정보통신의 발전은 경제 구조에 많은 변화를 가져왔으며, 향후에도 많은 변화를 예고하고 있다. 가장 대표적인 것은 경제 흐름의 근간이라 할 수 있는 유통의 변화일 것이다. 이것은 통신망 위에 구축되는 가상의 공간에서 이루어지는 유통을 지칭하는 것으로, 빠른 속도로 발전하고 있다. 그러나 무수히 많은 상품들을 각 싸이트별 상품 데이터베이스를 구성하는 것은 매우 불합리한 단순 반복 작업이라 하겠다. 이런 문제를 해결하기 위해 시멘틱 웹의 RDF(Resource Description Framework)언어를 이용하여 웹 온톨로지를 구성하여 공급자와 판매자간 상품 데이터를 공유하게 된다면, 전자상거래에 효율성을 가져올 것이라 생각된다. 따라서 본 논문에서는 RDF의 소개와 RDF 웹 온톨로지 편집기를 제작하고, 구성된 RDF를 참조하여 간단한 쇼핑몰을 구성하여 온톨로지를 통한 데이터의 효율적 상호운영성 (Interoperability)을 증명하여, 현재 제안되고 있는 상품 카탈로그 분야의 발전에 기여하고자 한다.
이 논문에서는 웹 온톨로지를 위한 오라클 보안 모델 기반의 구현 모델을 제안한다. 최근 웹 온톨로지에 대한 접근 제어를 위해 관계형 데이터베이스 보안 모델을 이용한 접근 제어 모델이 개발되고 있으며 대표적인 접근제어 모델이 RAC 보안 모델이다. 그러나 RAC 보안 모델은 관계형 데이터베이스의 표준 보안 모델에 기반을 두고 있으며 실제 관계형 데이터베이스 관리시스템의 구현 모델은 개발되어 있지 않다. 이 논문에서는 이러한 RAC 보안 모델의 문제점을 해결하기 위하여 현재 가장 널리 사용되며 다양한 보안 정책을 제공하는 RDBMS인 오라클 기반의 구현 모델을 제안한다. 또한, 제안하는 RAC 구현 모델의 구현 및 평가에 대하여 기술한다. 특히, 제안하는 구현 모델은 오라클에서 제공하는 VPD 보안 모델을 이용하며 높은 실용성과 활용성을 제공한다.
웹의 출현이후 웹은 우리 일상의 정보검색 및 오프라인에서 이루어졌던 많은 영역들을 잠식해 가며 우리의 일상으로 다가왔다. 텍스트 기반의 검색에서 시작된 웹은 미디어의 발달에 따라 이미지${\cdot}$음악${\cdot}$영화 등의 멀티미디어 컨텐츠가 웹상에 범람하면서 기존의 텍스트 위주의 패턴매칭 검색방법이 아닌 해당 미디어에 최적화된 검색방법을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 멀티미디어 자원에 대한 정보(메타데이터)를 RDF로 변환한 후 실제 멀티미디어 자원과 RDF로 변환된 해당 메타데이터를 각각의 서버에 분리${\cdot}$관리하여 그 자원들이 효율적으로 시맨틱 웹상에서 공유될 수 있도록 하는 모델을 제시하고 구현하였다. 제안된 모델은 모든 멀티미디어 자원에 적용될 수 있지만 설명과 구현의 편의를 위하여 디지털 사진을 예로 적용하였다.
최근 인터넷의 급속한 발달로 인해 웹 상의 정보 양이 엄청나게 증가하고 있다. 하지만 현재 웹 상의 정보들은 사람이 읽고 해석하기에만 편리하게 설계되어 원하는 정보에 대한 정확한 검색이 어려워지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 시맨틱 웹이 제안되었으며, 이를 구축하기 위해서는 데이타에 의미를 부여하는 온톨로지 언어를 사용해야 한다. 대표적인 은톨로지 언어는 RDF, RDF-S, OWL 등이 있다. 이러한 언어들 중 OWL은 W3C에서 권고안으로 채택한 언어로써 다른 온톨로지 언어에 비해 풍부한 표현력과 형식적인 의미론을 지닌다. 또한 OWL 데이타는 클래스/프로퍼티들 간의 계층 구조 정보를 포함한다. 따라서, 시맨틱 웹 상에서 데이타의 효율적인 검색을 위해서는 계층적 구조를 고려한 효율적인 OWL 저장 모델이 필요하다. 이 논문에서는 OWL 데이타의 클래스/프로퍼티들 간 계층 정보를 XPath 형태로 포함하며, 직관적이고 효율적인 질의 처리가 가능한 저장 모델(XPOS Model) 및 시스템을 제안한다. 또한, 제안 모델, Sesame, XML 저장소 기반 저장 시스템을 질의 처리 측면에서 성능에 대한 비교 평가 결과를 보인다.
XML문서가 표준 인터넷 문서로 정착되어 감에 따라 XML문서의 효율적인 저장과 검색의 필요성이 증대하고 있다. 이에 본 논문에서는 XML문서의 효과적인 저장 모듈과 검색 모듈, 그리고 이를 웹 상에서 연동해서 사용할 수 있는 연동 API로 구성된 XML문서의 저장 및 검색 프레임워크에 대한 연구를 하였다. 저장모듈에서는 가변 K진 완전트리를 기반으로 한 DTD 독립적인 분할-통합형 저장모델을 구현하였고, 검색 모듈에서는 RDF 메타정보를 통해 구축된 색인에 대해 XPath 질의를 수행하는 XPath처리기를 구현함으로써 좀더 의미 있는 구조 검색 기능을 구현하였으며, XML-RPC, HTTP의 GET, POST, PUT 방식 API와 SOAP 방식의 API로 구성된 웹 연동 모듈을 구현하였다.
