현재 학과 교과과정에 대한 개괄적인 단순 검색 기법들은 대부분 많이 구현되고 있으나, 온톨로지 기술을 적용한 체계적인 교과과정 정보검색은 아직 미약한 수준이다. 본 논문에서는 대학의 학과 교과과정을 전공과목과 교양과목을 중심으로 프레임 모델을 설계하고, 이를 중심으로 온톨로지를 구축할 수 있는 관리 시스템을 제안한다. 본 관리 시스템은 온톨로지 입력 시스템과 학과 온톨로지 웹서비스 시스템으로 구성하였다. 입력시스템은 관리자가 학과의 교과과정을 온톨로지로 구축하도록 구성하였고, 이 구축된 온톨로지를 이용하여 학생들이 교과과정을 검색하도록 웹서비스 시스템을 설계하였다. 이들 구축된 교과과정 온톨로지를 검증하기 위해 온톨로지 도구를 이용하여 검증하였다.
토픽맵은 기존의 온톨로지 언어와는 달리 위치정보를 이용하여 형태를 변환하지 않고도 많은 양의 이종 정보 자원을 통합할 수 있는 온톨로지 언어이다. 지금까지 토픽맵 구축을 위한 여러 편집기등이 개발되어 있으나, 이들은 XTM 문서를 독자 방식으로 처리하고 있다. 따라서 대용량 자료를 처리하는 데 많은 시간이 소요되고, 현재 RDB 기반에서 운영되고 있는 레거시 시스템에 적용하여 실용화하기에는 많은 문제가 있다. 본 논문에서는 XTM 1.0 규격 기반의 대용량 토픽맵을 RDB 구조로 모델링하여, 처리시간을 최소화하고 레거시 시스템 상에서 온톨로지 구축이 가능하도록 하였다. 기존에 사용하고 있는 SQL 도구와 어플리케이션 개발 도구를 토픽맵 온톨로지 구축에 활용할 수 있도록 하여, 온톨로지 구축의 효율성을 높이고 XTM 문서와 데이타베이스간의 상호 호환이 가능한 토픽맵 플랫폼 X-TOP을 설계하고 구현하였다. X-TOP은 향후 사용자 인터페이스 변경과 다양한 DBMS를 지원할 수 있도록 3계층 구조를 갖고 있다. 헬스케어의 암 온톨로지 관리에 X-TOP을 적용하여 기존 시스템과의 성능 비교와 실무 응용의 유효성을 보였다.
시멘틱 웹의 대두로 인해 웹 상에서 데이터를 접근 할 수 있는 방법도 다양화 되었다. 이에 현재 진행되고 있는 웹 온톨로지 뿐만 아니라 기존에 구축된 지식베이스 시스템에 접근하여 데이터를 핸들링 할 수 있는 모델이 필요하다. 웹 온톨로지를 표현하기 위한 언어로 RDF(Resource Description Framework), DAML-OIL, OWL(Web Ontology Language)등이 사용되고 있다. 본 논문은 웹 온톨로지와 기존의 구축된 지식 베이스의 데이터를 접근, 표현 및 처리할 수 있는 온톨로지 객체 모델의 생성과 그 방법에 관한 것이다. 웹 온톨로지에 대한 접근 방법으로 각각의 언어에 맞는 파서(Parser)를 이용하여 메모리 상에 모델을 생성하여 접근하게 되어 있는 기존의 방법과는 다르게 본 논문에서는 웹 온톨로지를 표현하기 위한 모델을 계층별로 구별하여 프레임 기반의 상위 온톨로지(frame-based ontology layer), 다른 도메인에서도 사용이 가능한 공통된 어휘(vocabulary)를 표현한 핵심 온톨로지(generic ontology layer)와 각각의 온톨로지 언어에 의존적인 어휘를 표현한 기능 온톨로지(functional ontology layer)로 구성한다. 이는 표현의 중복을 없애고 재 사용성을 높이기 위한 모델을 제공함으로써, 외부 어플리케이션(온톨로지 추론, 온톨로지 병합, 온톨로지 저작 도구 등)에서의 온톨로지에 대한 쉬운 지식 표현과 접근 및 핸들링을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 문서요약의 한 방법으로 문장추상화를 생각하였다. 이에 문장추상화의 판단기준이 되의 한 방법으로 문장추상화를 생각하였다 이에 문장추상화의 판단기준이 되는 요소들을 구문분석기를 통해 얻은 정보와, 문장의 구성성분들이 가지는 온톨로지 정보를 바탕으로 선정하였다. 문장추상화에는 Roget 시소러스에 기반한 온톨로지 OfN, 구문분석기 LGPI+, 그리고 이를 활용하는 문장추상기 SABOT를 이용하였다. 본 논문을 통하여 문장추상화가 문서 과정에 동원할 수 있는 유용한 도구임을 보였다.
