• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.17-29
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• 2012

급격하게 성장하고 있는 오픈 리소스인 링크드 데이터는 최근 선진국 정부의 많은 관심 속에 데이터 공개 및 상호운용성 확보를 위한 방안으로 주목받고 있다. 그러나 신뢰할 수 있는 개체 식별 기술의 부재로 링크드 데이터의 양적 성장에 비해 개체 수 대비 링크의 수가 적은 현상과 일부 데이터 셋에 링크가 집중되는 현상을 보이고 있다. 본 연구에서는 이러한 링크드 데이터의 문제를 해결하기 위해 개체 간 관계(owl:sameAs, owl differentFrom 등)를 이용하거나 Curation 방식을 사용하는 기존 링크드 데이터 기반 개체 식별 방식의 문제를 다중 온톨로지의 개체 식별이 가능한 자동화된 개체 식별 방식을 통해 개선하고 저자 개체의 대응 속성과 개체 유형의 논리적 특성을 활용하여 개체 식별 정합성을 검증할 수 있는 다중 온톨로지 기반의 실시간 저자 식별 방법을 제안하고 평가한다. 본인의 확인을 거친 29명의 저자 정보를 이용해 개체 식별 정확성 결과를 평가하여 평균 0.8533 (K measure)의 긍정적인 성능을 보였다.