본 연구는 2019년 12월에 ICA에서 발표한 보존기록의 기술표준인 RiC-CM v0.2 초안을 국내에 처음으로 소개하는 논문이며, 기록 현장에서 어떻게 적용해야 하는지를 고민한 초기 단계의 연구이다. 본 연구는 다음과 같은 절차에 의해 수행되었다. 첫째, RiC-CM v0.1과 v0.2의 각 개체, 속성, 관계를 비교·분석하였으며 이를 통해 버전 0.2의 주요 특성을 추출하였다. 둘째, 버전 0.2의 기본 원리와 추출된 특성을 고려하여 온톨로지를 구축하고 보존기록의 의미구조를 확인하고자 하였다. 의미구조를 구축하기 위해 온톨로지 언어를 지원하는 프로테제(Protégé)를 활용하였다. 셋째, 프로테제 사례 입력을 통해 버전 0.1과의 차이점을 확인하고 버전 0.2의 특성이 온톨로지로 어떻게 표현되는지를 살펴보았다.
현재 웹의 한계를 극복하기 위해 제안된 시맨틱 웹을 구축하기 위해서는 데이타에 잘 정의된 의미를 부여하는 온톨로지 언어를 사용해야 한다. W3C에서 제안한 OWL은 대표적인 온톨로지 언어이다. 시맨틱 웹 상에서 OWL 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 잘 구성되어진 저장 스키마를 구축해야 한다. 본 논문에서는 효율적인 질의 처리를 위한 저장 스키마와 그에 적절한 질의 처리 기법을 제안하고자 한다. 또한 OWL 데이타는 클래스와 프로퍼티들의 상속 관계 정보를 포함한다. 따라서 질의 수행 시질의에서 나타나는 클래스와 프로퍼티들 뿐 아니라 그것들과 관련된 계층 구조에 대한 탐색이 필요하다. 본 논문은 계층 정보를 유지하는 XML 문서를 생성하여 XML 데이타베이스 시스템에 저장한다. 이때 부모/자식 관계 추출에 용이한 기존의 넘버링 기법을 기반으로 노드의 순서 정보를 XML 문서의 애트리뷰트로 유지함으로써 질의에서 나타나는 클래스와 프로퍼티의 하위 정보들을 효율적으로 추출하고자 한다. 마지막으로 실험을 통한 질의 처리 성능의 비교를 통해서 본 논문에서 제안하고자 하는 기법들이 효과적임을 보인다.
본 연구의 목적은 온톨로지 계층구조에 정의된 키워드들 간의 연관성을 참조함으로써 주어진 텍스트의 주제를 식별할 수 있는 방법을 개발하는 것이다. 텍스트의 중요한 문장들로부터 추출된 키워드들은 계층구조에 존재하는 개념들에 사상된다. 모든 단어가 사상되면, 대응되는 개념들은 한 개의 단일 개념으로 일반화 되며, 그 단일 개념이 텍스트의 주제가 된다. 본 연구는 온톨로지와 단어 빈도를 사용해서 신뢰성과 정확도를 향상시키기 위한 지식 베이스와 통계적 접근을 병행한 하이브리드 방식의 접근 방식으로서 성능을 향상시켰다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 지식 베이스만을 사용한 방법보다 성능이 우수함을 보였다.
연구데이터의 연구의 정확성이나 신뢰성 확보를 위한 정보적 가치, 연구의 재현 또는 검증, 재사용 가능성을 연구데이터에 대한 체계적 관리가 강조되고 있다. 표준 메타데이터는 연구데이터 생산, 관리, 구조화, 기탁된 데이터 추출에 핵심 역할을 수행할 것이다. 연구데이터는 연구, 연구데이터, 데이터셋, 파일 등 다양한 계층적 관계를 가지고 있으며, 인용 및 연구성과 등의 엔터티와 연계되어 있다. 이에 본 연구에서는 연구데이터 관리를 위한 온톨로지 모델을 제시하고자 한다. NTIS 사례를 제시하여 연구의 적용가능성을 제시하였다. 이를 위해 기존 연구데이터 관련 선행연구, 메타데이터 표준의 분석, 연구데이터 리포지터리 사례조사를 실시하였다.
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.
한국의 고유문화로만 주목을 받아온 한식은 한류 및 1인 미디어의 소재로 활용되며 세계 시장 속에서 인기를 이어가고 있다. 한식의 조리법에 더하여 한식의 가치를 부각시켜줄 수 있는 관련 자료들을 체계적으로 조직하는 것은 확장 및 제한검색, 효과적인 브라우징을 통한 한식 콘텐츠의 재사용성을 향상시키는 데 토대가 된다. 이에 본 연구는 한식 지식구조의 정립을 위한 온톨로지의 설계를 목적으로 한다. 온톨로지 모델링은 OWL을 활용하였으며, 한식 정보를 담고 있는 32권의 단행본을 기반으로 한식의 유형 및 어휘를 조사하고, 음식 정보를 기반으로 하는 5개의 도메인 및 어플리케이션을 분석하여 데이터요소를 추출하였다. 연구결과 클래스 및 관련 속성을 도출하였고, 클래스별 속성과 색인예를 제시하였다.
