본 논문은 빠르게 변화하는 웹 환경에서 서로 분산된 웹 정보자원의 공유 및 재이용을 위한 온톨로지 이용에 관한 연구이다. 먼저 온톨로지의 정의 및 각 구성요소와 종류에 대해 다루고 실질적으로 다른 메타데이터 언어들인 XML, RDF(S) 등이 제공하지 못하는 의미정보(개념과 개념간의 관계정보)를 제시하여 시멘틱 웹의 기술요소 중 하나로서의 온톨로지 역할에 대해 알아보았다. 실제 온톨로지 구축 방법을 제안하고 온톨로지와 시멘틱 웹과의 관계 및 온톨로지로 실현된 시멘틱 웹서비스의 모습을 구체화하였다.
정보자원의 전달 매체와 형태가 다양화됨에 따라서 이에 대한 관리방법 또한 다양화되어 왔다. 도서관 환경에서는 정보자원를 위한 관리방법으로서 AACR, KCR 등의 목록규칙이 정립되었으며 이러한 목록규칙에 근거한 정보자원관리를 자동화하고자 하는 노력의 결과로서 MARC가 개발되었다. 하지만, MARC 레코드는 서지 레코드가 지니고 있는 의미적 관계의 표현을 지원하지 못하는 구조적 경직성으로 인해 다양하고 상이한 기술적 특성을 지니는 정보자원들을 적절히 기술하는데 제약이 따른다. 즉, MARC의 기본 설계 목적이 몇몇 정보유형에는 비교적 적합하더라도 새로운 형태의 정보유형의 다양성을 지원하는데 어려움이 있다. 또한 MARC를 활용한 정보자원 관리 방식에서는 정보자원 간 연결 관계의 표현을 지원하지 못한다. 즉, MARC의 데이터 모델은 자원기술의 대상을 단일의 객체로 파악하는 단층 데이터 모델이기 때문에 여러 객체들 간의 연결 관계를 설정할 수 있는 다층 데이터 모델을 이용한 정보자원 기술이 필요한 경우는 적절치 못하다. 본 연구에서는 다층 데이터 모델을 지원하는 IFLA FRBR 기본 모델을 기초로 하여 전자도서관에서 사용되는 고서, 고문서, 음악 자료, 학술회의 및 세미나 자료의 관리에 있어서 이용자의 정보요구를 최대한 수용할 수 있는 최적의 메타데이터 모델과 이에 대한 XML 스키마 기반의 표현 체계를 제시하고자 한다.
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.
새롭게 발견되는 단백질의 구조와 기능 예측에 사용되는 모티프는 단백질 원시 데이터가 빠르게 증가함에 따라 그 중요성 역시 나날이 증가하고 있으며 이러한 모티프에 대한 다양한 서열 메소드들과 데이터베이스들이 개발되었다. 그러나, 이러한 모티프 데이터베이스들은 각각 이질적인 데이터 구조를 지니고 독자적으로 개발, 개발되어 왔기 때문에 서로 다른 형태의 검색 결과를 제공한다. 따라서 사용자는 각 데이터베이스에서 사용하는 데이터 구조들에 대한 전반적인 지식을 습득해야 하며 모티프 데이터베이스들 각각에 대해 중복된 반복 검색 작업들을 수행하여야 한다. 따라서 이 논문에서는 이러한 문제 해결을 위해, 각각의 모티프 데이터베이스들에서 제공하는 자원을 분해하고, 합병하는 과정을 거쳐 하나의 통합된 모티프 데이터베이스를 구축하였고, 기존의 데이터베이스에서 지원하지 못했던 단백질 3차 구조정보, 분류 정보의 지원을 가능케 하였고, 각 멤버 데이터베이스 검색 메소드의 장점을 그대로 적용할 수 있는 메타 엔진을 설계하여 사용자 편의적 검색 환경을 제공한다.
