웹 온톨로지 언어의 개발에 따라 웹 온톨롤지를 저장하기 위한 다양한 저장소들이 개발되었으며 이러한 웹 저장소는 관계형 데이터베이스 모델을 기반으로 하고 있다. 또한 웹 온톨로지 데이터를 검색하기 위한 질의 언어로서 W3C에서 SPARQL을 제안하였다. 웹 온톨로지 저장소로서 관계형 데이터베이스가 활발히 개발되고 SPARQL의 이용이 증가함에 따라 SPARQL을 SQL로 변환 하는 알고리즘의 필요성이 대두되었다. 지금까지 제안된 변환 알고리즘들은 SPARQL-to-SQL 변환 알고리즘이 저장소 구조에 종속적이라는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 관계형 뷰를 기반으로 저장소에 독립적인 변환 알고리즘을 활용할 수 있는 모델이 제안되었다. 그러나 제안된 모델에서 변환 알고리즘을 독립적으로 활용하기 위해서는 사전에 사용자가 SQL 문을 작성하여 수동적으로 뷰를 생성해 주어야 한다. 이 경우 수동적인 SQL 작성으로 인한 불편함과 사용자의 실수로 인한 SQL문의 오류가 생길 수 있다는 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 웹 온톨로지 저장소 모델 OWL 관련 시스템 개발에 가장 많이 사용되고 있는 Jena 저장소를 이용하여 독립적 저장소 활용을 위한 뷰 생성 독인 Jena-to-TRIPLES 변환 도구를 제안한다.
오늘날 온톨로지의 활용이 높아짐에 따라서 점점 더 방대한 양의 온톨로지가 구축이 되어가고 있다. 그러나 각 분야에 따라서 온톨로지의 분야와 분류가 다르고 내부에서 처리하는 데 걸리는 시간도 다르기 마련이다. 이러한 문제로 방대한 양의 온톨로지로 구성된 온톨로지 저장소는 검색 및 저장의 효율성이 떨어질 수 밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 상황의 온톨로지 검색과 저장의 효율성을 높이고자 온톨로지 저장소는 분산되어져야 함을 실제 사례를 들어 보이고 분산 온톨로지 저장소 사용의 필요성을 보여준다.
차세대 웹으로 기대되는 시맨틱웹에 대한 기술에 대한 관심이 증대되고 있어 시맨틱웹에서 가장 중요시 되는 온톨로지의 대한 관리에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 온톨로지 관리에 대한 연구로는 KAON, OntoServer등이 진행되고 있으며 이러한 연구에서는 RDF, DAML등의 온톨로지 언어를 지원한다. 이에 본 연구에서는 W3C에서 표준 온톨로지 언어로 지정한 OWL을 지원하는 온톨로지 저장소에 대한 아키텍처를 제시하고자 한다.
이 논문에서는 저장소에 독립적인 SPARQL-to-SQL변환 시스템 모델의 비용 평가를 수행한다. 시맨틱 웹이 발전하면서 이를 기술하기 위한 다양한 웹 온톨로지 언어들이 제안되었고 이를 저장 및 검색하기 위한 관계형 데이터베이스 기반의 저장소와 SPARQL과 같은 질의 언어가 개발되었다. SPARQL의 활용도가 높아짐에 따라 관계형 데이터베이스에 저장된 웹 온톨로지 데이터를 질의하기 위해서는 SPARQL을 SQL로 변환하기 위한 알고리즘이 필요하다. 그러나 기존에 제안된 변환 알고리즘들은 몇 가지 해결해야 할 문제점을 가지고 있는데 그 중 변환 알고리즘이 저장소에 종속적이라는 문제점 때문에 변환 알고리즘의 활용도가 떨어진다. 이를 해결하기 위하여 기존 논문에서는 저장소에 독립적으로 변환 알고리즘을 활용할 수 있는 시스템 모델을 제안하였으며 프로토타입을 구현하여 제안 모델을 통한 질의 결과의 정확성을 측정하였다. 또한, 저장소의 종속적인 모델과 독립적인 모델간의 정성적 평가를 통하여 저장소에 독립적인 모델이 여러 측면에서 활용도가 높다는 것을 평가하였다. 그러나 기존 논문에서는 제안한 시스템 모델에 대한 명확한 정량적 평가가 이루어지지 않았다. 따라서 이 논문에서는 비용 평가 모델을 정의하여 제안한 시스템 모델의 효율성을 정량적으로 평가한다.
