가상세계는 현실과 같이 구축된 세계로 에이전트와 가상환경으로 구성된다. 에이전트는 가상환경에 존재하는 객체와 환경 요소들을 지각하고, 인식하여 상황을 판단하며 자율적으로 활동한다. 이러한 에이전트는 마치 사람이 행동하는 것과 같은 느낌과 친숙함을 주며 실수도 하고 엉뚱한 행동을 해서 새로운 상황을 만든다. 이런 상황들은 개체, 관계, 그리고 활동들의 개념들에 의해 구성되어지고 에이전트는 이러한 개념들을 인식함으로써 상황들을 파악한다. 본 논문에서는 가상세계에 존재하는 객체들의 가장 중요한 특징인 모양을 표현하고 인식하는 방법을 제안한다. 구체적으로 다양한 모양들을 기본적인 모양들과 그들 사이의 공간관계들로 나타낸다. 기본적인 공간관계를 표현하기 위하여 거리, 방위, 방향을 이용한다. 기초적인 신호 처리를 생략하기 위해 객체는 능동적으로 자신의 정보를 에이전트에게 메시지로 전달하며 가상 세계에 대한 지식베이스로 온톨로지를 이용한다. 에이전트는 객체로부터 전달되어지는 메시지의 정보를 온톨로지 상의 스키마 정보와 인스턴스 정보와 비교하여 객체를 인식한다.
시맨틱 환경에서의 시맨틱 검색을 위해서는 분산된 자원의 관리와 처리가 중요한 요소이다. 분산된 자원의 효율적인 검색을 위해서는 온톨로지의 사용이 필수적이지만, 모든 자원에 대한 통합적인 온톨로지를 구축하는 것은 현실적으로 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 웹 환경에서의 대부분의 자원은 관계형 데이터베이스 형태로 저장되어져 있다고 가정하고, 시맨틱 검색을 위하여 분산된 관계형 데이터베이스 테이블과 도메인 온톨로지간의 매칭을 위한 방법을 제안한다. 기존의 관계형 데이터베이스와 도메인 온톨로지간의 매칭에 관한 연구들은 관계형 데이터베이스에서 로컬 온톨로지를 추출하여 도메인 온톨로지와의 매칭을 수행하였다. 그러나, 로컬 온톨로지를 추출하는 과정에서 도메인 온톨로지와의 상관관계를 이용하지 않음으로 인하여 도메인 정보가 손실되는 문제점을 가지고 있다. 이에 대한 해결책으로 관계형 데이터베이스의 인스턴스들과 도메인 온톨로지의 인스턴스간의 유사도 측정을 통한 정보 손실을 방지하였으며, 관계형 데이터베이스내의 테이블들간의 관계와 온톨로지에서의 클래스들간의 관계 정보를 이용하여 보다 효율적인 매칭이 가능하도록 하였다.
세계화의 중심에 있는 많은 기업들은 특히 수출입업무에서 업무환경의 다변화로 업체와 공공기과에 전달할 데이터가 날로 증가하고 있다. 그래서 이의 효율적인 처리를 위해 많은 기업은 문서변환 시스템을 개발하거나 도입하여 활용하고 있다. 하지만, 기존의 문서변환 시스템은 XML문서변환을 중심으로 개발되고 있으나, 실제 수출입업무처리에서는 XML뿐만 아니라 EDI나 자체적인 파일형식으로 문서를 변환해야 하는 경우도 많다. XML을 중심으로 한 기존연구에서는 수작업에 의한 XML 스키마 연결의 비효율성을 해결하기 위하여 온톨로지를 이용하고 있다. 하지만, 문서변환시스템의 특성상 한번에 완벽하게 온톨로지를 구축할 수가 없다. 그래서 문서변환시스템을 사용하는 사용자에게 의해 온톨로지를 추가, 수정 및 삭제할 수 있는 기능이 보완되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 지능형 문서변환시스템의 핵심인 온톨로지 구축을 지원하는 저작도구를 문서변환시스템에 연동하고, 이를 이용한 수출입업무를 문서변환에 활용할 수 있는 온톨로지를 구축하였다.
