최근 각종 정보가 증가함에 따라 효율적인 관리를 위해 정보 검색에 관한 연구가 더욱 활기를 띠고 있다. 현재 웹 환경에서 운영되고 있는 국내 유물 검색시스템의 경우 대부분이 키워드 기반의 텍스트 검색 방식을 채택하고 있다. 이러한 텍스트 검색 방식은 그 유물에 대한 정확한 이름이나 키워드를 질의자 (user)가 미리 알고 있어야 한다. 하지만 검색대상에 관한 정보가 부족하여 키워드가 모호하거나 단순히 형상에 관한 기억만 있을 경우에는 검색이 쉽지 않았다. 이 논문에서는 기존 유물 검색 시스템의 문제점을 해결하기 위해 온톨로지 기반의 택스트 질의와 사용자 스케치 이미지 질의를 사용하는 자바 기반의 혼합형 유물 검색시스템을 제안한다. 이 시스템은 국내 유물들을 대상으로 사용자가 기억하고 있는 유물에 관한 정보의 형태(택스트, 형상 등)에 따라 다양한 질의방법을 제공하며, 검색결과 내에서 온톨로지 의미관계를 이용한 추가검색이 가능하다.
이 논문에서는 관계형 데이터베이스 모델 기반의 OWL 웹 온톨로지 모델을 보이고 이에 대한 실험 및 비교 평가 결과에 대하여 기술한다. OWL은 W3C에 의해 2004년 12월에 권고안으로 채택된 이후에 많은 연구가 진행되고 있다. 편집 도구 개발, 저장소 개발로 OWL 기반의 추론 엔진까지 이와 관련된 다양한 연구가 진행 중이다. 특히 OWL 온톨로지의 영구적인 저장 및 관리를 위해 관계형 데이터베이스 모델을 이용한 많은 연구 결과들이 발표되고 있다. 이 논문에서는 널리 알려진 관계형 모델 기반의 저장소 보다 나은 성능을 제공하기 위해 제안한 모델에 대한 평가 결과에 대하여 기술한다. 기존 유사 연구의 경우, 비교 평가를 위한 평가 항목으로 온톨로지 로드 시간을 고려하기도 하지만 이 논문에서는 질의응답 시간에만 초점을 둔다. 이는 매우 특수한 상황을 제외한 대부분의 상황에서 질의 처리 시간이 가장 중요한 요소이며 실질적인 활용성 측면에서 핵심적으로 다루어야 하는 평가 항목이기 때문이다. 실험을 위한 데이터로서는 많은 연구에서 활용하고 있는 LUBM 데이터 셋을 이용하며 실험 대상으로는 오픈 소스이며 널리 알려진 시스템인 Jena의 저장소와 Sesame를 이용한다. 실험 및 비교 평가 결과, 제안 시스템이 비교 대상 시스템들에 비해 나은 성능을 보임을 알 수 있다.
온톨로지 통합은 두 소스 온톨로지들을 통합하여 하나의 새로운 온톨로지를 생성하는 과정으로서 시맨틱 웹, 데이타 통합, 지식관리시스템 등 여러 온톨로지 응용 시스템에서 중요하게 다루는 연구주제이다. 그러나 과거의 연구들은 대부분 두 소스 온톨로지들 사이에 의미적으로 대응되는 공통 요소를 효과적으로 찾기 위한 온톨로지 매칭 기법에 집중되어 있으며 매핑 요소들을 통합하는 과정에서 발생하는 문제를 정의하고 해결하는 방법에 대해서는 간과하고 있다. 본 논문에서는 매칭 프로세스에 의해 주어진 매핑 결과에 기반하여 두 소스 온톨로지들을 통합해 나가는 상세한 통합 프로세스를 정의하고 매핑 요소들 사이에 존재하는 통합 충돌의 유형에 대한 분류 체계 및 충돌을 탐지하고 해결하기 위한 기법을 제안한다. 또한 충돌의 탐지 및 해결을 포함하여 통합 과정을 캡슐화하는 T-MERGE 연산자와 통합 과정의 기록과 오류 복구를 위한 MergeLog를 설계 및 구현한다. 제안하는 통합 모듈의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 및 네이버 백과사전의 일부를 온톨로지로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 전문가의 수작업에 의한 온톨로지 통합과 동일한 결과를 적은 시간과 노력으로 얻을 수 있음을 보인다.