웹은 이제 더 이상 무의미한 정보의 바다가 아니라, 의미있는 정보를 사용자에게 정확하게 전해줄 수 있는 새로운 Semantic Web 시대를 맞이하고 있다. 그 출발점이 XML과 메타데이터였다면 웹의 자원을 연결시켜 주는 RDF를 거쳐, 이제는 의미와 논리가 Ontology를 통해 자리 잡고 있다. 현재 국내의 많은 웹 교육 자료들이 한국교육학술정보원의 메타데이터형식(KEM)에 메타데이터가 구축되었다. 따라서 우리나라도 이제는 의미와 논리의 형식을 연구해야 될 시기가 되었다. 하지만, 국내의 많은 연구자들은 KEM보다 DublinCore의 DC와 SCORM의 LOM의 연구에 더 적극적이다. 따라서 현재는 의미와 추론의 연구보다 세 개의 서로 다른 메타데이터를 엮어서로 공유하고 통합할 수 있는 방법의 연구가 선행되어져야 한다. 이에 본 연구는 세 메타데이터 형식을 통합해주는 Ontology를 설계해 보고, 프로토타입 검색 시스템을 구현해 보았다. 연구 결과 세 메타데이터의 많은 요소들이 서로 같은 요소 이름과 의미를 가지고 있었고, 몇 개의 요소들은 서로 같은 의미이지만 다른 요소 이름을 가지고 있었다. Ontology를 설계할 때 이렇게 동일한 의미를 가진 다른 이름의 요소들은 일대일 매핑 기법을 적용하여 설계하였다. 본 연구에서 설계한 Ontology가 세 가지 다른 형식의 메타데이터를 통합하는 통합 스키마로 활용될 수 있음을 확인하였다. 더불어 검색 결과를 좀 더 다양하게 동의, 반의, 계층, 연관 관계까지 제공하기 위해서는 좀 더 정교한 속성 설계가 필요하였다.
통합수자원관리 IWRM(Integrated Water Resources Management)를 위한 다각도의 연구가 진행되고 있다. 구축된 정보의 활용 증진, 정책적 측면 등이 어우러져 고려되어야 비로소 통합으로서의 가치가 확보될 것이다. 본 고에서는 그중 데이터 측면을 살펴본다. 데이터 관점에서도 정보의 수집, 유통, 품질 등 여러 관점의 주제가 존재한다. 예를 들어 유통을 위한 메타데이터는 ISO 19139의 채택에서 추가 보완할 부분이 무엇인지, 유통을 위한 포맷과 인터페이스는 XML과 OGC WFS를 채택시 충분한 호환성이 확보되는지 등 이 주요한 검토요소가 될 것이다. 본 고에서는 이러한 고민에 앞서, 초기 절차인 시스템 적재 과정의 ETL(Extract, Transform and Load)과 ELT(Extract, Load and Transform) 방법을 비교하고자 한다. 수자원 분야 데이터를 사용한 예시 사례를 통하여, 최근 데이터 산업 분야에서 ETL과 ELT 차이가 이슈화되고 있는 이유를 살펴보고, 온프레미스와 클라우드 상황에 대하여 두 가지 방법의 장단점을 비교함으로서 다양한 데이터를 직면하게 되는 IWRM에서의 데이터 적응에 대한 힌트를 얻고자 한다. 기본적으로는 ETL보다 ELT의 효율성이 높을 것으로 전망된다. 그러나 해당 변환 과정이 일회성인지 반복적인지 고려해야 한다. 또한 변환에 있어 지배적인 요소가 변환 프로세스의 복잡도인지, 레코드 건수인지도 유불리에 영향을 준다. 비용측면에서는 ETL보다 ELT의 저장 비용이 증가할 수 있고, 이는 온프레미스 DBMS에서 PaaS 유형의 DBMS로 전환되어감에 따라 더 큰 부담이 될 수 있다. 무엇보다 ETL, ELT에서는 요구되는 변환 기술의 종류가 다르다. 예를 들어 Desktop GIS 도구와 ANSI 표준 SQL 기술로 대표될 수 있으며 각 수행조직에서는 보유 인적자원의 기술 현황과 학습곡선 등을 고려해야 한다. 결론적으로 ETL, ELT의 비교에 있어서는 처리시간과 동시에, 비용과 인적 자원 그리고 전략적 측면도 함께 검토되어야 한다.
