최근 연구성과정보의 원활한 교환 및 유통은 연구생산성 향상에 가장 핵심적인 요인으로 인식되고 있다. 그래서 국가적으로 그리고 각 연구기관에서는 연구성과정보 서비스를 위한 시스템을 계획하거나 구축 중에 있다. 그러나 연구정보들은 서로 다른 형태로 분산되어 있으며, 연구정보를 기술하는 방식에 있어서도 기관별 그리고 연구자 개인별로 많은 차이가 있어서 연구성과정보의 통합에 있어서 많은 제약이 있다. 따라서 본 연구는 시맨틱 웹 기술을 도입하여 연구성과정보의 메타데이터에 대한 상호운용성을 제고하는 방안을 제시함으로써 궁극적으로 연구성과정보의 통합을 지원하고자 한다. 특히 과학기술정보표준화위원회에서 제시한 연구성과정보 메타데이터 표준(안)을 기초로 개발되는 온톨로지는 용어들에 대한 구조적인 그리고 의미적인 통합을 가능하게 하며, RDF/RDFS를 이용한 메타데이터 지식표현은 정보 서비스의 검색과 유통에 있어서 지능적인 서비스를 가능하게 한다. 또한 본 연구를 통하여 제시한 시스템의 개념적 구조는 시맨틱 웹 기반의 검색시스템 개발에 있어서 주요 기능, 구성요소, 적용기술 및 상세 설계의 방향을 제시한다. 본 연구에서 제안한 메타데이터를 통한 시스템의 통합방식은 기존의 연구성과정보 시스템의 서비스 영역을 확대할 뿐 아니라, 더욱 정교해진 지능적인 검색 서비스도 가능하게 한다.
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.
웹 2.0이 등장하면서, 인터넷은 데이터에 대찬 효과적 표현을 위할 시맨틱웹 정보화 사용자 중심의 정보 표현에 대한 패러다임이 등장하면서, 유투브, 세컨드라이프 등의 서비스 모델이 등장하기 시작하였다. UCI는 인터넷에서 디지털 콘텐츠에 대한 식별 체계 기능을 하며, 다양한 콘텐츠 유통 모델을 지원하는 체계로 2003년부터 본격적인 서비스를 시작하였다. UCI는 URN을 기반으로 서비스 체계를 완성하여 2007년 현재 15개 RA와 15백만개 이상의 콘텐츠에 대한 서비스를 제공하는 커다란 데이터 운명을 지원하고 있다. 웹 2.0의 다양한 메쉬업 서비스를 지원하기 위하여 UCI는 2가지 측면의 기술적 보완이 이루어졌는데, 하나는 UCL의 등장이며, 또 다른 하나는 콘텐츠 추적에 대한 BM을 제공하는 것이다. UCL은 UCC와 같이 사용자 중심의 인터넷 서비스를 쉽게 제공하기 위한 UCI 콘텐츠 인덱싱 정보를 콘텐츠 저작 도구를 통하며 제공함으로써, 쉽고 생산적인 콘텐츠 생성을 지원하는 것이다. 콘텐츠 추적은 콘텐츠를 분야별 엔티티를 통한 서비스 체계를 지원하는 BM의 특성들 가진 것으로, 콘텐츠 레파지토리의 프레임에 UCI를 제공하여 콘텐츠에 대한 일관된 관리 및 추적을 제공하는 것이다. UCI는 지속적으로 새로운 패러다임에 맞는 BM을 제공할 수 있는 기술들 개발하고 있으며, 콘텐츠 유통 체계의 인프라 서비스를 제공하고 있다.
정보의 단순한 연결을 표현하는 현재 웹 환경의 한계를 보완하기 위해 차세대 웹으로서 평가되고 있는 시맨틱 웹에서는 정보 리소스의 의미와 개념적 관계를 정의하는 메타데이터와 온톨로지의 역할이 무엇보다 중요시되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마와 같은 표준 언어로써 표현되는 메타데이터와 온톨로지의 효과적인 저장과 검색의 방법이 필요하다. RDF와 RDF 스키마는 그래프 모델로서 표현이 가능하고 다양한 질의의 형태가 그래프 형태에서 추출 가능한 경로 형식으로 표현들 수 있기 때문에 보다 효율적인 질의 처리를 위해서는 경로 정보의 저장에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 기반으로 RDF와 RDF 스키마의 기본적인 정보와 특정 클래스, 프로퍼티, 리소스로 시작하는 경로 정보를 함께 저장할 수 있는 저장 구조를 제안한다.
