온톨로지 언어를 기반으로 하는 시맨틱 웹 상에서 온톨로지 데이터에 대한 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 질의 처리에 효과적인 저장 스키마의 구축이 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지 데이터의 검색을 위한 효과적인 저장 스키마 구축 기법을 제안하고자 한다. 아울러 본 논문에서 제안하는 저장 스키마를 위한 질의 기법을 제안하고자 한다. 온톨로지 데이터를 추출할 때에는 계층 구조를 기반으로 질의 수행을 해야 한다. 따라서 본 논문에서는 계층 정보를 유지하기 위해 별도의 XML 문서를 기존의 넘버링 기법을 기반으로 생성하여 하위 정보의 추출을 효과적으로 지원하고자 한다. 실험을 통한 질의 처리 성능을 통해서 본 논문에서 제안하는 저장 스키마 기법과 질의 처리 기법이 효과적임을 보인다.
지능형 에이전트와 규칙기반 시스템을 이용해 보다 지능적안 웹 환경을 구축하고자 하는 노력이 시맨틱 웹의 발전과 함께 증가하고 있다. 이러한 에이전트와 규칙기반 시스템에 필요한 규칙들을 이미 많은 지식들이 산재해 있는 웹으로부터 습득 할 수 있다면 보다 효율적으로 시스템을을 구축하는 것이 가능하며, 이러한 응용시스템의 확장은 시맨틱 웹의 발전을 더욱 가속화하는 계기가 될 수 있을 것이다. XRML 방법론은 웹으로부터 규칙을 습득하기 위한 단계적 방법을 제시하고 있으며, 온톨로지를 이용함으로써 규칙의 구성 요소들을 자동으로 추출할 수 있도록 지원한다. 그러나 추출된 규칙구성요소들을 조합하여 완전한 규칙을 만드는 과정이 규칙관리자의 수작업에 의존하고 있다. 본 연구는 온톨로지와 그래프 탐색 을 사용함으로써 이과정을 자동화하고자 하는 연구이다. 온톨로지에 있는 규칙의 일반적 패턴을 기반으로 하여 그래프 탐색을 이용해 규칙구성요소들을 조합함으로써 웹 페이지로부터 자동으로 규칙을 추출할 수 있다.
온톨로지란 프로그램과 인간이 지식을 공유하는데 도움을 주기 위해 사용된 개념적 명세서로써 지식을 정형화하는 방법을 제시하여 추론의 기반을 제공하여 준다. 온톨로지 구축에 관한 기존 연구들은 스키마의 모델링에 초점을 두었다. 그러나 자료가 대용량화 됨에 따라 인스턴스를 자동으로 추출하는 기술은 온톨로지 구축에 꼭 필요하다. 이에 본 논문에서는 문서에서 인물의 직위 정보를 자동으로 추출하였으며, 문서 내에서 인물 상호 참조 처리를 통해 인물의 축약 명칭을 복원하였다. 또한 구 단위에서의 실패한 변동된 직위 정보는 중심 술어를 대상으로 격틀 정보를 완성해 나감으로써 확장한 결과 정확률 97.6%를 얻었다.
시맨틱 웹에서는 RDF, RDFS, OWL과 같은 온톨로지 구축 언어를 이용하여 웹 리소스의 메타데이터를 정의한다. 이러한 시맨틱 웹 기술을 이용한 연구는 에이전트를 기반으로 한 온톨로지의 개념에 대한 관계 및 트리플을 추출하기 위한 목적으로 진행되고 있다. 하지만 에이전트 기반의 온톨로지의 개념에 대한 관계 및 트리플의 추출은 에이전트의 특성상 한정된 쿼리 문을 작성하게 된다. 이는 온톨로지 안의 다른 개념에 대한 관계 및 트리플을 추출하고자 할 때는 유연성이 떨어진다. 온톨로지 정보 자체에 대한 유연성 있는 정보 검색을 하기 위해서는 표준 온톨로지 언어에 접근 및 표준 쿼리 언어의 이용이 가능한 쿼리 툴이 필요 하다. 본 논문에서는 OWL 온톨로지에 HTTP 프로토콜을 이용하여 접근이 가능하고, 쿼리를 할 수 있는 SPARQL 쿼리 툴을 제안한다. 툴에 의해 생성되는 쿼리 결과는 SOAP 메시지 형태로 변환 출력함으로써 웹 서비스를 이용한 접근도 가능하다.
최근 산업경쟁이 심화되면서 지식은 기업 가치에서 점점 더 많은 비중을 차지하고 있다. 이러한 지식을 기업의 자산으로서 체계적으로 관리하고 확산시키기 위하여 지식관리 시스템이 등장하였다. 본 논문은 문서 검색을 이용하는 지식관리 시스템의 설계를 대상으로 한다. 특히, 지식관리 시스템의 효과적인 문서 검색을 위하여 온톨로지 맵을 구성하고, 지식 검색에 이용하고자 한다. 온톨로지 맵의 구축과 수정 및 확장 방안을 제안하고, 질의에 대해 적합한 문서를 추출하기 위하여 질의어와 온톨로지 맵 간, 온톨로지 맵과 문서간의 유사성을 측정하고 이를 결합하는 방법을 설명한다. 이러한 온톨로지 맵을 이용한 지식관리에 관한 연구는 지식의 체계적인 유지 및 확장성뿐 아니라, 지식 검색의 정확성과 유연성을 배가할 수 있을 것이다.
