자 키워드의 의미를 해석할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠의 시맨틱 검색을 위한 사용자 질의 의미 해석 시스템을 설명한다. 제안한 시스템은 도메인 온톨로지 기반으로 구축된 지식 베이스의 정형화된 구조에 의미 해석 과정이 통합된 온톨로지 지식 베이스 기반 검색 시스템이다.
본 연구는 시맨틱 데이터 정합성 검사와 RDF 트리플 생성 기능을 가진 URI 서버 내 DB 스키마의 자동 생성 방안을 기술한다. URI 서버는 시맨틱 웹 기술 기반 프레임워크 구성에 필요한 핵심 엔진으로서 인스턴스 생성 관리기, 검색 엔진, 추론 엔진 등과의 상호 작용을 통해 시맨틱 데이터를 서비스한다. 도메인이 바뀌거나 서비스가 변경되는 경우 DB 스키마를 전문가에 의해 수작업으로 생성함으로써 서비스 환경 변화에 즉각 대응하지 못하는 문제점을 가진 기존 URI 서버를, 적재되는 온톨로지에 따라 DB 스키마를 동적으로 자동 생성하는 방식으로 변경함으로써 다양한 응용 분야와 도메인에의 높은 이식성(Portability)을 보장할 수 있도록 한다. 기반정보 온톨로지, 응용 온톨로지, 개인화 온톨로지 등 3개 온톨로지 스키마와 11만 건 이상의 Citeseer Open Access Metadata로부터 추출된 인스턴스를 대상으로 한 실험을 통해 URI 서버 내 DB 스키마 자동 생성 가능성을 실증하였다.
시맨틱 웹(Semantic Web)은 정보자원의 효율적 검색, 통합, 재사용을 가능하게 한다. 현재의 웹 환경에서 사용되고 있는 키워드 검색방법은 단순한 문자열 일치 방법으로 인하여 정확한 검색결과에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 전통적인 키워드 검색에서의 나타난 문제점들을 해결할 방안으로 의미적인 연관성을 통한 온톨로지(Ontology) 검색방법을 제안하여 더욱 정확한 검색결과를 유도해 본다. 국내 문화재를 중심으로 하여 OWL기반의 온톨로지를 구축하였고 질의, 검색 방법으로는 RDQL 질의어와 Jena API를 사용하였다. 이와 더불어 온톨로지 속성(property)데이터를 데이터베이스에 저장하여 처리하는 방안을 제시한다.
문제은행 시스템은 학습 평가를 위한 문제를 DB로 구성한 다음, 추후에 인터넷으로 검색하여 재 사용하게 하는 시스템이므로 교사 업무의 효율성 및 비용이 절감되며, 사용자에게 제공할 문제 정보들을 체계적으로 관리, 저장, 검색할 수 있는 환경을 제공한다. 하지만 기존에 구축되어 있는 문제 은행 시스템들의 데이터들은 컴퓨터가 그 의미를 처리할 수 없기 때문에 동의어, 유의어들에 대한 정확한 검색이 어렵고, 단순한 키워드 검색으로 인하여 학생들과 교사들은 수많은 불필요한 검색 결과 속에서 원하는 정보를 다시 재 검색해야 하는 시간 낭비를 초래하고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반 기술인 OWL을 사용해서 문제은행 시스템의 온톨로지를 구성하고 개념 정의, 구조 및 관계를 명시한다. 그리고 온톨로지 기반위에 OWL 개체를 생성하고, SWRL에 정의된 규칙과 함께 추론 통해 시맨틱 검색을 가능하도록 하였다. 그 결과 데이터의 관계 및 의미 분석을 통한 향상된 검색 결과와 학습자와 교사가 다양하게 문제를 공유하고 재 사용함으로써 협업적 학습에 대한 효과를 기대할 수 있다.
온톨로지 매핑 기술은 시맨틱 웹을 비롯한 여러 분야에서 중요한 기술 중 하나이다. 온톨로지 매핑은 두 개의 온톨로지를 입력으로 받고, 이를 몇 개의 매개변수로 구성된 특정 알고리즘을 이용하여 두 온톨로지 간의 매칭 관계를 알아내고 이를 표현하는 절차를 말한다. 온톨로지 매핑을 이용하여 대용량 온톨로지의 통합이나, 지능화된 통합 검색을 구현할 수 있고, 여러 응용프로그램이 하나의 도메인을 공유하는 등 여러가지 방안으로 사용할 수 있다. 일반적으로 온톨로지 매핑의 성능을 판단하는데 있어서 매핑 결과를 측정하는 방법론의 측정 값을 주로 고려해왔다. 본 연구에서는 매핑을 수행할 때 두 개의 파라미터를 사용하였는데 하나는 알파이고 하나는 Threshold이다. 이것은 매핑의 정확성을 판단하는데 많은 영향을 미친다. 앞서 언급했듯이 매핑결과에 대한 측정값을 중요하게 여기기 때문에 많은 매핑관련 연구에서 알고리즘이 좋은 측정값을 도출할 수 있도록 파라미터를 조절하는 것에 초점을 맞춰왔다. 본 연구에서 측정방법에 따른 높은 측정결과를 지향하는 것이 아닌 온톨로지의 성격과 매핑결과의 사용처에 따라 파라미터를 적절히 변화시켜야 한다는 점에 주목하고, 주어진 환경과 매핑의 사용처에 알맞게 파라미터를 조정하는 방법론을 제안하고자 한다.
이 논문에서는 ISO/IEC 11179 기반의 온톨로지 확장 모델을 제안한다. 시맨틱 웹과 웹 2.0의 결합을 위한 많은 연구가 진행되고 있으며, 이를 웹 3.0으로 정의하고 있다. 웹 3.0을 구현하기 위한 가장 중요한 이슈는 온톨로지 스키마를 정의하고 온톨로지를 위한 인스턴스를 확장하는 것이다. 이를 위해서는 먼저 온톨로지 스키마를 보다 정확하게 정의하여야 하며 웹 자원으로부터 온톨로지를 보다 풍부하게 확장할 수 있는 방법이 개발되어야 한다. 이 논문에서는 표준화 된 공통 개념을 이용하고 관리하기 위해 개발된 국제 표준인 ISO/IEC 11179-메타데이터 레지스트리(Metadata Registry, MDR) 기반의 웹 온톨로지 확장 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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