본 논문은 시맨틱 검색 시스템에 관한 포괄적인 개념적 모델 제안과 실질적인 구현 사례를 제시한다. 제안된 시맨틱 검색 시스템은 개념적으로 3계층의 아키텍처 지식획득 계층, 지식표현 계층, 지식이용 계층으로 구성하여 설계 및 구현되었다. 지식획득(Knowledge acquisition) 계층은 다양한 소스(Source)의 콘텐츠(텍스트, 이미지, 멀티미디어등)로부터 시맨틱 메타데이터를 생성 및 저장하는 영역이다. 지식표현(Knowledge Representation) 계층은 온톨로지의 스키마와 인스턴스를 구축하고, 이러한 온톨로지 기반 질의 확장 등을 통해 시맨틱 검색을 처리하는 영역이다. 마지막으로 지식이용(Knowledge Utilization) 계층은 검색 이용자가 시맨틱 웹 언어 또는 온톨로지에 대한 지식이 없더라도 직관적으로 검색 질의(Query)를 입력하고 검색 결과를 확인할 수 있도록 구성하였다. 향후 제시된 시맨틱 검색 시스템은 기존 연구 수준의 시맨틱 검색 시스템을 상용화 수준으로 향상시킬 수 있는 계기가 될 것으로 기대된다.
역사에 관심 있는 대한민국 국민 누구나 우리 역사에 쉽게 접근하여 재미있게 배울 수 있으며 정확하고 신뢰도 높은 역사정보를 제공하기 위한 콘텐츠 서비스 구축에 관심이 높아지고 있다. 또한 시맨틱 웹 구축을 통해 정보의 공유 및 재활용에 대한 수요가 증가하고 있으며 이는 링크드 데이터를 통해 구체화되고 있다. 기존의 전문연구자 중심의 원문 DB구축에서 탈피하여 일반인도 쉽게 이해하고 이용할 수 있는 대중적 콘텐츠 구축은 여러 기관, 포털, 그리고 일부 개인을 중심으로 구축되고 있으나 정보 공유 및 활용성 측면에 대한 고려 없이 개별적으로 중복 구축되고 있다. 본 연구에서는 원문사료에 대한 접근성을 높이고 정보공유 및 연결을 통한 정보유통 체계를 확보하여 웹상의 다양한 데이터와의 연결로 풍부한 정보제공 환경을 구축하기 위한 방안으로 LOD 기반 한국사 콘텐츠 서비스 시스템 구축을 제안하였다.
웹의 출현이후 웹은 우리 일상의 정보검색 및 오프라인에서 이루어졌던 많은 영역들을 잠식해 가며 우리의 일상으로 다가왔다. 텍스트 기반의 검색에서 시작된 웹은 미디어의 발달에 따라 이미지${\cdot}$음악${\cdot}$영화 등의 멀티미디어 컨텐츠가 웹상에 범람하면서 기존의 텍스트 위주의 패턴매칭 검색방법이 아닌 해당 미디어에 최적화된 검색방법을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 멀티미디어 자원에 대한 정보(메타데이터)를 RDF로 변환한 후 실제 멀티미디어 자원과 RDF로 변환된 해당 메타데이터를 각각의 서버에 분리${\cdot}$관리하여 그 자원들이 효율적으로 시맨틱 웹상에서 공유될 수 있도록 하는 모델을 제시하고 구현하였다. 제안된 모델은 모든 멀티미디어 자원에 적용될 수 있지만 설명과 구현의 편의를 위하여 디지털 사진을 예로 적용하였다.
금융 및 재무정보를 포함한 기업정보는 복잡성과 다양성을 가지는 동시에 많은 정보를 포함 하고 있기 때문에 이를 교환하고 적절하게 가공하여 사용하는 일은 매우 중요하다. 특히 IT 기술이 발전함에 따라 이를 위한 다양한 접근 방법이 등장하게 되었으며, XBRL이 그 대표적인 예라 할 수 있다. XBRL은 컴퓨터가 데이터 간의 관계를 인식해서 처리할 수 있도록 설계된 XML 기반의 기업 업무보고용 언어이다. 이는 각 데이터에 정황적 요소를 포함하는 태그를 추가함으로써 정보수요자로 하여금 정확한 정보의 생성 및 이용할 수 있게 하고, 정보공급자와 수요자간의 효율적 정보이동을 가능하게 하는 국제표준이다. 하지만 XBRL은 단순히 데이터를 구조화하고 표현하기 위한 XML을 기반으로 하고 있기 때문에 의미 정보가 포함되어 있지 않다. 이에 본 논문은 의미기반의 웹 환경을 위한 시맨틱 웹 기술을 이용하여 XBRL 정보의 공유와 재사용, 그리고 지능화된 서비스를 가능하게 하고자 한다. 즉, XBRL로 표현된 정보에 의미정보를 추가하여 XBRL 지식의 공유와 재사용, 새로운 지식의 발견 및 추론을 수행할 수 있도록 온톨로지화하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 XBRL의 분류체계와 그의 인스턴스 문서를 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고, 이렇게 온톨로지화된 XBRL의 지식이 어떠한 장점을 가지고 있으며, 실제 비즈니스에서 어떻게 활용될 수 있는지를 보이고자 한다.
정보 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 지식 정보를 보다 정확하고 빠르게 전달하는 데 그 목적이 있다. 그러나 현재의 검색 시스템은 단순 구문 분석 방식으로 사용자가 원하는 정확한 정보를 제공하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 서버를 이용한 SW-IRS(Semantic Web based Information Retrieval System)를 제안한다. 제안한 시스템은 에이전트 기반의 자동 분류 기술과 시맨틱 점 기반의 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(Resource Description Framework) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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