온톨로지는 웹과 데이타베이스에서 추출하거나 사람으로부터 직접 얻은 정보들을 기계가 접근할 수 있는 개념과 개념 간의 관계 정보로 표현한다. 온톨로지에서 표현된 개념과 관계 정보를 활용할 경우, 의미적인 관계에 따라 정보를 새롭게 재구성할 수 있다. 본 논문에서는 웹상의 인물검색 사이트에서 추출한 정보를 Protege API를 이용해 OWL기반의 IT-People Event Ontology의 스키마에 맞게 온톨로지화 한다. IT-People Event Ontology는 인물과 관련해 잘 변하지 않는 정보와 시간에 따라 변할 수 있는 사건 정보를 표현하고 있다. 이벤트 온톨로지에 기반한 의미 정보 검색은 입력 질의를 온톨로지에 정의된 의미관계에 따라 처리하고, 질의의 유형에 따라 이벤트 온톨로지에 있는 인물 정보를 검색해서 재구성된 결과를 보여준다. 따라서 기존 시스템들의 인물 검색 결과와 비교했을 때, 사용자의 질의 요구에 보다 적합한 검색 결과를 보여 준다.
일반적인 빈발패턴 탐사 방법은 항목의 빈발도만을 고려한다. 그러나 유용한 정보를 추출하는 데 있어 빈발도와 더불어 고려해야 하는 것은 빈발항목이 아니더라도 연관된 항목이 주기적으로 함께 발생한다면 시기나 시간에 따라 관심의 중요도가 변화하는 것을 고려해야 한다. 즉, 시간에 따라 사용자가 요구하는 서비스의 중요도는 다르므로 각 서비스 항목에 대한 중요도의 값을 고려하여 마이닝 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 서비스 온톨로지 기반으로 가중치를 이용한 서비스 빈발 패턴을 추출하는 마이닝 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시공간 상황을 기반으로 서비스의 중요도를 고려한 가중치를 부여하여 연관 서비스를 발견한다. 새롭게 탐사되는 서비스는 저장되어 있는 서비스 규칙과의 새로운 조합을 통해 사용자에게 최적의 서비스 정보를 제공할 수 있는 기반이 된다.
이미지의 사용이 증가함에 따라 이미지 중 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 검색하기 위한 방법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 질의 이미지를 분석하여 이미지 특징(feature)을 추출한 후 이미지 특징에 대한 유사도 평가를 통한 이미지 검색 및 온톨로지를 기반으로 검색된 이미지들과 유사하다고 판단된 이미지와 그러한 이미지들의 의미적 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 질의 이미지에서 색상, 질감, 모양 등의 특징을 추출하여 유사도 평가를 통해 검색된 이미지를 제공하고, 내용기반 이미지 검색 방식을 통해 이미지를 검색하고, 온톨로지를 이용해 이미지의 의미적 정보를 추출하여 사용자에게 이미지와 관련된 의미적 정보를 제공한다.
온톨로지는 차세대 시맨틱 웹을 위한 논리의 기반을 구성하기 위해 제안되었다. 이러한 온톨로지는 특정 분야에 대한 지식을 정형화된 형태로 표현함으로써 기계에 의한 지식의 이해를 가능하게 하고, 이를 사용하여 사용자의 요구에 알맞은 지능화된 서비스를 제공할 수 있게 한다. 하지만, 온톨로지의 구축과 유지는 많은 사람의 시간과 노력을 요구한다. 본 고에서는 온톨로지 구축 방법의 일환으로, 문서로부터 온톨로지를 구성하는 개념간의 관계를 정의하는 자동화된 방법을 제안한다. 본 고에서 제안된 방법은 특정 분야의 문서에 존재하는 개념을 기반으로 개념간의 연관 규칙을 형성하는 개념 쌍을 찾고, 두 개념 사이에 존재하는 내용의 군집화를 통해 두 개념간의 관계를 설명하는 패턴을 찾는다. 마지막으로 패턴간의 군집화를 사용하여 개념 사이의 일반화된 관계를 명시한다. 본 고에서는 제안된 방법을 검증하기 위한 방법으로 TREC(Text REtrieval Conference)에서 제공하는 문서집합을 사용하여 개념간의 관계를 추출, 평가하였으며, 그 결과 제안된 방법은 개념간의 관계를 설명하는 유용한 정보를 제공할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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