기존의 웹 서비스가 수동적이고, 단방향 통신을 축으로 뒀다면 현재의 웹 서비스는 점차 능동적이고 변화되었으며, 양방향 통신 환경을 지향하게 되었다. 이러한 웹 서비스 변화의 흐름을 일컬어 웹 2.0이라 한다. 웹 2.0 세대를 살아가는 사용자들은 기존과 다른 다양한 정보의 홍수에 노출되게 되었다. 이들은 일방적이고, 제한적인 정보를 얻는 기존 환경에서 탈피, 스스로 가치 있는 정보를 생산해 내기 시작했고, 이렇게 생산된 정보는 인터넷을 통해 다른 사용자와 교류하며 더욱 가치 있는 정보를 창출해 나가고 있다. 이런 발전 과정에서 지속적으로 더욱 더 커져가는 정보를 더 빠르고 정확하게 공유하는 기술이 필요하게 되었고, 현재 이런 필요성을 충족시키는데 유용한 기술의 한 갈래로 나온 것이 태그와 시맨틱 웹으로 대표되는 온톨로지 이다. 태그는 정보의 주제나 표제를 나타내는 단어를 해당 컨텐츠 정보를 제공하는 사이트에서 정보 분류 단위로 사용, 이를 통한 더 빠른 정보 공유를 할 수 있게 되었다. 시맨틱 웹은 현재의 인터넷과 같은 다양한 리소스에 대한 정보와 자원 사이의 관계-의미 정보를 기계(컴퓨터)가 처리할 수 있는 온톨로지 형태로 표현하고, 이를 자동화된 기계(컴퓨터)가 처리하도록 하는 기술이다. 이 논문에서는 웹 2.0의 대표기술이라 할 수 있는 온톨로지 기법을 이용, 기존 태그의 정보 분류 효율을 높이기 위한 태그와 태그의 의미관계 형성을 제안하였다.
최근 시맨틱 웹에 대한 관심과 필요성이 높아지면서 시맨틱 웹의 핵심기술인 온톨로지 역시 다양한 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 온톨로지는 웹 2.0환경에서 널리 인용되는 폭소노미의 문제들을 해결하기 위한 대안이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 2.0 환경의 폭소노미 기술이 가지는 단점을 보완하고자 폭소노미 기반의 데이터를 온톨로지로 변환해주는 위치 정보 온톨로지 자동 구축 시스템을 제안한다. 제안된 기법은 폭소노미 기반 웹 서비스인 Flickr에 온톨로지 기술을 적용하여 Flickr의 이미지 데이터들과 이들의 메타데이터인 태그들로부터 위치정보 태그와 공간 관계를 추출하고 OWL형태의 온톨로지로 자동 구축한다. 위치정보 태그와 의미적 공간 관계를 분석하고 추출하기 위해 여러 웹 서비스에서 제공하는 공개질의정보 API(이하 openAPI)를 사용하였다. 따라서 본 연구에서 구현한 시스템은 폭소노미 데이터를 온톨로지의 의미적인 정보로 연결해 줌으로써 개념적인 관계를 보완하고 더욱 정확한 검색결과를 제공 할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 네트워크 기반 대용량의 자원들을 효율적으로 검색하기 위해 사용자의 요구사항에 기반해 검색에 요구되는 태그들 간의 의미론에 기반한 동적 가상 온톨로지(Dynamic Virtual Ontology using Tags: DyVOT)를 추출하고 이를 이용한 동적 검색 방법론을 제안한다. 태그는 소셜 네트워크 서비스를 지원하거나 이로부터 생성되는 정형 및 비정형의 다양한 자원들에 대한 자원을 대표하는 특성을 포함하는 메타적 정보들로 구성된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 태그들을 이용해 자원의 관계를 정의하고 이를 검색 등에 활용하고자 한다. 관계 등의 정의를 위해 태그들의 속성을 정의하는 것이 요구되며, 이를 위해 태그에 연결된 자원들을 이용하였다. 즉, 태그가 어떠한 자원들을 대표하고 있는 지를 추출하여 태그의 성격을 정의하고자 하였고, 태그를 포함하는 자원들이 무엇인지에 의해 태그간의 의미론적인 관계의 설정도 가능하다고 보았다. 즉, 본 연구에서 제안하는 검색 등의 활용을 목적으로 하는 DyVOT는 태그에 연결된 자원에 근거해 태그들 간의 의미론적 관계를 추출하고 이에 기반 하여 가상 동적 온톨로지를 추출한다. 생성된 DyVOT는 대용량의 데이터 처리를 위해 대표적인 예로 검색에 활용될 수 있으며, 태그들 간의 의미적 관계에 기반해 검색 자원의 뷰를 효과적으로 좁혀나가 효율적으로 자원을 탐색하는 것을 가능하도록 한다. 이를 위해 태그들 간의 상하 계층관계가 이미 정의된 시맨틱 태그 클라우드인 정적 온톨로지를 이용한다. 