시맨틱 웹 환경을 통해 수 많은 온톨로지가 생성되고 이를 효율적으로 관리하고 저장하기 위한 온톨로지 저장소에 대한 연구가 진행되고 있다. 더불어 저장된 온톨로지로부터 원하는 정보를 얻기 위해 SPARQL 에 대한 연구 또한 활발히 진행되었다. 현재까지 많은 데이터들이 관계형 데이터베이스에 저장되어 있기 때문에 SPARQL 을 사용하기 위해서는 해당 저장소의 모델에 맞게 SPARQL 을 변환 해야 한다. 하지만 지금까지 연구된 SPARQL-to-SQL 변환 모델은 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 트리플 형태로 변환하여 온톨로지 저장소에 저장해야 하는 추가 비용이 발생한다. 이 논문에서는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 트리플 형태로 변환하여 온톨로지 저장소에 저장하지 않고 SPARQL 질의문의 변환만으로 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터에 질의 할 수 있는 SPARQL-to-Original SQL 변환 모델을 제안한다.
현재 웹 서비스에서 주로 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 사용자의 의도와는 상관없는 정보까지 검색하는 경우가 많아서, 실제로 원하는 정보를 찾는데 많은 시간과 노력을 요구한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 최근 시맨틱 웹이라는 개념이 등장하였으며, 본 논문에서는 검색 결과의 신뢰성을 향상시키기 위해 온톨로지를 기반으로 시맨틱 검색시스템을 설계하였다. 본 논문에서 설계한 온톨로지 기반의 시맨틱 검색 시스템은 기능적으로 크게 두 부분으로 구성되어 있다. 즉, 자료 수집을 하는 로봇 에이전트와 온톨로지를 기반으로 자료를 검색하는 시맨틱 검색 엔진으로 구성된다. 로봇 에이전트는 자율적으로 웹을 순회하면서 자료를 수집하고 필터링하여 메타데이터 저장소로 가져오는 역할을 한다. 시맨틱 검색 엔진은 사용자의 검색 폼으로부터 전달된 정보 검색 요구사항을 기초로 시맨틱 질의어로 변환한 후, 온톨로지 저장소를 활용하여 검색한다. 시맨틱 검색 엔진은 사용자가 입력한 검색어를 시맨틱 질의어로 변환해 주는 질의처리 모듈과 사용자의 의도를 추론하여 보다 향상된 검색을 가능하게 해주는 추론(Inference) 모듈, 온톨로지를 보관해주는 온톨로지 저장소 등으로 구성된다. 본 논문에서 설계한 온톨로지 기반의 시맨틱 검색 시스템은 키워드 기반 검색에 비해 사용자가 원하는 정보를 찾는데 소요되는 시간과 노력을 줄여 주고, 사용자의 의도에 적합한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
많은 정보가 저장되어 있는 웹은 더 이상 우리의 삶과 별개로 생각할 수 없는 존재가 되었다. 무수한 정보가 웹상에 존재하게 되어 웹은 커졌지만, 단순한 정보의 저장소로 전락할 위기에 놓여있다. 이러한 거대한 정보 저장소에서 사용자는 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비해야만 한다. 이러한 문제의 해결을 위해 현재까지 많은 연구가 진행중에 있으며, 본 연구에서는 온톨로지 지술에 기반한 정보검색 시스템을 그 해결방안으로 제안한다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 의미적 정보검색을 위해 요구되는 세부적인 요소 기술들을 소개하고 실제로 이들을 설계하고, 유기적인 결합을 통한 의미적 정보검색 시스템을 설계하였다.
나날이 방대해지는 디지털 콘텐츠들의 홍수 속에서 원하는 정보를 찾아내는 데 필요한 정밀한 색인 기술의 필요성은 날로 증대되어 가고 있다. 이러한 요구 수용을 위해서는 지능형 개체가 정보의 검색 주체가 되어야 하며, 지능형 개체간의 상호 운용성이 뒷받침되어져야 한다. 본 논문에서는 Snoek, Worring들이 제안한 다중 형상 색인을 위한 통합 기반구조를 분석하고 콘텐츠 기반의 자동화된 색인 기법에서 색인정보의 신뢰성을 높이기 위한 방법을 살펴본다. 그리고 이를 통해 시맨틱 웹 기술의 온톨로지 개념을 적용하여 추상화된 색인 정보의 생성과 제어를 지원하고 사람과 기계간, 기계와 기계간의 의미적 상호 운용성이 보장되는 기반 모델을 제시하고자 한다. 온톨로지의 메모리 상주 모델 처리 방식은 방대한 색인 정보를 수용하기에 부적절하기 때문에 온톨로지 저장소의 사용을 필요로 하며, 논리적으로 표현된 지식의 일관성과 추론을 위해 추론엔진의 사용이 요구된다. 본 논문에서는 온톨로지 저장소의 기능 및 성능적인 요구사항을 모두 만족시키는 Minerva 온톨로지 저장소를 이용하여 비디오 콘텐츠를 표현한 설계 지식을 저장하고 회수하는 실험을 하였다. 또한 마지막으로는 다른 연구과제들과 연계한 효율적인 색인 가능성에 대해 고찰해 본다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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