이 논문에서는 보다 풍부하고 정확한 정보를 제공하기 위한 구조화 된 데이터를 이용한 웹 온톨로지 확장(Population) 모델을 제안한다. 시맨틱 웹이 등장하면서 웹 온톨로지의 구축이 필수 요소가 되었으며, 더욱 정확하고 보다 풍부한 정보를 제공하기 위한 웹 온톨로지 생성 모텔에 관한 연구의 필요성이 증가하였다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해서는 첫 번째로, 일관성 있고 보편적인 개념을 이용한 웹 온톨로지 스키마 생성과 이를 기반으로 한 온톨로지 간 상호운용성 향상이 요구된다. 두 번째로, 보다 풍부한 정보 제공을 위해 정의된 온톨로지를 확장할 수 있는 방법 개발이 요구된다. 이 논문에서는 메타데이터 레지스트리 (MDR, Metadata Registry)를 이용하여 생성된 구조화 된 데이터 기반의 온톨로지 학습 및 확장 모델을 제안한다. 된 데이터에 대한 개념과 이를 기반으로 한 학습 및 확장의 특징 등에 대하여 기술하고 제안 모델을 위한 시스템 구조에 대하여 기술한다.
온톨로지 간 이질성 문제를 해결하고 상호운용성을 향상시키기 위한 연구가 진행되어 왔으며, 최근 XMDR에 기반한 온톨로지 구축 방법이 제안되었으나 기존 연구와의 비교 평가가 부족하여 장점을 정확하게 보이지 못하였다. 따라서 이 논문에서는 XMDR 기반 온톨로지 구축 방법의 장점을 보다 명확하게 보이기 위해 정량적인 평가를 수행한다. 이를 위해 실제 온톨로지를 구축하고, 구축된 온톨로지는 온톨로지 참조 기반 온톨로지 구축 방법, 사전 참조 기반 온톨로지 구축 방법, 기존 방법론을 이용한 온톨로지 구축 방법을 평가 대상으로 하여 5가지 평가 지표로 분석된다. 평가 지표로는 구축된 온톨로지의 어휘 및 구조의 일관성 비교를 위하여 어휘 및 구조의 빈도수 평균과 엔트로피를 사용하고 구축 비용의 평가를 위하여 각 온톨로지의 구축 시간을 사용한다. 이러한 실험 및 평가의 결과로써, 온톨로지 참조 기반의 온톨로지 구축 방법은 다른 온톨로지 구축 방법들에 비해 온톨로지 어휘 및 구조가 일관적이고 효율적임을 보인다.
본 논문은 뉴로-심볼릭 구조를 바탕으로 일반 텍스트로부터 온톨로지 생성이 가능한 심층 신경망 기반 온톨로지 추출기를 제안한다. 온톨로지 추출 단계를 (i) 온톨로지 학습 및 (ii) 온톨로지 생성의 2 단계로 상정, (i) 일반 텍스트로부터 문장 구조 및 논리적 관계를 학습하는 트랜스포머 기반 심층 생성 신경망 출력을 이용하여 (ii) 계층적으로 결합한 심볼릭 추론기로 온톨로지를 생성하는 뉴로-심볼릭 구조 온톨로지 추출기를 구현하였다. 1800 개 훈련 집합으로 학습 후 200 개 테스트 집합으로 평가한 결과, 정확도 91.9%, Precision 100%, Recall 99.1%로 비교 모델 OpenIE 의 성능에 비해서 각각 83.8%, 1.8%, 3.5% 개선된 것을 확인하였다. 정성적 품질에 있어서, 복잡한 문장 (예: 관계대명사, 접속사, 중첩 구조)에서도 비교 모델에 비해 더 정밀한 온톨로지 생성 결과를 보였다.
