본 연구는 사용자가 특정 전문지식에 대하여 검색하는데 있어 관계형 데이터베이스와 온톨로지를 결합해 보다 적합한 검색 결과를 반환하도록 하는 관계형 데이터베이스와 온톨로지 병행모델에 관한 것이다. 데이터나 정보 양의 급격한 증가는 검색 결과의 사용자 확신을 도리어 떨어트리는 big data 문제에 부딪히게 되었으며 모바일 기기의 사용 증가는 검색과 결과의 판단에 있어 인간의 관여를 줄이는 단순성을 높이는 것이 강조되고 있다. 따라서 본 연구는 고수준의 의사결정이 요구되는 분야에 있어서의 검색 성능을 높이기 위해 관계형 데이터베이스로 구성된 데이터에 온톨로지를 결합시켜 사용자에게 적합한 데이터를 반환할 수 있는 모델에 대해 지원해보고자 한다. 본 연구의 검증을 위해 전문 지식이 요구되는 의약품 분야의 데이터베이스를 기준으로 서비스를 제공하는 사이트에서의 검색을 통해 문제점을 제시하고 연구의 필요성을 제시한다.
문제해결학습을 수행하는데 있어서 가장 큰 문제점은 학생들이 문제 해결에 필요한 학습 정보를 수집하는데 많은 시간과 노력이 필요하다는 점이다. 이는 기존의 웹 기반 검색 시스템이 단순 키워드 매칭 검색 방법을 사용하고 있기 때문이다. 단순 키워드 매칭 검색방법은 단순히 키워드의 매칭 여부만으로 학습 정보를 검색하게 된다. 따라서 학생들이 정보를 찾는데 많은 시간과 노력을 투자하여야 하며, 학습 방향을 잃을 수 있는 문제점들을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 온톨로지 기반 검색 시스템을 설계 구 현하고 중학교 사회과 문제해결학습에 적용해 보았다. 그 결과 온톨로지 기반 검색이 기존의 웹 검색보다 더 효과적인 것으로 나타났다.
본 논문은 클러스터링 탐색 방법과 온톨로지 학습 방법을 융합하여 보다 더 효율적인 검색 방안을 제안한다. 이를 통해 키워드가 정확하게 일치하지 않더라도 사용자가 원하는 웹 서비스를 검색할 수 있고, 반대로 키워드가 일치하지만 사용자가 의도하지 않은 웹 서비스는 검색 결과에서 제거할 수 있다. 주된 아이디어는 매개변수들 사이의 숨은 시맨틱 개념을 찾아내어 온톨로지를 학습하고, 확장된 키워드 탐색 방법과 온톨로지 활용 방법을 혼합 사용하여 보다 지능적인 웹 서비스 매칭을 수행하는 것이다.
기존의 논문검색은 키워드 기반 검색이고, 발간된 자료의 양이 방대해 짐에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하는데 어려움이 가중되고 있다. 사용자의 의도에 맞는 정보를 검색하기 위해서는 인터넷 환경에서 웹 문서 자원 사이의 의미 정보를 온톨로지로 표현하고, 이 온톨로지를 컴퓨터가 이해할 수 있게 하는 시맨틱 웹의 도입이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 OWL 온톨로지 기반의 추론을 통한 논문정보 검색시스템에 대하여 논한다. 시맨틱 웹의 새로운 온톨로지 언어로 부상한 OWL기반의 논문 온톨로지를 구축하고, 논문 속성들 간의 다양한 상관관계를 서술논리 쿼리로 작성한다. 검색시스템은 이 쿼리를 기반으로 논문 온톨로지에 대하여 추론함으로써 지능적인 정보검색이 가능하도록 하였다. 마지막으로 기존 논문 검색 방법과 본 논문의 실험 결과를 비교하였다.