OWL(Web Ontology Language)은 시맨틱웹에서 온톨로지를 배포하고 공유하기 위한 W3C의 정식 권고안(Recommendation)으로 채택되었다. OWL 데이터의 숨겨진 정보를 유추하기 위해서 OWL 추론기들이 많이 개발되었다. 그러나 OWL 추론기들은 메모리를 기반으로 처리되기 때문에 대용량 OWL 데이터를 처리하기는 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해서 관계형 데이터베이스에 기반한 시스템이 제안되었다. 이 시스템들은 OWL 데이터를 데이터베이스에 저장하여 데이터베이스 내에서 추론을 한다. 하지만, 이 시스템들은 OWL에서 정의되는 모든 속성(Property)을 고려하지 않았고, 추론에 비효율적인 스키마를 사용하고 있다. 그리고 실제 응용환경에서 자주 발생하는 OWL 데이터 변경에 대해서도 다루지 않았다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스에 기반한 여러 스키마를 비교하고, 효율적인 추론을 위한 개선된 스키마를 제안한다. 그리고 OWL에서 정의되는 모든 종류의 속성을 지원하기 위한 완전하고 효율적인 추론 알고리즘과 OWL 데이터 변경에 대해 효율적인 갱신 방법을 제안한다. 실험결과를 보면 본 논문에서 제안한 스키마가 OWL 데이터 저장 및 추론에 대해 기존 스키마보다 더 좋은 성능을 보이며, OWL 데이터 갱신 방법도 기존의 방법보다 더 효율적이다.
현재까지 제안된 웹 서비스나 웹 서비스에 시맨틱 마크업이 추가된 시맨틱 웹 서비스와 달리 시맨틱 서비스 (Semantically-operated Service)는 온톨로지를 이용하여 검색 기능 또는 추론 기능을 제공하는 서비스로 정의할 수 있다. 온톨로지 기반이므로 URI (Uniform Resource Identifier)를 지원하며 온톨로지 스키마에 정의된 클래스와 속성 (Property)을 사용하여 미리 정의된 작업을 수행한다. 시맨틱 서비스는 입력 인자가 온톨로지에 정의된 클래스들을 포함하므로 시맨틱 서비스 조합 (Pipelining) 시에 반드시 온톨로지를 참조할 필요가 있다. 본 연구는 시맨틱 정보 위주의 사용자 제시 조건을 입력받아 시맨틱 브로커를 이용하는 방식으로 시맨틱 서비스 관리 서버에 등록된 시맨틱 서비스들 내의 온톨로지 정보와 관리 정보를 참조하여 조건에 맞는 시맨틱 서비스를 조합하는 방법을 제안한다. 사용자 제시 조건으로는 입력 인스턴스, 출력 클래스, 시각화 유형 (Visualization Type), 시맨틱 서비스명, 속성명이 있다. 시맨틱 서비스 조합은 사용자 제시 조건을 기반으로 모든 과정이 자동적으로 이루어지며, 그 결과는 복합 시맨틱 서비스와 일부 워크플로우를 포함하는 시맨틱 서비스 파이프라인들로서 사용자에게 순위화되어 제시된다. 사용자는 시맨틱 브로커에 의해 제시된 시맨틱 서비스 파이프라인들을 실행해 봄으로써 원하는 시맨틱 서비스 조합을 찾을 수 있다. 결국, 본 연구를 통해 개발된 시맨틱 서비스 조합 시스템은 다양한 곳에서 개발된 시맨틱 서비스들을 자동으로 조합하여 새로운 시맨틱 서비스를 개발하고자 하는 서비스 기획자들을 지원하는데 획기적인 도움을 줄 것으로 기대한다.
MPEC-7은 멀티미디어 자료를 효율적으로 활용하기 위해서 멀티미디어 정보 표현 방식을 제공하기 위한 표현방식이다. MPEG-7 메타데이터는 XML 스키마를 사용하여 표현된다. XML로 표현된 MPEG-7 메타데이터는 다른 도메인에서 재사용하고 의미정보를 상호 호환하는 데는 XML이 가지는 의미정보 표현의 부족함으로 인해 한계가 있다. 이를 해결하기 위해서 온톨로지를 사용하여 각 도메인에서 사용하는 의미 정보를 공유하여야 한다. 본 논문에서는 MPEG-7 기반 멀티미디어 디지털 도서관 시스템에서 사용하는 이미지 데이터를 RDF를 사용하여 온톨로지를 구축해보았다.