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.
최근 인터넷 기술의 발전으로 인해 정보량이 급증함으로써 이들 정보자원을 효과적으로 검색하기 위한 방법으로 메타데이터를 이용하여 필요한 정보 자원에 정확하게 접근하는 방법이 다양한 분야에서 제안되고 있다. 메타데이터는 정보자원을 효과적으로 검색하고 데이터를 재가공하여 다양한 각종 정보자원에 대한 정보 및 기록 관리를 할 수 있다. 이 논문에서는 정보를 효율적으로 검색하기 위하여 XML을 이용한 온톨로지 기반의 메타데이터를 이용한다. 홈쇼핑 사이트의 고객인 소비자를 대상으로 효율적인 정보 추천 및 검색을 위해, 상품 토픽맵 온톨로지를 구축하고 소비자에게 알맞은 쇼핑 정보를 전달하기 위한 정보검색 시스템을 설계 구축한다. 온톨로지의 자동적 구축은 데이터 마이닝 기법인 COBWEB의 개념 계층적 클러스터링 알고리즘을 이용하였다. 기존의 전문가에 의한 수동적인 온톨로지 구축을 자동화 시키므로써, 대량의 온톤로지를 구축하여 정보검색에 효율을 기할 수 있다.
본 연구에서는 다국어 시소러스에 수록된 디스크립터간의 관계를 온톨로지 언어로 표현하는 실험을 수행하였다. 대등관계는 equivalentClass와 equivalentProperty, sameAS 등으로, 그리고 연관관계는 ObjectProperty을 비롯하여 DatatypeProperty, inverseOf 등으로 표현할 수 있었다. 이러한 언어를 기반으로 실제 AAT에 배정된 디스크립터와 ICCD에서 구축한 다국어 시소러스의 디스크립터를 대상으로 디스크립터의 한글화 작업이 수행되었으며, 다국어간 개념일치를 위해 패싯개념이 시소러스 구조에 이용되었다. 본 연구를 통한 실험의 결과 다국어 시소러스를 온톨로지로 표현하기 위해서는 속성관련 온톨로지 언어를 사용하는 것이 가장 효과적임을 확인할 수 있었다.
시맨틱 웹의 성공 여부는 온톨로지 구축과 생성을 위해서 지식을 체계화하는 시맨틱 어노테이션에 달려있다. 그러므로 각 분야의 많은 지식 표현을 변환하여 온톨로지 인스턴스로 생성하기 위해서 시맨틱 어노테이션의 효율성이 중요하다. 본 논문에서는 기존 웹에서 시맨틱 어노테이션 작업을 통하여 온톨로지 인스턴스를 정확하고 효율적으로 생성하는 규칙기반 온톨로지 인스턴스 생성 시스템을 제안한다. 기존연구에서는 사용자가 관련 정보를 찾아서 온톨로지와 대조하여 정보를 입력하는 수동적인 과정이 필요하였다. 그러나 제안한 방식에서는 추출할 정보들에 관한 키워드 데이터와 규칙정보를 분할해서 관리한다. 따라서 소수의 키워드와 규칙정보들을 추가함으로써 다양한 웹문서의 효율적 정보 추출이 가능하다. 이것은 여러 사이트에서 규칙과 키워드를 재사용할 수 있는 온톨로지 인스턴스 생성이 가능하다는 것을 보여준다.