온톨로지의 용용 분야 중 하나인 정보 검색(Information Retrieval) 분야는 그 응용에 있어서 가장 도전적인 분야 중 하나이며, 그 중에서도 이미지의 메타데이터와 온톨로지를 기반으로 하는 정보 검색은 키워드 기반의 이미지 검색을 대체 할만한 기술로 각광 받고 있다. 미술 작품이나 풍경 사진 둥 시각 미디어는 정보 검색에서도 수요가 매우 많은 영역이다. 본 논문에서는 인터넷 상에서 복수의 시각 미디어 제공자가 있고 이제공자들의 정보를 가지고 있는 단일 중계자가 있는 상황에서 시각 미디어를 효율적으로 검색하는 방법을 제안한다. 즉 서비스 온톨로지, 제공자 온톨로지 같은 온톨로지를 정의하고 사용자의 질의에 맞는 제공자의 목록을 효율적으로 얻기 위한 ASN.1 기반의 추론 방법을 제안하였다 이 방법은 기존의 트리 기반이나 구간 (interval) 기반의 방법에 비해 더 효율적이었다. 끝으로 실험을 통하여 제안한 방법의 효율성을 입증하였다. 또한 제공자가 중계자에게 자신의 서비스를 등록할 때 생기는 서비스 온톨로지에 병합하는 문제에 대한 효과적인 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 추론규칙을 통한 온톨로지 구축과 이를 이용한 지능형 여행 추천 시스템 적용 방법에 대해 제안하고자 한다. 사용자 프로파일과 질의어 분석을 통한 사용자 성향 분석은 메타데이터 파일로 작성되며, 지능형 여행 추천을 위한 여행 온톨로지 및 Description Logic을 기반으로 생성된 추론 규칙은 정보 저장소에 저장한다. 온톨로지를 이용한 정보 검색은 다양하고 복잡한 조건에서 검색이 가능하였고, 인스턴스 추가시 각 클래스의 재생성 과정 없이 규칙의 설정만으로 쉽게 인스턴스를 추가할 수 있었다.
본 논문은 시맨틱 웹의 온톨로지 기술을 이용하여 온톨로지 기반 시맨틱 검색 시스템과 서비스 시스템에 대한 구현을 위하여 문헌 정보를 대상으로 온톨로지를 OWL로 구성하였다. 여기에서 제안한 시스템은 효율적인 관리가 가능하도록 웹(Web) 환경에서 구현하였으며, 데이터의 의미와 구문 및 구조의 통일을 위해 메타데이터의 상호운용성을 고려하며 기술언어로는 XML를 사용한다. 웹 문서에서 특정정보를 추출하고 RDF 메타데이터를 생성하며, 웹 문서의 내용을 정확하게 분류하기 위해 온톨로지(Ontology)를 기반으로 한 지식검색 시스템의 시맨틱 서비스시스템을 제안한다.
XML 질의를 온톨로지 기반으로 확장하면 보다 폭넓은 정보검색이 가능해지는 반면에, 대상 문서의 구조에 부적합하게 확장된 질의들은 검색의 효율을 저하시킬 수 있다. 본 연구는 은톨로지와 대상 문서의 DTD를 정합한 결과인 축소된 온톨로지를 기반으로 질의를 확장함으로써 질의의 적합도를 향상시키는 방법을 제안한다. 온톨로지 개념과 DTD 엘리먼트 정합 및 온톨로지와 DTD 속성 정합에 의해 한번 축소된 온톨로지는 질의의 적중률을 높일 수 있을 뿐만 아니라 동일한 구조를 가지는 문서 집단에 재사용될 수 있으므로 검색의 효율을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 지능형 여행 정보 제공을 위해 제주여행 온톨로지를 구축하여 사용자별 맞춤형 여행정보 제공 및 검색을 위한 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 일반 검색이 제한된 정보에 대한 키워드 매칭이 라면, 온톨로지 기반 검색은 키워드 검색, 사전에 의한 확장 검색, 지식입력에 의한 검색이 모두 가능하여 좀 더 지능적 검색이라 할 수 있겠다. 이러한 온톨로지 검색의 장정으로는 속성값, 분류, 메타 정보 등 관련된 여행정보를 모두 활용할 수 있다는 것과. 유사어 활용이 가능하다는 것이다. 또한 검색 어휘의 역할에 따른 차등적인 가중치값 등을 적용하여 Many-Answers-Problem 해결할 수 있다. 즉, 가장 관련 있는 정보를 상위에 랭크시켜 사용자의 체감 정확률을 향상시킬 수 있다.
본 연구에서는 웹 문서에서의 단순 키워드 매칭으로 검색하는 전자상거래시스템의 문제점을 해결하기 위한 방안으로 도메인 온톨로지를 자동으로 생성하고 이를 기반으로 지능형 에이전트기술을 접목함으로서 의사소통이 단일화된 상품검색시스템을 개발한다. 온톨로지 개발은 국제상품분류코드(UNSPSC)와 귀금속 보석 사이트들의 분류정보를 기반으로 대표용어를 추출하고 유사관계 시소러스 적용하여 표준화된 온톨로지를 구축하며 지능형에이전트 기술을 검색 단계에서 접목시켜 사용자에게 정보수집의 효율성을 지원하도록 시맨틱 웹을 지원하는 상거래 시스템을 설계하고 구현한다. 또한 개인화된 검색 환경을 지원하기 위해 사용자 프로파일을 설계하고, 개인화 검색 에이전트와 추론기능을 이용한 검색 환경을 제공함으로서 정보수집의 신속성과 정확한 정보검색이 가능하도록 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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