FRSAD과 온톨로지 모형간의 연계는 어떠한 정보구현시스템이나 특정 상황에서도 독립적인 상위 계층의 지식구조를 제안하고, 의미 연결, 지식구조, 주제접근, 상호운용성 등을 확보하기 위한 노력이다. FRSAD 모형을 현실적인 정보환경에 적용하고, 도서관 안팎 어디서나 자유롭게 정보를 확인하고 공유하기 위해서는 지식표현 인코딩 체계가 필요하다. 본 연구에서는 웹 온톨로지 언어인 OWL를 사용하여 FRSAD 모형을 온톨로지 구조로 표현하였으며, 이를 확인하기 위해 Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$를 사용하여 FRSAD 온톨로지 모형을 시범적으로 구축하였다.
지식관리시스템의 지식 분류 체계가 지식맵이며 이 지식맵을 이용하여 지식 서비스가 제공된다. 그러나 현재의 지식맵은 비표준적인 지식 네트웍 구조와 정적인 분류체계라는 문제를 가진다. 문제 해결 방법은 지식맵에 온틀로지를 적용해서 표준성, 의미 기반의 지식 네트웍 구조. 동적인 지식분류, 자동화된 지식서비스를 제공하는 새로운 개념의 지식맵을 구현하는 것이다. 본 논문에서는 토픽맵 모델을 기반으로 온톨로지를 생성, 저장, 검색하는 효율적인 온톨로지 관리 시스템인 K-Box를 구현하였다. K-Box는 온톨로지 관리를 위한 기본적인 기능들을 제공하며, 이질적인 저장소들을 일관된 인터페이스로 접근할 수 있도록 함으로써 저장 장치 독립성을 제공하였다. 또한, 저장 관리되는 모든 온톨로지들의 무결성을 보장하기 위한 새로운 기법과 사용자 관심을 중심으로 한 온톨로지 검색 지원을 위한 방법을 제안하였다. 마지막으로, 우리는 여러 온톨로지들을 적용해 봄으로써 K-Box 시스템이 효율적으로 사용 가능함을 확인하였다.
기존 온톨로지 정렬 기법은 두가지 문제점을 가지고 있다. 먼저 자질을 해당 분야 전문가가 정의하기 때문에 중요한 자질들이 자질셋에 포함되지 않을 수 있다는 것이다. 다음으로는 온톨로지의 의미 정보와 구조 정보를 이용하여 유사도를 따로 계산한 후, 각각의 실험에 의해 정의된 가중치를 이용하여 전체 유사도를 계산한다. 하지만 온톨로지 상에 나타나는 의미 정보와 구조정보의 상대적인 가중치가 실험적인 방법 혹은 사용자에 의해 결정되기 때문에 시스템이 특정 온톨로지에 한정되거나 성능이 떨어질 수 있어 문제이다. 본 논문에서는 온톨로지 정렬을 위한 파스 트리 커널을 제안한다. 온톨로지 상의 개체에 대한 유사도를 계산하기 위해 먼저 온톨로지를 트리 구조로 변환한다 그 후, 변환된 트리 간의 유사도는 온톨로지 정렬을 위해 수정된 파스트리 커널을 이용하여 계산한다. 이때 자질은 명시적으로 나열하지 않는다. 유사도 계산시, 파스 트리 커널에 근사 스트링 매칭 기법을 적용하여 의미 정보를 반영한다. 검증 위한 실험에서 제안한 방법은 기존의 온톨로지 정렬 기법보다 나은 성능을 보였다.
온톨로지를 이용한 시맨틱 웹은 의미 기반의 표현 수단으로써 기존의 웹이 갖는 한계점을 극복할 수 있는 차세대 웹의 표준으로 인식되고 있다. 시맨틱 웹에 표현된 정보를 최대로 활용하기 위해서는 온톨로지에 대한 질의 검색 및 추론 기능이 필요한데, 대부분의 시맨틱 웹 도구들은 RDF 메타데이터 구조에 따른 Triple 기반의 저장 구조를 이용함으로 인해 온톨로지 추론을 위한 의미 단위의 복합 질의를 효율적으로 지원하지 못하고 있다. 본 연구에서는 기술 논리(DL)에 기반하여 온톨로지 데이터 구조와 일치하는 저장 구조를 설계하고, 이를 이용하여 시맨틱 웹 온톨로지에 대한 질의 검색 도구를 개발함으로써 온톨로지 추론을 위한 효율적인 복합 질의 검색을 지원할 수 있는 개선 방법을 제시하고자 한다. 그리고 제안된 방법을 구현한 시스템인 SMART-DLTriple을 기존의 시스템과 비교하여 그 성과를 평가하였다. 개선된 온톨로지 질의 검색 방법은 온톨로지 추론의 성능 향상에 기여하여 실용적인 온톨로지 추론 시스템의 개발에 도움을 줄 것이다.