이에 더해, 태그들 간의 연관관계를 정의하고 이에 동적으로 온톨로지를 정의하여 자원 검색을 위한 동적 가상 온톨로지 DyVOT를 생성한다. DyVOT 생성은 먼저 정적온톨로지로부터 사용자 요구사항을 포함하는 태그를 포함한 부분-온톨로지들을 추출하고, 이들이 공유하는 자원의 정도에 따라 부분-온톨로지들 간의 새로운 연관관계 여부를 결정하여 검색에 요구되는 최소한의 동적 가상 온톨로지를 구축한다. 즉, 태그들이 공유하는 자원이 무엇인가에 의해 연관관계가 높은 태그들 간에는 이들의 관계를 설명하는 새로운 클래스를 가진 생성된 동적 가상 온톨로지를 이용하여 검색에 활용한다. 온톨로지의 인스턴스는 자원으로 정의되고, 즉 이는 사용자가 검색하고자 하는 해로서 정의된다. 태그들 간의 관계에 의해 생성된 DyVOT를 이용해 기존 정적 온톨로지나 키워드 기반 탐색에 비해 검색해야 할 자원의 량을 줄여 검색의 정확성과 신속성을 향상 시킨다.
본 논문에서는 태그 온톨로지를 이용하여 표준화된 태그를 추천할 수 있는 기법을 제안하였다. 태그 추천 기법은 기존에 생성된 대량의 문서 집합을 대상으로 자동 태깅하기 위한 기법(TWCIDF)과 신규 문서를 대상으로 태그를 추천하기 위한 기법(TWCITC)으로 구성된다. 태그집합은 전처리 과정, 태그 온톨로지를 이용한 표준화 작업, 자동 태깅 및 추천을 위한 랭킹 부여과정을 거쳐 구성된다. 전처리 과정에서는 의미있는 복합명사를 찾기 위한 용어결합과정을 사용하였고, 표준화 작업 과정에서는 용어의 오탈자 및 유사용어를 처리하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 실험 결과, 추천 태그의 정확성을 유지하면서도 실시간으로 자동태깅 및 태그 추천이 가능함을 보여주었다.
현재의 웹 환경에서의 정보는 점점 대량화되고 있으며, 정보에 대한 의미처리가 지원되지 않는 까닭에 많은 양의 정보가 무분별하게 검색되고 필요한 정보를 찾는데 많은 노력이 필요하다. 이를 해결하고자 XML의 의미태그를 중심으로 한 메타데이터 정보 모델링 등이 출현하였고, 이를 개념 수준의 의미처리로 추상화한 온톨로지(ontology) 기술이 개발되게 되었다. 온톨로지는 컴퓨터가 처리할 수 있는 명시적인 개념 표현을 상호 공유할 수 있도록 하여 줌으로써, 컴퓨터가 의미를 이해하고 추론할 수 있는 기반을 제공한다. 최근에는 여러 온톨로지 언어는 기술 논리(Description Logic)의 의미 모델에 기반을 두고 있는 OWL언어로 표준화되고 있다. 그러나, 온톨로지 언어를 사용한 직접적인 온톨로지 구축은 거의 불가능하다. 본 논문에서는 지식 표현의 기초가 되고 OWL의 이론적 기반이 되고 있는 프레임 구조로 개념 모델링 하는 방법을 통해 OWL기반의 온톨로지 구축을 보다 편리하고 효과적으로 수행할 수 있는 방법을 제공하며, 효율적인 OWL 문서의 생성과 편집 방안을 도출한다.
본 논문에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 생성한 태그를 바탕으로 음악을 추천하는 기법을 제안한다. 협력적 태깅 시스템은 사용자가 직접 선정한 단어를 콘텐츠에 부여할 수 있도록 하므로, 사용자의 선호도를 구체적으로 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 특히, 감정을 표현하는 감정 태그들은 음악 장르나 음악가와 같이 사실을 나타내는 사실 태그들과는 다르게 선호도를 훨씬 직접 표현하고 있다. 따라서 태그의 의미를 파악하여 감정 태그와 사실 태그로 분류하고, 감정 태그는 감정표현의 정도에 따라 가중치를 부여하기 위해서 UniTag라고 하는 태그 온톨로지를 개발하였다. UniTag 온톨로지를 이용하여 정제된 태그 집합은 사용자 프로파일 생성에 사용되며, 태그 기반 사용자 프로파일을 바탕으로 음악 추천 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 전통적인 청취 횟수 기반 추천, 감정 태그 가중치를 고려하지 않은 추천, 그리고 감정 태그 가중치를 고려한 추천의 세 가지 추천 방법의 정확도와 재현율을 비교하였다. 실험 결과는, 감정 태그 가중치를 고려한 추천 방식이 정확도의 측면에서 다른 두 가지 방식보다 효율적이라는 것을 보여준다.
