시맨틱 웹은 인간이 이해하는 것처럼 웹 문서의 의미를 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는데 있다. 그러나 인터넷 등 정보통신 기술의 발전으로 인해 정보량이 급증함으로써 이들 정보 자원을 효과적으로 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 주석 에디터를 사용하여 논문에 대한 RDF 메타데이타의 자동 생성 방법을 제안한다. 사용자가 논문을 주석 처리할 때, 문서에 대한 특징을 추출하고 온토로지 인터페이스를 사용하여 문서를 분류한다. 구현된 시스템을 통해 사용자는 추출된 메타데이타를 메타데이타 뷰를 통해 볼 수 있으며, HTML 뷰를 통해 메타데이타를 수동으로 수정이 가능하다. 이 메타데이타는 RDF Repository로 저장할 수 있으며, 주석 뷰를 통하여 RDF 메타데이타 생성을 확인할 수 있다. 이렇게 생성된 RDF 메타데이타는 웹 로봇이 내용의 의미 파악 및 카테고리 정보를 쉽게 알 수 있도록 해준다. 본 논문은 검색 엔진을 통하여 논문 검색시 전체 내용보다 RDF 메타데이타 정보만으로 효율적인 검색을 할 수 있는 방법에 초점을 둔다.
웹 상에서의 자료 검색 방법이 기존의 키워드 검색이나 단순 내용 기반 검색 방법에서 다양한 형태의 의미기반 검색으로 발전하고 있다. 멀티미디어 데이타를 효율적으로 저장, 검색하기 위해서는 표준화된 데이타 구조가 필요하다. 본 논문에서는 멀티미디어 자료 중에서 이미지의 의미기반 검색을 지원하기 위해 기존의 메타데이타 표준안을 반영한 확장성 있는 통합 이미지 메타데이타 구조를 정의하였다. 또한 통합 이미지 메타데이타를 웹 상에서 상호 교환하기 위해 XML 문서 형태로 표현하였으며, 이를 위해 VRA와 통합 이미지 메타데이타에 대한 XML 스키마를 정의하고 통합 이미지 메타데이타 XML 문서 생성기를 작성하였다
시맨틱 웹은 인간이 이해하는 것처럼 웹 문서의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하는데 있다. 이를 위해 본 논문에서는 Annotation Editor를 사용하여 논문에 대한 RDF 메타데이타의 자동 생성 방법을 제안한다. 사용자가 논문을 주석 처리할 때, 문서에 대한 특징을 추출하고 온토로지 인터페이스를 사용하여 문서를 분류한다. 구현된 시스템을 통해 사용자는 추출된 메타데이타를 메타데이타 뷰를 통해 수정하고 RDF Store로 저장할 수 있으며, 주석 뷰를 통하여 수동으로 RDF 메타데이타를 입력할 수 있다. 본 논문은 검색 엔진을 통하여 논문 검색 시 전체 내용보다 RDF 메타데이타 정보만으로 효율적인 검색을 할 수 있는 방법에 초점을 둔다.
정보 인프라의 확장과 더불어 웹 이용의 보편화로 인해 오프라인(off-line)과 온라인(on-line)상에는 많은 데이터가 산출되고 있는 상황이다. 그러나 데이터 관리를 위한 메타데이타 표준이 특정 도메인(domain)에 제한적이거나 너무 광범위하게 정의되어 있기 때문에 효율적인 데이터 관리가 되지 못하고있다. 또한 생성한 메타데이타에 대한 유효성 검증이 되지 않으므로 정확한 메타데이타인지를 보장할 수 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 메타데이타에 대한 유효성 검증을 수행하고, RDF(Resource Description Framework)를 기반으로 메타데이타를 효율적으로 저작할 수 있는 저작 툴과 웹 자원(resource)를 N-triple로 표현하여 데이터를 관리할 수 있는 N-triple 생성기를 개발하였다.
WWW으로부터 얻을 수 있는 정보의 양은 엄청나다. 그러나 사용자는 종종 정보검색의 결과에 혼란스러움을 느끼는데 그 이유는 관계없는 정보, 잘못된 정보, 충분치 못한 정보 등에 있다. 이 논문은 올바른 정보의 검색에 편의를 주기 위한 메타데이타 관리 시스템을 제안한다. 웹 코스웨어를 위한 메타데이타의 요소들을 가려내고 그 관계를 규명하여 관계 데이터베이스를 구성한다. 메타데이타를 취득하는 프로시저는 마이크로소프트의 ASP(Active Server Pages)로 구현하였다. 웹 코스웨어에 대한 긴요한 정보를 제공하고 사용자의 질의를 정확하고 효율적으로 처리하기 위하여 사용자 편이성이 보장된 인터페이스를 시스템이 제공한다.