비디오 서버에서 가변 비트율 데이터를 위한 다양한 스케줄링 기법이 제안되어 왔다. 가변 비트율로 저장장치에 저장된 비디오 데이터를 재생할 때 최악의 경우를 가정하여 디스크 대역폭을 할당하면 디스크 대역폭 이용율이 매우 낮아진다. 디스크 대역폭의 이용율을 높이기 위한 방법으로 선반입 기법을 사용하는데 이를 위해서는 많은 버퍼가 필요하다. 본 논문에서는 가변 비트율 데이터를 위한 윈도우별 선반입에 기반한 데이터 스케줄링에서 시스템의 자원 상황을 고려하여 적절한 디스크 대역폭과 버퍼 할당을 Tradeoff 하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 비디오 데이터에 대한 메타 데이터를 미리 구축하고 이에 따라 자원을 윈도우 단위로 할당한다. 선반입은 윈도우 단위로 실시하며 선반입에 필요한 버퍼가 과다하게 증가하는 것을 조절한다. 모의 실험에서는 기존의 가변 비트율 데이터 스케줄링 기법과 제안한 기법의 자원 할당량과 동시 지원 가능 사용자수를 실험하고 비교하였다.
기업들은 동종 기업 간 협업을 고려하지 않는 로컬 데이터베이스를 개발해 왔다. 이는 기업 간 협업 시 중복된 데이터의 표준화, 관리, 그리고 정보자원 활용에서 비용을 초래하고 있다. 따라서 본 논문은 협업서비스를 지원하는 기업 간 메타데이터 변환과 사용자의 편리성을 위해 동적 사용자 인터페이스를 제공하는 시스템을 제안한다. 기업들은 협업 시스템을 통하여 기업 간의 연계가 가능하며, 데이터의 표준화로 중복데이터를 최소화할 수 있다. 따라서 시스템구축 비용 절감 효과 및 유지관리의 효율성을 높일 수 있다.
최근 지속적으로 증가하고 있는 학술지 비용의 압박에 의해 도서관은 심각한 위기상황을 직면하고 있다. 도서관으로서는 학술지 종수의 삭감이나 대폭적인 예산 증액과 같은 조치를 취하든지, 새로운 학술지 유통 모델을 개발하든지 하는 결정을 해야 할 형편이다. 이 논문은 후자의 관점에 따라, 새롭게 등장하고 있는 학술유통 체제와 관련된 여러 가지 활동들을 고찰하고, 그것의 실천적인 모델인 개방접근 디지털도서관의 사례와 핵심기능에 대하여 고찰하고 있다. 새로운 학술유통 체제는 학술기관의 학술적 권위를 회복하고, 개방접근을 통한 학술자원의 공공성을 확보하고, 디지털 시대의 새로운 학술유통 모델로서 역할을 수행할 수 있을 것이다.
Topic Map을 구축하는데 있어서 봉착하는 문제는 특정분야 전문가들이 Topic Map의 구성과 체계에 익숙하지 않다는 점이다. 이를 해결하기 위해서 Topic Map의 모든 요소들을 새로이 작성하는 것 보다는 작성하려는 분야에 대해 기 구축된 정보자원이 존재할 경우 이를 최대한 재활용하여, 모은 요소들을 추출한 다음 Topic Map 온톨로지로 변환하고 이용하는 것이 시간과 비용을 절약할 수 있는 효율적인 방법일 것이다. 본 연구에서는 기 구축된 학술DB보부터 Topic Map에서 재활용할 수 있는 요소들을 추출하기 위한 정보 소스로서 데이터베이스 스키마와 MARC에서 언급하는 메타데이터를 이용하는 것은, 기초 학문자료의 복잡한 관계의 개념구조, 자료유형 및 자료간의 의미적 상관관계 표현에 있어 효율적인 개발방법임을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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