본 연구는 시맨틱웹 응용의 중심 기술인 웹 온톨로지의 표현과 추론을 위해 서술 논리와 규칙언어를 기반으로하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 현재 웹 온톨로지 표현 언어인 OWL DL은 서술 논리에 근거하여 표현되는 것이나, 기계나 온톨로지 공학자가 OWL로 기술된 온톨로지를 직관적으로 이해하고 공유할 수 있는 형식적이고 명시적인 온톨로지의 지식 표현은 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 시맨틱웹이 목적하는 웹 온톨로지 구축을 위한 웹 온톨로지 모델링 방법으로 웹 온톨로지 모델링 계층을 제안하고, 제안된 각 계층에 따라 서술 논리의 TBox와 ABox의 구조와 SWRL을 기반으로 지식을 표현하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 웹 온톨로지 모델링 방법의 성능 검증을 위해 제안 방법에 따라 웹 온톨로지를 구축하였고, SPARQL과 TopBraid의 DL Inference를 이용하여 구축된 웹 온톨로지의 성능을 검증하였다.
현재의 웹 환경에서의 정보는 점점 대량화되고 있으며, 정보에 대한 의미처리가 지원되지 않는 까닭에 많은 양의 정보가 무분별하게 검색되고 필요한 정보를 찾는데 많은 노력이 필요하다. 이를 해결하고자 XML의 의미태그를 중심으로 한 메타데이터 정보 모델링 등이 출현하였고, 이를 개념 수준의 의미처리로 추상화한 온톨로지(ontology) 기술이 개발되게 되었다. 온톨로지는 컴퓨터가 처리할 수 있는 명시적인 개념 표현을 상호 공유할 수 있도록 하여 줌으로써, 컴퓨터가 의미를 이해하고 추론할 수 있는 기반을 제공한다. 최근에는 여러 온톨로지 언어는 기술 논리(Description Logic)의 의미 모델에 기반을 두고 있는 OWL언어로 표준화되고 있다. 그러나, 온톨로지 언어를 사용한 직접적인 온톨로지 구축은 거의 불가능하다. 본 논문에서는 지식 표현의 기초가 되고 OWL의 이론적 기반이 되고 있는 프레임 구조로 개념 모델링 하는 방법을 통해 OWL기반의 온톨로지 구축을 보다 편리하고 효과적으로 수행할 수 있는 방법을 제공하며, 효율적인 OWL 문서의 생성과 편집 방안을 도출한다.
본 논문에서는 토픽맵 기반의 온톨로지 병합 과정에서 발생할 수 있는 충돌의 유형을 트리 구조로 정의하고 충돌 탐지 및 해결을 통하여 두 온톨로지를 하나로 병합하는 기법을 제안한다. 병합충돌은 의미적 대응 요소들의 유사값에 기반하여 엘리먼트기반, 구조기반 임시기반의 트리 구조로 분류되고 이 충돌 트리를 이용하여 두 매핑 요소사이의 병합충돌을 탐지하고 해결한다. 실험을 위해 토픽맵 질의언어 tolog를 사용하여 동서양 철학온톨로지 및 독일 문학온톨로지들의 병합 전과 후의 질의 결과를 비교하고 이를 정확율과 재현율로 병합 성능을 평가하였으며 그 결과 손실없는 병합이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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