Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권5호
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pp.1071-1085
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2015
본 연구에서 우리는 인터넷 상에서 경쟁국과의 경쟁력을 제고 할 수 있는 국가정책 수립이나 국가정책 수행 평가 등에 사용할 수 있는 실시간으로 국가이미지를 추출하고자 하였다. 이를 위하여 여러 선행연구와 위키피디아에 정의된 카테고리를 참고하여 온라인 특성을 고려한 국가이미지에 대한 온톨로지 구축하였다. 이렇게 구축된 온톨로지는 국가이미지를 위한 소셜미디어를 장단점을 고려하여 선택된 영어판 위키피디아 상에서 최근 6년간 한중일 삼국의 국가이미지를 추출하는데 적용되었다. 추출된 삼국의 국가이미지의 차이를 시각화하여 분석하기 위하여 대응분석 (correspondence analysis)으로 한 중 일 3국 간의 정치, 사회, 문화, 경제 인지도 간의 상대적인 관련성을 표현하고 분석하였다. 삼국의 이미지 분석 결과는 다음과 같다. 대응분석을 이용한 삼국의 이미지 분석 결과 각 나라를 대표하는 이미지가 합리적으로 도출되었음이 확인되었다. 또한 과거 정책의 변화와 이미지 변화를 검증한 결과 정책의 변화의 성공과 실패를 검증할 수 있음을 확인하였다. 따라서 국가정책 수립이나 수행평가 등에 사용할 수 있음을 확인하였다.
지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 RDB로부터 가상적 변환에 의해 생성되는 OWL 온톨로지의 질의 응답을 위하여 OWL을 위한 질의어인 SPARQL-DL의 구현 방법을 제안한다. 제안하는 SPARQL-DL 프로세서는 입력된 SPARQL-DL 질의문을 내부에서 SQL 질의문으로 변환하여 실행시킨다. 이러한 질의 처리 방식은 두 가지의 장점이 있다. 첫째, RDB로부터 생성된 OWL 온톨로지를 저장하기 위한 별도의 저장소가 요구되지 않는다. 둘째, 대용량 ABox 추론에 문제점을 나타내는 Tableau 알고리즘 기반의 추론기의 사용 없이도 RDB 인스턴스로부터 생성된 대용량 ABox가 서비스 될 수 있다. 본 논문의 SPARQL-DL 질의문으로부터 SQL 질의문을 생성하는 알고리즘은 RDB와의 연결 수립에 따른 오버헤드를 최소화하기 위하여 입력된 하나의 SPARQL-DL 질의문이 하나의 SQL 질의문으로 변환되도록 설계되어있다.
웹상에서 생성 공유되는 데이터는 다양한 분야에서 대용량으로 생성되고, 콘텐츠가 사회적 관심에 따라 지속적으로 변화 한다는 특징이 있다. 이로 인하여, 웹 데이터를 분석하여 유용한 정보를 얻기 위해서는 (a) 대용량의 데이터를 빠르게 처리하고, (b) 사용자가 쉽게 정보를 찾을 수 있도록 데이터를 구성하는 것이 필수적이다. 이러한 두 가지 측면 중에서, 본 논문은 사용자의 정보 검색 부담을 덜어주기 위해 온톨로지를 활용한 데이터 구성 방법을 제시한다. 특히, 본 논문에서는 콘텐츠가 사회적 관심에 따라 지속적으로 변화하는 웹 데이터의 특성을 고려하여, 데이터 콘텐츠를 인덱싱하기에 가장 적합한 온톨로지를 기존에 존재하는 범용 온톨로지로부터 추출한다. 또한, 사례 연구를 통하여 제시한 알고리즘의 유용성을 보인다.
온톨로지에 기반한 시맨틱 웹 서비스는 웹 서비스의 자동화된 탐색, 선택, 조합을 지원한다. 특히 시맨틱 웹 서비스 기술 표준인 OWL-S는 서비스의 의미적 기술을 제공하기 위해 만들어진 온톨로지 언어이다. 한편 OWL-S는 문법이 복잡하여 일반 사용자가 OWL-S 문서를 직접 생성하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 현재 소프트웨어 설계 및 개발을 위해서 널리 사용 중인 UML 다이어그램으로부터 OWL-S 문서를 편리하게 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 프로세스의 흐름을 기술한 순차 다이어그램 및 활동 다이어그램으로부터 OWL-S 온톨로지를 생성하기 위해서 UML 프로파일을 기반으로 하고 있다. UML 다이어그램은 XMI 파일로 추출되고 XSLT 스크립트를 통해 OWL-S 온톨로지로 변환된다. 제안한 방법은 복합 프로세스의 다양한 제어구조를 지원할 수 있는데, 이 논문에서는 다양한 종류의 UML 다이어그램을 대상으로 실험함으로써 이를 보였다.
간호사는 NANDA, NIC, NOC과 같은 간호과정의 표준 가이드라인에 따라 간호 실무를 수행하고, 간호과정에 대한 정보를 전자의무기록 시스템에 기록하고 있다. 특히, NANDA는 간호진단 분류체계로써 간호진단의 추상적인 개념을 나타내고 있어, 상세한 간호진단 내용의 표현에 어려움이 있다. 그로 인해, 국내 병원에서는 자체적으로 간호진단 목록을 정의하여 사용하고 있으나, 이들은 표준이 적용되지 않아 간호기록의 전산화가 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 NANDA와 SNOMED-CT와 같은 표준 용어체계를 참조하여 간호진단 개념을 표현하기 위한 온톨로지로 구축 방법론을 제시한다. 제안한 방법은 각 병원 및 분야에서 주로 사용하는 간호진단 목록을 체계적으로 구축함으로써 의료정보 시스템 간의 상호운용이 가능하고 지식의 확장이 용이하도록 한다. 제안한 방법에 따라 경북대학교병원의 여성건강 간호기록 진술문을 분석하고, 간호진단 정보의 추출 및 정련을 통해 112개의 간호진단 용어를 생성하였다. 그리고 이 용어를 이용하여 여성건강 간호진단 온톨로지를 구축하였고, 전문가 평가 및 실험을 통해 개발한 온토롤지의 타당도와 실용성을 확인하였다.
