ebXML은 단일 세계 전자 시장의 형성을 목표로. UN/CEFACT와 OASIS의 주도로 만들어진 인터넷 상에서 기업간 전자 상거래를 위한 XML 기반의 표준 프레임워크이다. ebXML에서는 비즈니스 트랜잭션으로 구성되는 비즈니스 협업을 ebBPSS (ebXML Business Process Specification Schema) 스펙에 정의하는데, 기업의 비즈니스 시나리오를 기술하기 위해서 이 ebBPSS를 따르는 ebXML 비즈니스 프로세스 영세를 기술한다. 본 논문에서는 ebXML 비즈니스 프로세스 명세를 비즈니스 라이브러리에 저장하고, 서로 다른 시스템 사이에서 교환하기 위해 메타프레임워크인 XMI와 RDF 문서로 변환시키는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 ebXML의 상호 운영성에 기여하여 ebXML 레지스터리에 저장된 비즈니스 프로세스 명세서의 유용성을 증대시킬 것이다.
W3C는 웹 어플리케이션의 온톨로지 활용을 위한 RDF 표준을 개발해 왔다. 이 논문은 도면 데이터의 온톨로지를 추출하고 적용한다. 설계 파일에 포함된 도면의 문서정보와 관리 정보를 주 예로 삼는다. 도면 데이터의 관계를 분석함으로써 RDF 스키마를 먼저 디자인 한다. 스키마를 기반으로 온톨로지가 추출되어 XML 파일로 저장이 된다. 온톨로지 저장을 위한 어플리케이션으로서 재구성 가능한 도면 데이터 레포지터리를 구성할 수 있다. 이 논문의 예제로 사용자는 관심을 항목의 뷰를 선택할 수 있다 (예를 들어. 프로젝트, 도면, 또는 디자이너). 도면 데이터의 다양한 관점으로 사용자는 특정 데이터에 보다 효율적으로 접근 할 수 있다.
XML 또는 RDBMS 에서의 키워드 검색은 기존의 정보 검색처럼 데이터의 구조 또는 질의 언어에 대한 사전 지식 없이 질의 처리를 수행하는 연구 분야 중의 하나이다. 오늘날 키워드 검색을 효율적으로 처리하기 위해 제안된 연구들은 그래프 기반의 질의 처리에 기반한 기법들에 초점을 두고 있다. 이러한 접근들은 XML 또는 RDBMS 안에 존재하는 데이터를 그래프 구조에 기반한 데이터로 변환한 다음에 그래프 탐색을 통해서 모든 질의 키워드를 포함하는 결과들을 찾는다. 그러나 기존의 기법들을 RDF/S 또는 OWL 문서와 같은 복잡한 그래프 구조에 적용하기에는 질의 성능 측면에서 많은 문제점을 가지고 있다. 또한, 온톨로지 언어의 의미적 단위로서의 RDF 트리플을 고려하지 않기 때문에 질의 결과에 대한 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 관점에서 본 논문은 RDF/S 또는 OWL 저장소에서 효율적이고 의미적인 키워드 검색을 위한 인덱싱 기법 및 알고리즘을 설계한다.
We propose a message-based communication protocol for software agents. An emphasis is placed on the problems of sharing and exchanging information through agent communication. We adopt the Resource Description Framework (RDF) schema for information modelling in business domain. The eXtensible Markup Language (XML) serialization is used to generate messages for agent communication. The use of XML and RDF enables software agents to understand the contents of messages correctly and consistently. We believe that the approach can provide a promising way to the automation of business processes through seamless communication among the partners.
인터넷이 급속히 성장함에 따라 대량의 SGML/XML 문서를 보다 효과적으로 다룰 필요성이 증대하고 있다. SGML/XML 문서를 데이터베이스에 저장하는 경우에 문서를 파싱하여 파싱된 결과를 모두 분리하여 저장하고 서로의 연관관계를 모두 구분하는 경우 구조화 정보를 최대한 이용할 수 있는 등 여러 가지 장점을 지니게 된다. 하지만, 이 경우 분할단위의 폭발적인 증가로 인한 시스템 성능 저하와 내용중복으로 인한 색인저장 오버헤드가 문제이다. 이런 문제점을 해결방안의 하나로서 본 논문에서는 RDF 메타데이타를 통하여 검색시 의미가 있는 단위로 분할 단위를 축소 지정하고 이 축소된 정보를 기반으로 인덱스를 생성하여 내용중복을 방지하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 RDF메타데이타를 통해 이루어짐으로서 웹기반에서 자동으로 이루어질 수가 있으며, 이를 통해서 기존의 방법보다 자동화된 검색을 할 수 있다.