이미지 메타 데이타는 이미지 데이터의 내용, 구조, 특징 등을 기술하는 데이타를 말한다. 이러한 메타 데이타는 다양한 시스템 환경에서 서로 공유되며 다양한 표준이 존재한다. 이러한 환경에서 사용자가 요구하는 정확한 데이타를 검색하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 분산 환경에서 다양한 표준을 가지는 이질적인 이미지 메타데이타의 상호 운용 시스템 구조를 제안하고, 보다 정확하고 효율적인 검색을 위하여 메타데이타 매핑 방법을 이용한 질의 확장 방안을 제안한다. 제안한 매핑 방법에서 비표준 메타데이타를 사용하는 제공자는 MDR내의 기준 표준인 VRA 표준과 매핑된다. 또한, 불필요한 매핑 연산을 줄이고 MDR에 새로운 표준을 쉽게 추가하기 위해서 VRA 표준을 기준으로 표준안간의 매핑을 수행한다. 제안된 확장 질의 방법을 사용하면 다양한 메타데이타 스키마와 표준 간의 관계를 활용하여 검색의 정확도를 높일 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 시스템 프로토타입을 구현하고 확장 질의 처리에 대한 검객 성능 평가를 수행하였다.
웹 자원을 효율적으로 관리하기 위해서 메타데이타(metadata)의 활용이 증가하고 있으며, 이 활용 분야 중 웹사이트 관리를 위한 응용들은 표준화되지 않아서 상호호환성의 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 메타데이타의 표준화와 상호운영을 목적으로 하는 RDF(Resources Description Framework)를 이용하여 웹사이트 관리를 위한 메타데이타 생성 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 웹사이트를 기관 도메인별로 자동 분류하고, 정보를 구조적 형식으로 기술하여 효율적인 검색 환경을 제시할 수 있다. 이를 위해 더블린 코어를 기반으로 한 메타데이타 모델 및 RDF 메타데이타를 자동 생생하기 위한 사상 규칙과 알고리즘을 제시하고 시스템을 구현한다.
최근 차세대 웹으로 시맨틱 웹 (Semantic Web)이 부각되고 있다. 기존 웹 서비스와는 달리 시맨틱 웹상에서는 정보 리소스들의 의미가 정의되어 있고, 이들간의 의미적 연결을 지원한다. 시맨틱 웹에서는 이런 의미적 연결성을 지원하기 위해 RDF를 사용한다. RDF (Resource Description Framework)는 웹 리소스들의 메타데이타를 표현하기 위한 데이터 모델로서, 개념상 RDF는 웹 서비스 메타데이타인 WSDL (Web Se.vice Desc.iption Language)과 매우 유사하다. 본 논문에서는 RDF 데이터를 WSDL과 통합하여 효율적인 검색 방법과 성능을 향상시킬 수 있는 RDF 설계 방법을 제안하고 있다. 제안한 설계 방법은 기존 방법보다 나은 성능을 보여준다.
URL은 표준 URL 정규화에서 정의한 단계에 의하여 구문적으로 정규화된다. 본 논문에서는 웹 페이지의 메타데이타를 이용하여 표준 URL 정규화를 보완하는 기법을 제안한다. 메타데이타는 HTML 분석 도중 추출될 수 있는 웹 페이지 본문과 페이지 크기이다. 첫 번째 실험에서는 웹 페이지 본문이 동등한 URL 식별에 효과적이라는 것을 보인다. 두 번째 실험에서는 웹 페이지 본문을 Message-Digest 5 알고리즘으로 해싱하여 URL 서명을 만들며, 동일한 서명을 가지는 URL은 동일하게 취급한다. 두 번째 실험 결과에서, 우리가 제시한 URL 서명이 표준 URL 정규화와 비교하여 32.94%의 중복 URL을 더 감소시킬 수 있음을 알 수 있었다.
전자상거래가 활성화됨에 따라 웹 상에서 공유되는 기업 정보와 카탈로그(catalog) 같은 비즈니스 정보의 양이 급속도로 증가하였다. 이를 효율적으로 처리하고자 RDF 메타데이타 프레임워크를 이용한 메타데이타의 관리 필요성이 대두되었다. RDF 메타데이타의 관리는 RDF/RDFS의 지식에 대해 제약받지 않고 웹 자원을 기술할 수 있어야 하고 메타데이타의 유효성을 보장하기 위한 환경을 지원하여야 딴다. 그러나 이를 적절히 지원할 수 있는 연구가 아직까지 미흡한 상황이다. 이를 위해 본 논문에서는 RDF/RDFS 문서를 다양한 인터페이스를 통해 생성 및 관리가 가능하며, RBF를 이용하여 기술된 메타데이타를 N-Triple로 제공함과 동시에 메타데이타의 유효성 검증이 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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