자연어 표현에는 인물, 조직, 장소, 제품 등의 다양한 개체들이 존재한다. 이러한 개체는 다양한 의미를 가질 수 있다. 이러한 개체가 갖는 중의성 문제는 자연어 처리 분야에 있어 매우 도전적인 과제이다. 개체 링킹(Entity Linking)이란 텍스트에 등장한 개체명을 지식베이스 내의 적절한 개체로 연결해주는 작업이다. 개체 링킹을 위한 대표적인 방법론인 짝 연결 접근법(Pairwise based method)은 한 문장에서 등장한 개체가 두 개 이상일 경우 서로의 연관성을 이용해 개체 링킹을 하는 방법이다. 이 방법은 동일 문장에서 등장하는 개체들 간의 상호의존성(interdependence)만을 고려하고 있어 포괄적인 상호의존성(Global interdependence)이 부족하다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 개체 링킹을 위해 RDF 형태의 지식베이스 정보를 바탕으로 Word2vec을 활용한 Entity2vec 모델을 생성하였다. 그리고 생성된 모델을 사용하여 각 개체에 대한 랭킹을 하였다. 본 논문에서는 짝 연결 접근법의 한계점을 보완하기 위해 포괄적인 상호의존성을 바탕으로 짝 연결 접근법을 고안하고 구현 및 실험을 통해 기존의 짝 연결 접근법과 비교하였다.
컴퓨터의 발전에도 불구하고 수많은 전자 문서가 범람하는 현재와 같은 상황에서 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서 데이타를 얼마나 빠르게 처리하는지 보다 얼마나 의미 있는 정보를 얻을 수 있는지가 중요한 문제가 되고 있다. 이에 웹 자원에 대해 지식기반의 메타 데이타를 기술하고 이를 이용한 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 것이 시멘틱 웹이다. 또한 시멘틱 웹이 발전함에 따라 웹 자원 못지 않게 지식자원에 대한 중요성도 커질 수밖에 없다. 본 논문에서는 웹 자원에 대해 지식구조를 기술하여 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 RDF에 대해 관계형 데이타베이스 모델을 설계하고 저장 시스템을 통해 의미 있는 질의를 처리할 수 있는 질의 처리기를 설계 및 구축하여 효율적인 메타 데이타의 저장, 관리 및 질의를 지원하고자 한다. 저장을 위한 모델은 관계형 모델을 사용함으로써 객체형 모델이나 메모리 모델을 사용하는 한계점을 극복할 수 있을 것이다.
Recently, due to emerging technologies such as radio frequency identification(RFID), global positioning system(GPS), and wireless mobile communication technologies, it is possible to build up the infrastructure for tracking and tracing product logistics data at any place and at any time. However, for implementing the infrastructure, it is necessary to develop a suitable management method for product logistics data. To this end, this study deals with a resource description framework(RDF) based modeling and application method for product logistics data in the ubiquitous environment. It will give us the capability to control product logistics data, which leads to streamline logistics operations.
인터넷상에서 데이터 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 더불어 RDF/XML 문서 크기 또한 상당히 크게 양산되고 있다. 이러한 상황은 효율적인 저장 모델을 요구하고 있으며, 저장된 데이터에 대해 효율적으로 질의를 처리할 수 있어야 한다. 이와 같은 많은 데이터를 저장하고 처리하기 위한 도구들이 존재하지만 이들 대부분은 과도한 조인연산, 데이터 및 스키마 관리에 있어서 문제점들을 안고 있다. 이에 본 연구에서는 문제점을 최소화하기 위해 Trie와 벡터(vector)를 사용하여 데이터를 저장할 수 있는 모델을 제안하며, 다음과 같은 내용을 중심으로 살펴본다. 먼저, 과도한 조인 연산을 피하며, 데이터를 지역화(localized) 및 캐쉬(cached)되게 저장한다. RDF 그래프를 상하로 이동하는 복잡도를 동일하게 하며, 스키마 정보와 데이터의 의미를 함께 저장하고 메모리 내(in-memory) 실행 문제 등을 해결한다. 이렇게 함으로서 의미 추출과 결과를 확대 시키는데 소요되는 시간을 최적화시킬 수 있다.
The Linked Open Data(LOD) cloud is quickly becoming one of the largest collections of interlinked datasets and the de facto standard for publishing, sharing and connecting pieces of data on the Web. Data publishers from diverse domains publish their data using Resource Description Framework(RDF) data model and provide SPARQL endpoints to enable querying their data, which enables creating a global, distributed and interconnected dataspace on the LOD cloud. Although it is possible to extract structured data as query results by using SPARQL, users have very poor in analysis and visualization of RDF data from SPARQL query results. Therefore, to tackle this issue, based on Formal Concept Analysis, we propose a novel approach for analyzing and visualizing useful information from the LOD cloud. The RDF data analysis and visualization technique proposed in this paper can be utilized in the field of semantic web data mining by extracting and analyzing the information and knowledge inherent in LOD and supporting classification and visualization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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