대량의 멀티미디어 교육 컨텐츠의 재사용과 그 효과적인 관리를 위해서는 원하는 컨텐츠를 빠르고 정확하게 검색하는 방법을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 대량의 멀티미디어 교육 컨텐츠에 대한 새로운 검색 방법을 제안한다. 교육 컨텐츠의 호환성을 확보하기 위해, XML을 기반으로 한 멀티미디어 동기화 표준언어인 SMIL을 이용하여 교육 컨텐츠에 사용되는 멀티미디어 요소의 용합과 동기화를 표준화된 방법으로 구현하였다. 또한 SMIL 교육 컨텐츠에 교육용 메타데이터인 IEEE LOM을 XML 기반의 RDF 형태로 부여하였다. 본 논문에서는 2단계의 검색 방법을 통해 보다 정확한 검색 기법을 제시한다. 1단계에서는 메타데이터를 이용한 검색으로서 원하는 컨텐츠를 검색하고, 2단계에서는 1단계에서 찾은 컨텐츠에 대해 SMIL의 시간 정보를 이용하여 컨텐츠의 세부적인 내용을 검색하도록 설계하였다. 또한 사용자가 각각의 검색 결과들을 이용하여 새로운 교육 컨텐츠로 재구성하고, 이를 학습에 이용하도록 함으로써 사용자 주도적인 학습이 가능하도록 하였다.
시맨틱 웹과 웹 2.0의 개념이 등장하며 시작된 차세대 웹은 기존의 자원 중심의 서비스를 바꾸고 있다. 즉, 관심의 초점이 이미 풍부해진 자원 자체가 아닌 그 자원을 설명하는 메타 정보로 옮겨지고 있는 것이다. W3C와 ISO에서는 이러한 메타 정보를 기술하기 위한 표준으로 각각 RDF(Resource Description Language)와 토픽맵(Topic Maps)을 정의하여 발표하였다. 그러나 메타 정보를 XML형태로 직접 기술하는 방법은 사용자 참여가 중요시되는 차세대 웹에서 일반 사용자들의 진입을 막을 수 있다. 이러한 문제 해결의 한 방법으로 기존의 WikiWikiWeb 시스템을 확장한 시맨틱 위키(semantic wiki)가 등장하였으며 사용자는 간단한 문법을 통해 위키 페이지에 대한 RDF 메타 정보를 생성할 수 있게 되었다. 본고에서는 토픽맵 기반의 시맨틱 위키와 현재 구현된 RDF 기반의 시맨틱 위키 사이의 메타 정보 상호운용성을 위한 방법을 RDFTM Task Force에서 제시한 방법론을 기초로 살펴보고, 상위의 Wiki 문법을 통해 하위 단의 변환문제가 자연스럽게 해결될 수 있음을 보인다.
웹의 발달로 정보의 수요가 증가하고 이를 위한 통합, 대용량 정보 저장 시스템들이 증가추세에 있다. 이런 정보 저장 시스템의 크기가 커져감에 따라 기존의 키워드 기반 논문 검색 방법은 검색결과의 양도 클 뿐만 아니라 검색자의 의도를 반영한 검색을 수행하기가 어렵다. 본 연구에서는 공학 논문들을 대상으로 논문 제목의 구성 형태를 분석하고, 제목 내의 키워드들의 역할 정보들을 RDF 시맨틱으로 구성하여 논문검색에 이용하는 방법을 제안한다. XML형태와 시맨틱을 이용하여 논문 검색에 이용한 결과 키워들 만을 이용하는 기존 방법보다는 훨씬 검색자의 의도를 잘 반영하면서도 필요한 결과만을 얻을 수 있었다.
XML은 W3C에서 권고안으로 채택됨으로써, 이를 바탕으로한 CDF, RDF, WIDL, WebBroker 등과 같은 많은 웹 어플리케이션들이 개발되고 있다. XML은 HTML과 같은 단일하고 고정적인 문서 구조에서 벗어나서 자신만의 구조를 가지는 문서를 작성할 수 있도록 해준다. 또한 문서의 내용과 그 내용의 표현이 분리되어 있어, 원 문서의 내용을 변화시키지 않고도 여러 가지 형식으로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 확장된 기능을 가지는 XML 문서를 보다 직관적이고 시각적으로 편집할 수 있는 XML 편집기를 제안한다. 본 시각적 XML을 기반으로 하는 다양한 문서를 편집하는데 범용적으로 사용될 수 있다.
개인이 구축한 시소러스를 온톨로지로 구축하기 위해서는 먼저 시소러스를 온톨로지로 변환하기 위해서 적합할 뿐만 아니라 W3C에서 국제표준으로 선택한 SKOS로 기술하는 것이 첫 번째 단계이다. SKOS는 시소러스나 주제명표, 분류체계 등을 온톨로지로 변환하는데 적합한 온톨로지이지만 온톨로지로 기술하려면 RDF/XML과 같은 언어가 필요하다. 그러나 RDF/XML은 읽고 쓰기에 어렵기 때문에 RDFa처럼 HTML에 내장할 수 있거나 훨씬 구조가 쉽고 기술하기도 간편한 Turtle기술 언어도 필요할 수 있다. SKOS로 기술한 것과 더불어 온톨로지 구축 프로그램인 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ 4.2를 사용해서 시험적으로 8개의 클래스와 151개의 용어를 사용해서 온톨로지를 구축하였다. 이 온톨로지에는 시소러스의 기본 개념 관계인 동의관계, 계층관계, 연관관계 이외에도 SKOS에서 제안하는 전이 계층 관계의 사례도 포함시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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