정확한 지리위치 좌표를 나타내는 기준점은 국가의 중요한 자산으로써 전국토의 측량과 기타 측량 사업에 사용되고 있다. 유비쿼터스 기술의 발전으로 위치정보는 우리 생활에서 중요한 역할을 하고 있다. 현재 RFID (Radio-Frequency Identification)와 같은 유비쿼터스 기술을 기준점 관리 시스템에 융합함으로써 관리의 효율성을 제고하기 위해 여러 분야에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 데이터 관점에서 기준점 관리를 위한 호환성과 효율적인 검색에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 온톨로지 기술을 사용하여 기준점 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 데이터 모델링을 구축하고 그의 적용 방안에 초점을 두어 연구한다. 제안된 온톨로지 기반의 검색 시스템은 계층적 검색으로 사용자의 반복된 검색 수행을 줄일 수 있고, 연관 검색으로 검색 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다. 또한, 사용자 인터페이스와 관련된 소스 코드를 수정하지 않고 카테고리와 속성의 항목을 편집할 수 있는 효과적인 검색 시스템 구축 방법을 제안한다.
시간이 지날수록 처리해야 하는 정보가 점점 늘어나고 있어서 각 분야에서는 온톨로지를 구축하여 그것을 기반으로 보다 정확한 결과를 얻으려는 시도를 하고 있다. 한의학 분야에서도 온톨로지를 이용한 약재 정보 관리를 시도하고 있다. 하지만 한의학 약재 온톨로지에서는 약재 사이의 연관성 파악이 중요하지만, 기존의 검색은 키워드 기반의 검색으로 약재 사이의 연관성을 확인하게 어려움이 있다. 온톨로지의 구조적 내용을 파악하기 위한 기존의 온톨로지 뷰어들이 존재하지만 약재 온톨로지가 가지는 계층구조 위주의 탐색이 어렵고, 다양한 속성이 속성에 관계없이 그래프 상에 고르게 분포하기 때문에 속성에 따른 약재의 구분이 어렵다는 문제점이 존재한다. 따라서 기존의 뷰어를 수정 및 보완하여 한의학 약재 온톨로지에서 계층구조 파악 및 속성 별 약재 분류를 파악할 수 있는 뷰어를 개발하였다. 이러한 뷰어시스템을 통해 향후 한의학 전반적인 분야의 자원을 단계별로 체계화하여 관리함으로써 사용자 중심의 통합되고 현대화된 전통 의학 정보의 서비스의 기초시스템으로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 요구사항 변화에 따른 동적 다중 에이전트들의 의사결정 지원을 위한 유비쿼터스 의사결정지원시스템 포털(ubiquitous decision support system, u-DSS Portal)을 제안한다. u-DSS 포털은 의사 결정과정에서 발생할 수 있는 데이터의 의미적 충돌 해결을 위한 지능형 온톨로지 관리 모듈(intelligent-Ontology Management Module, i-OMM), 데이터 충돌 해결을 위한 다중에이전트 관리 모듈(Multi-agent Coordination Module, MACM)과 지식정제모듈(Knowledge Refinery Module, KRM)들을 포함한다. 즉 제안된 모듈들은 다중에이전트들과 협력을 통해 문제를 해결해야 할 경우에는 개별 에이전트들이 보유한 각 온톨로지의 통합 및 데이터간의 충돌 해결을 지원한다. i-OMM은 개별 에이전트들이 보유하고 있는 이질적인 온톨로지의 통합을 위해, 문제해결을 위한 하나의 통합된 새로운 동적 온톨로지 뷰(integrated ontology view, IOV)의 생성을 지원한다. MACM은 고객 에이전트들의 요구사항 변화에 따라 관련 개별 에이전트들 간의 데이터 충돌을 해결하여 에이전트들의 의사결정과정을 지원한다. KRM은 문제 해결과정에서 생성된 가상의 온톨로지 뷰를 재사용할 수 있도록 정제하는 역할을 수행한다. 따라서 본 연구에서 제안된 알고리즘은 고객의 요구사항을 최우선으로 하는 유풀필먼트(u-Fulfillment) 시스템에 적용되었으며 그 활용 대상은 고객, 판매자, 제조업체, 및 배송업체의 배송차량들의 에이전트들로 구성되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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