최근 시맨틱 웹의 중요성이 부각되면서 다양한 분야에서 이와 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 시맨틱 웹과 관련된 연구 중 중요한 부분이 은톨로지와 규칙 및 추론이며, 이들 연구가 실용적인 측면에서 빠르게 진행되기 위해서는 연구를 위해 사용가능한 온톨로지가 많이 구축되어 있어야 한다. 그러나, 온톨로지의 구축은 많은 노력과 시간을 요하기 때문에 온톨로지 합병을 통한 기존 온톨로지의 재사용이 반드시 필요하다. 이미 온톨로지 합병을 위한 도구가 다수 존재하나 이들이 시멘틱 웹에서의 온톨로지 언어인 OWL을 직접적으로 지원하지 않는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 온톨로지 합병도구의 분석을 통해 OWL 온톨로지 합병도구 개발을 위해 필요한 기본적인 기능들을 추출하고, 이를 설계 및 구현하였다. 기존 온톨로지를 OWL로 변환해 주는 도구와 개발된 도구를 사용하여 현재 다수 존재하는 기존 온톨로지를 재활용함으로써 시맨틱 웹의 활용 촉진에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
온톨로지의 평가는 잘 구축된 기존 온톨로지와 비교하는 방법, 활용될 애플리케이션에 적용해보는 방법, 원천데이터와의 적합성 관련성을 판단해보는 방법을 통해 이뤄지고 있다. 이와 같은 방법론은 온톨로지를 통해 얻게 된 결과에 치중되어 온톨로지의 체계, 의미표현, 상호운용성과 같은 내재적인 영역의 평가에 어려움이 있다. 본 연구는 온톨로지 전문가를 통해 온톨로지 품질평가를 위한 항목을 도출하였다. 문헌조사를 통해 온톨로지의 내재적 평가를 위한 범주를 추출하였고, 각 범주에 대한 평가항목을 델파이조사를 통해 전문가들에게 수집한 뒤, 수집된 평가항목을 재검증하였다. 그 결과, 처음 수집된 70개의 평가 항목에서 최종적으로 53개의 평가항목을 선정하였다. 또한 수집된 평가항목을 온톨로지 평가에 활용하여 봄으로써 평가항목의 신뢰도를 측정하였다.
시맨틱 웹의 성공 여부는 온톨로지 구축과 생성을 위해서 지식을 체계화하는 시맨틱 어노테이션에 달려있다. 그러므로 각 분야의 많은 지식 표현을 변환하여 온톨로지 인스턴스로 생성하기 위해서 시맨틱 어노테이션의 효율성이 중요하다. 본 논문에서는 기존 웹에서 시맨틱 어노테이션 작업을 통하여 온톨로지 인스턴스를 정확하고 효율적으로 생성하는 규칙기반 온톨로지 인스턴스 생성 시스템을 제안한다. 기존연구에서는 사용자가 관련 정보를 찾아서 온톨로지와 대조하여 정보를 입력하는 수동적인 과정이 필요하였다. 그러나 제안한 방식에서는 추출할 정보들에 관한 키워드 데이터와 규칙정보를 분할해서 관리한다. 따라서 소수의 키워드와 규칙정보들을 추가함으로써 다양한 웹문서의 효율적 정보 추출이 가능하다. 이것은 여러 사이트에서 규칙과 키워드를 재사용할 수 있는 온톨로지 인스턴스 생성이 가능하다는 것을 보여준다.
복합어의 추출은 정보 검색 및 온톨로지 분야의 연구에 있어서 중요한 비중을 차지하고 있다. 이 분야의 연구는 언어학적인 필터링 및 통계적 기법에 기반 한 연구와 최근의 문맥정보 및 사전 점보를 이용하는 기법 등으로 구분될 수 있다. 복합어를 정보 검색 및 온톨로지 분야에 응용하기 위해서는 복합어의 정확한 추출뿐만 아니라 그 복합어가 문서를 표현할 수 있는 정도를 측정하는 기법이 필요하다. 특히 정보검색 분야에서는 추출된 복합어에 대해 어떻게 가중치를 부여할 것인 가가 중요한 문제이다. 본 논문에서는 연관률(Association Ratio)에 기반 하여 복합어를 추출하고, 추출된 복합어에 대친 적절한 가중치를 부여함으로써 검색 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문에서 제안하는 정보 검색기는 일반적인 불리언(Boolean) 질의를 통해서 정보를 검색하는 것이 아니라, 문장으로 입력된 질의형태의 패턴을 분석하여 그에 맞는 정보를 직접 제공하는 것에 목적을 둔다. 이를 위해 어휘 의미 패턴(Lexical Semantic Pattern)과 온톨로지(Ontology) 기술이 정보검색기 개발에 적용되었다. 제안된 시스템에서는 다양한 형태로 표현된 문장 질의를 어휘 의미 패턴을 사용해서 문장의 질의 패턴을 추출하고 사용자 질의를 하나의 온톨로지(Ontology) 추론 질의와 매칭함으로써 질의에 대한 정확한 해답을 추출할 수 있다. 또한, 자연어 문장 입력에 대한 검색 질의 생성기를 구축하고 온톨로지로 표현된 지식을 사용하여 정보검색기 질의를 자동으로 확장함으로써 더욱 정확한 정보 검색 결과를 만들어 낼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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