최근 웹 문서를 비롯한 공공 문서 등에 대한 문서 교환을 위해 XML 데이터를 이용한 표준화 작업이 진행 중이므로 XML 문서가 증가하고 있다. 이와 같은 XML 문서에 대한 정보 검색의 효율을 높이기 위해 의미적 요소를 추가한 온톨로지를 기반으로 하는 시맨틱 웹이 등장하였다. 그러나 기존의 수동적인 온톨로지 구축 방식은 비용과 시간이 많이 소모되는 단점이 있으므로 이 논문에서는 유사한 도메인의 XML문서 집합으로부터 데이터 마이닝 기법의 연관규칙 알고리즘을 이용하여 반자동으로 온톨로지를 구축하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 특정한 도메인에 대한 온톨로지를 구축하기 위해서 필요한 데이터의 형태 및 개념 레벨, 그리고 얼마나 많은 개념을 사용할 것인가 하는 도메인 범위의 자동 설정을 온톨로지 자동 생성을 위한 온톨로지 도메인 레벨을 결정하기 위해서 데이터 마이닝 알고리즘을 이용한다. XML 문서의 태그에 대해 연관규칙을 적용하여 빈발하게 발생하는 빈발 패턴을 찾아내고, 서로 관련 있는 개념의 쌍을 추출하여 온톨로지 자동 생성을 위한 도메인 범위를 설정한다. 온톨로지 구축은 온톨로지 언어중의 하나인 XML Topic Maps와 공개 소스인 토픽법 엔진인 TM4J를 이용하여 온톨로지 기반의 시맨틱 웹 엔진을 구현하였다.
XML 문서의 논리적인 구조와 의미적 태그의 사용은 구조와 내용에 기반 한 검색을 가능하게 하는 반면, 동일한 정보라 하더라도 구조와 형식이 매우 다양하게 표현되므로 정보검색에 어려움을 초래한다. 효율적인 XML 정보검색을 위해, 본 논문은 온톨로지를 기반으로 검색에 적합한 문서만을 선별하는 문서여과 방법, 대상문서에 적합한 최소한의 질의생성을 위한 온톨로지 정합 방법 그리고 문서에 내재된 의미적 정보의 검색을 위한 정합된 온톨로지 기반의 질의확장 방법을 각각 제안하였다. 제안한 방법의 효과 및 효율은 예제 XML 및 DTD 문서를 대상으로 실험되었다.
소셜웹은 정보를 공유하고 사용자간 연결 정도를 높이기 위해 현재의 웹을 소셜 플랫폼으로 변화시키고 있다. 본 논문은 여러 소셜웹 사이트에 산재되어 있는 소셜 데이터를 중재하고 연결하는 방법을 제공하기 위해 딜리셔스, 플리커, 유튜브와 같은 대표적인 소셜 태깅 사이트의 태깅 데이터를 분석한다. 그 결과로 서로 다른 태깅 데이터를 통합하고 서로 다른 소셜 메타데이터를 연결하기 위한 태그 온톨로지를 제안한다. 또한 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그 그룹과 사용자 그룹 정보를 획득한 후 태그 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로는 학습된 태그 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.
현재 메타데이터와 폭소노미는 정보의 표현과 조직, 검색에 널리 사용되고 있다. 그러나 각각이 지닌 고유한 특성과 장점을 모두 활용하기 위해 이 두 가지 방식을 연결시키기 위한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구에서는 폭소노미와 메타데이터가 지닌 공통점을 활용해 이 두 가지 방식을 마이크로컨텐츠를 이용해 연결시켜 정보자원의 활용을 극대화하는 방안을 제안하고 있다. 마이크로컨텐츠는 폭소노미의 동적인 특성과 메타데이터의 명확한 체계를 모두 반영한 구조로서, 실질적인 태그나 요소의 값을 갖지 않는 개념적인 구조이다. 이 마이크로컨텐츠를 이용한 접근방법은 폭소노미 태그와 메타데이터 구조에서 제공받은 접근점을 통해 이들 두 가지 방식의 단점을 상호보완하고 장점을 극대화하는데 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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