최근 멀티미디어 정보의 양이 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 자료에 대한 효율적 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 특히 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적으로 비디오 검색을 하기 위해서는 정확한 특징 정보를 추출하여 비디오 색인 구조를 구축해야 한다. 그리고 비디오 색인 구조는 사용자의 선호도가 반영되어 관심있는 콘텐츠를 효과적으로 검색할 수 있도록 지원되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자 선호도를 고려한 의미기반 비디오 검색 방법을 제안한다. 기존의 방법의 사용자 선호도를 고려하지 않는 단점이 있고, 사용자의 질의에 대하여 단순히 텍스트 매칭한 결과를 보여주기 때문에 의미적 검색을 지원하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 선호도 분석 방법을 개발하고, 의미적 검색을 위한 비디오 온톨로지 구성 방법을 제시한다. 실험 결과 사용자 선호도를 정확히 분석하고, 장면에 포함된 객체와 움직임 단위의 의미적 인덱싱 구조를 구성하므로, 기존의 방법 보다 더 나은 검색 성능을 보인다.
본 연구는 개화기 조선 체류 서양인 기록물의 디지털 아카이브를 구축하여 지역문화콘텐츠로 활용하기 위하여 수행되었다. 서양인 기록물 22권을 대상으로 선정하여 10개의 대주제, 40개의 중주제, 239개의 소주제로 된 분류체계를 구성하고 38개 메타데이터 항목을 추출하였다. 텍스트 내용의 분석과 입력자료 유형을 분류하여 엑셀로 된 데이터베이스를 구축하고, 다양한 접근점에 의한 검색과 정보 제공을 위하여 웹기반의 디지털 아카이브 시스템을 개발하였다. 추후연구를 위하여 서양인 기록물 자료의 지속적인 발굴을 통한 아카이브 내용의 양적 확대방안, 개별 아카이브 시스템을 연계한 디지털 한국학 아카이브의 통합정보시스템 구축, 문화유산분야 분류체계 표준화와 패싯구조를 고려한 다차원적인 분류체계 개발, 메타데이터 포맷의 표준화를 통한 콘텐츠의 일관성 유지, 의미검색 기능과 데이터마이닝 기능을 활용한 온톨로지 구축을 제안하였다.
최근 기업들은 분산된 조직과 각 조직의 목적에 따라 데이터베이스도 분산되어 있기 때문에 이들 간의 공유 및 협업을 통한 상호 운용성을 지원하기 어려우므로 일관적인 형태로 연동하기 위해서 메타데이터 수준의 표준이 필요하다. 또한 협업적인 거래환경에서의 EAI시스템은 다양한 정보 시스템에서 관리되는 지식들을 유기적으로 통합하고 공유함으로서 효율적인 검색 및 비용절감 등 많은 효과를 기대할 수 있다. 그러나 기존의 시스템은 특정 목적에 따라 관리되고 공유되므로 사실상 통합 외 공유에는 상당한 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서 제시하는 XMDR은 온톨로지와 메타데이터 결합된 형태로 각종 표준들을 일관적인 형태로 온톨로지와 시소러스 개념을 도입함으로서 데이터수준의 정보를 통합 하기위한 메타데이터 공유 및 정보 시스템 통합의 일관성을 유지 할 수 있다. 본 논문에서 제시되는 브리지 XMDR 검색시스템은 원시데이터 계층, XMDR 계층. 브리지 XMDR 계층으로 3계층으로 구성된다. XMDR 계층은 분산된 데이터베이스의 속성표현의 표준과 관계성을 정의한 표준 온톨로지, 카테고리 분류 온틀로지, 사이트의 정보를 제공하는 로케이션 온톨로지로 구성되는 XMDR을 정의한다. 브리지 XMDR 계층은 XMDR간의 정보를 공유하기 위한 공유 도메인 속성을 추출한 하이브리드 통합방식으로 업무간의 의미적 통합이 가능하다.
건강한 삶은 인간이 추구하는 행복의 필수불가결한 요소이다. 식생활은 그 기반을 제공하는 것이며 가축의 건강은 사람의 건강에 직접적인 영향을 준다. 가축 질병을 정확하게 예측하고 관리하는 것은 지속가능한 가축의 생산을 보장하고 인간의 건강을 유지하는 데 기여한다. 사람의 경우 만병의 근원이 감기라면, 송아지의 경우 모든 질병의 원인을 제공하는 것은 설사병이다. 따라서 송아지의 설사병을 스마트 센서로 생체 데이터를 추출하고, 수집된 생체 데이터는 전처리 후에 의미 있는 정보로 사용한다. 축사의 환경 정보와 송아지 객체의 생화학·면역·감염원인체의 측정 정보를 온톨로지로 구축한다. 온톨로지는 논리적 추론 절차를 거쳐 송아지의 설사병을 예측할 수 있는 지식 베이스로 구축하였다. 송아지의 질병명, 원인, 발생 시기, 증상에 대해서 지식 기반으로 설사병을 예측한다. 가축의 일부 중에서 송아지를 모델한 지식 기반의 가축 원격 진료 질병 예측은 상위 온톨로지와 예측에 관한 도메인 온톨로지로 표현하여 그 결과로 치료, 예방법을 제시할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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