지식지도는 지식 간의 상호 연관성을 기초로 전체적인 지식의 현황을 보여주는 도식으로, 상황에 따라 다양하게 해석 및 적용될 수 있는 지식의 특성을 보다 형식화되고 정형화된 방식으로 표현하기 위해 온톨로지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 지식 네트워크에 나타나는 지식 간 상호참조적 네비게이션이 가능하도록 온톨로지 기술을 기반으로 지식지도를 정의하고 표현하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 타당성을 검증하기 위하여, 온톨로지 모델링 도구인 Protege-OWL을 이용하여 실제 지식지도를 모델링하고, 몇 가지 예제를 통해 구현된 온톨로지 기반 지식지도가 실제로 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 반영하는 지식네트워크를 구성하는지 알아본다.
시맨틱웹의 구현 도구로써 온톨로지가 있다. 온톨로지는 지식개념의 의미적 연결을 하는데 사용된다. 영어 위키피디아를 토대로 한 영어 DBpedia 온톨로지는 스키마(owl파일 형태)와 인스턴스 모두 잘 구축이 되어있다. 그리고 영어 DBpedia의 각 Class에 한글은 레이블의 형태로 달려있다. 하지만 한글 레이블을 가지고 있지 않은 영어 DBpedia의 Class들이 절반이 넘기 때문에 한글 Class들만으로 된 스키마 구축은 의미가 있다. 한글 Class들로 만들어진 스키마가 있다면 두 한글 온톨로지 사이의 클래스 매칭 알고리즘을 위한 실험이나 한글 온톨로지 자동 증강 알고리즘의 연구 등에 유용하게 쓰일 수 있을 것이다. 본 논문에서 구축한 한글 DBpedia 온톨로지 스키마는 영문 DBpedia 온톨로지의 계층구조와 한글 클래스와 영문 클래스 사이의 매핑정보를 바탕으로 구축되었다. 그리고 기존에 제공되는 한글 DBpedia 온톨로지 클래스의 영어매핑 정보가 있는 한글 프로퍼티와 영어매핑 정보가 없는 한글 프로퍼티를 모두 한글 클래스의 프로퍼티로 입력해주었다.
본 연구는 다양한 기록관리 환경에서 기록의 진본성을 확보하고 기록의 생애 주기 동안 기록을 진본인 상태로 유지할 수 있는 진본성 온톨로지 모델을 제안하고자 한다. IntePARES 3 프로젝트의 연구내용을 바탕으로 구축한 진본성 기록 메타데이터인 IPAM(InterPARES Authenticity Metadata) 참조모델의 특징을 분석해보고, IPAM 모델을 적용하여 온톨로지를 구축하고 기록물 사례를 통해 적용 가능한 전자기록물 진본성 온톨로지 모델을 제안하고자 한다. 제안한 온톨로지 모델링은 IPAM이 제시하는 기록물의 생애주기에 생산되는 다양한 메타데이터 정보의 입력 및 관리를 가능하게 하는 도구를 개발하는 데 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 학술지를 대상으로 온톨로지를 구축하고 그 성능을 평가하고자 하였으며, 트리플 구조로 구축된 온톨로지의 성능을 단순 키워드 검색엔진을 위한 도치색인 파일의 지식베이스와 그 성능을 비교하였다. 온톨로지 구축대상은 정보관리학회지 2007년부터 2009년까지의 3년간의 논문기사를 대상으로 하였으며, 구축방법은 온톨로지 구축도구인 프로티지를 이용하였다. 개념온톨로지는 수작업으로 구축하였고, 서지온톨로지는 자동으로 구축하여 각각 OWL 개념온톨로지와 OWL 서지온톨로지를 생성하였다. 성능비교를 위해 각각 제나 검색엔진과 루씬 검색엔진에 의해 검색된 결과를 비교하였다. 루씬은 정확률이 높게 나왔고, 제나는 재현률이 높게 나왔다.
온톨로지는 차세대 웹 기술인 시맨틱웹 기술 개발에 있어 가장 핵심이 되는 요소로 복잡하고 어려운 온톨로지를 보다 쉽게 이해하고 직관적으로 편집할 수 있는 툴이 절실히 요구된다. 이 논문에서는 기존에 개발된 온톨로지 개발도구들을 분석해 보고, W3C에 의해 온톨로지 언어의 표준으로 자리 잡은 OWL을 이용하여 온톨로지 작성을 위한 편집 도구를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 Visual OWL Editor는 Visual한 다이어그램 형태의 그래픽 인터페이스를 통해 사용자가 쉽게 온톨로지를 이해하고 간단하게 OWL문서를 생성 편집할 수 있는 방법을 제공해 준다.
온톨로지(Ontology)는 시맨틱 웹 (Semantic Web) 구현 도구 중 하나로, 지식 개념을 의미적으로 연결하는 것에 쓰인다. 두 온톨로지 사이의 클래스 매핑은 온톨로지의 중요 연구 분야 중 하나이고, Unstructured, Semi-Strucutured Data가 증가함에 따라 스키마를 이용한 클래스 매핑은 한계를 갖게 되었다. 따라서 본 논문은 스키마를 이용하는 클래스 매핑이 아니라 온톨로지의 클래스에 존재하는 인스턴스의 정보를 활용하여 두 클래스간의 유사도를 측정하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 인스턴스 간에 측정한 유사도를 기반으로 서로 다른 두 온톨로지의 클래스 사이의 유사도를 측정하며, 전반적인 유사도는 높게 나오지 않았지만 모든 클래스 간의 매핑을 찾아내는 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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