문헌정보처리 표준화도구인 MARC는 포멧의 문제점과 다양한 웹자원 메타데이터 정보조직의 문제점으로 인하여 웹 기반의 XML표준 포멧의 도입을 시도하였고, MARCXML로 변환되어 시스템간 상호운용되고 있으나, MARCXML은 서지정보의 의미특성이나 메타데이터의 표현을 고려하지 않고 단순히 MARC 레코드의 표현을 XML 구조로 변환한 것일 뿐이다. 시맨틱의 핵심기술로 부각되고 있는 Topic Map은 XML기반의 표준기술언어인 ISO의 XTM을 이용해 정보와 지식의 분산 관리를 지원하는 기술이다. 학술정보자원에 대한 DB 구축 시 Topic Map언어인 XTM을 이용한다면 이미 개발된 여러 메타데이터 등을 한곳으로 통합하면서도 신축성과 확장성을 제공하는 것이 용이하게 된다. 하지만, 기존 시스템에서 새로운 Topic Map을 구축하는 것은 많은 비용과 시간이 소요되는 등 어려운 일이다. 본 연구에서는 기 구축된 학술DB로부터 Topic Map에서 재활용할 수 있는 요소들을 추출하기 위한 정보 소스로서 데이터베이스 스키마와 MARC에서 언급하는 메타데이터를 이용하는 것은, XML의 특징인 시스템간 상호운용성을 확보함과 동시에 기초 학문자료의 복잡한 관계의 개념구조, 자료유형 및 자료간의 의미적 상관관계 등을 표현에 있어 효율적인 개발방법임을 제안한다.
$PICS^{1}$는 터넷 내용물을 선별적으로 볼 수 있게 해주는 기반구조로서, 선별 소프트웨어와 등급 서비스들 간에 효과적으로 동작할 수 있게 도와주는 기술규격이다. 또한 시맨틱 $PICS^{1}$은 팀 버너스 리가 창안한 차세대 웹 기술로서 온롤로지를 기반으로 웹 데이터를 기계가 인식하고 자원의 공유와 재사용이 가능하다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 개념을 도입한 지능형 무선 PICS 환경을 구현함으로서 개선된 무선 웹 서비스 환경을 제안한다. 그리고 사전 연구를 통해 구현된 무선 PICS 환경을 초석으로 온톨로지 기술언어인 RDF를 사용하여 지능형 PICS 환경을 구현한다. 끝으로 일반 웹에 시맨틱 웹 개념을 도입할 때 유념해야 할 스키마의 처리를 고려하고 PICS 환경에서 중심이 되는 PICS 레이블, PICS 규칙을 RDF 로 기술하여 데이터의 의미를 명확하게 하고 관리 능력을 향상시킨다.
현재 인터넷과 멀티미디어 데이터배이스 상에서 부딪치는 검색 문제의 해결 방안으로서 명시적 배경지식의 사용을 지향하는 시맨틱 웹과 새로운 표준 기술 등은 이미지 데이터에 대한 배경 지식을 규정하는 구문론 등을 지원한다. 따라서 본 연구에서는 이미지의 주제(양)에 대한 배경지식을 표현한 도메인 온톨로지를 이용하여 사용자에게 검색어의 정확한 선택이 이루어지도록 제공하고 이미지의 내용과 기술 특정에 대한 시맨틱 주석을 이용하여 검색 용어의 일반화와 다의어, 이미지 대상물의 행위와 같은 고수준의 메타데이터 스키마를 제공함으로써 이미지의 검색에 있어 내용에 기반한 시맨틱 주석과 도메인 온톨로지의 구현과 검색 방법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 기존에 개발된 데이터베이스내의 데이터 소스를 공유하기 위해 통합 라이브러리를 구축하고 이를 통해 데이터베이스내의 소스 데이터에 대한 의미적인 통합을 위한 구조를 제안한다. 데이터의 의미적인 통합을 위해 데이터 스키마가 가지고 있는 실질적인 의미값을 기존의 각 데이터베이스 시스템에서 참조하고 데이터 공유에 대한 동의를 갖도록 메타 데이터를 이용하였다. 따라서 먼저 통합 라이브러리를 구축하여 메타 데이터에 대한 정보와 메타 데이터간에 존재하는 함수적인 관계를 변경 함수로 함께 구현하였으며. 데이터 통합을 위한 참고 자료는 각 시스템마다 온톨로지(Ontology)를 작성하여 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 메타데이터의 수정과 주가가 간단하며 새로운 시스템을 통합 라이브러리로 합병하는 비용이 현저히 감소되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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