본 논문은 온톨로지(ontology) 작성에 사용되는 RDF(Resource Description Framework) 모델을 CPN(Colored Petri Net) 모델로 변환하여 표현하는 방법을 제안하고, 페트리 넷 시뮬레이션으로 RDF의 의미를 해석하여 RDF 질의문에 답할 수 있음을 보인다. 또한, 어떠한 RDF 모델도 CPN 모델로의 변환이 가능하다는 제안 방법의 완전성과 무결성을 소개하고, 제안한 방법으로 구축된 CPN 모델에서 RDF 질의에 대해 정확하게 결과를 구하는 방법을 제시한다.
현재 디지털 아카이빙에 널리 적용되고 있는 정보 모델링에서는 기술사항 생성을 위한 개념적인 프로세스만을 정의하고 있으며, 이를 정보자원의 보존 혹은 보존을 위한 메타데이터의 생성에 실제적으로 적용하는데 있어서는 한계를보이고 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 아카이빙에서의 정보 개체를 효율적으로 기술하기 위해 정보자원 클러스터의 개념을 제안하고, 이를 실제적으로 구현하기 위해 XML 구문에 기반한 RDF를 적용하여 보존 기술항목 프레임워크를 구축하였다. 이는 OAIS 참조모델과 FRBR의 개념적인 구조를 결합하여 보존의 대상이 되는 정보자원을 보다 효과적으로 기술하고 보존 메타데이터를 생성할 수 있는 대안적인 접근방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
On the Semantic Web, the content of the documents must be explicitly represented through metadata in order to enable contents-based inference. In this study, we propose a mechanism to convert the Conceptual Graph (CG) into Resource Description Framework (RDF). Quite a large number or representation languages for representing knowledge on the Web have been established over the last decade. Most of these researches are focused on design of independent knowledge description. On the Semantic Web, however, a knowledge conversion mechanism will be needed to exchange the knowledge used in independent devices. In this study, the CG could give an entire conceptual view of knowledge and RDF can represent that knowledge on the Semantic Web. Then the CG-based object oriented PROLOG could support the natural inference based on that knowledge. Therefore, our proposed knowledge conversion mechanism will be used in the designing of Semantic Web-based knowledge representation and inference systems.
최근 차세대 웹으로 시맨틱 웹 (Semantic Web)이 부각되고 있다. 기존 웹 서비스와는 달리 시맨틱 웹상에서는 정보 리소스들의 의미가 정의되어 있고, 이들간의 의미적 연결을 지원한다. 시맨틱 웹에서는 이런 의미적 연결성을 지원하기 위해 RDF를 사용한다. RDF (Resource Description Framework)는 웹 리소스들의 메타데이타를 표현하기 위한 데이터 모델로서, 개념상 RDF는 웹 서비스 메타데이타인 WSDL (Web Se.vice Desc.iption Language)과 매우 유사하다. 본 논문에서는 RDF 데이터를 WSDL과 통합하여 효율적인 검색 방법과 성능을 향상시킬 수 있는 RDF 설계 방법을 제안하고 있다. 제안한 설계 방법은 기존 방법보다 나은 성능을 보여준다.
인터넷상에 존재하는 네트워크 자원이 급증하면서 이들 자원을 식별. 기술하는 메타데이터도 여러 가지 다른 형식으로 개발 및 이용되고 있다. 따라서 독립적으로 운용되는 메타데이터간의 상호호환성을 높이기 위한 메타데이터 연결이나 통합 구조가 요구된다. 이러한 통합 구조의 논의는 DC의 제2차 워크숍에서 제안돼 WF(Warwick Framework)에서 시작되어 RDF(Resource Description Framework)로 이어지고 있다.
시멘틱웹을 구축하는 표준언어인 RDF (Resource Description Framework)는 언어의 그래프 기반 특성으로 인해 일반적인 방식들로는 효과적인 저장과 추출이 어렵다. 더욱이 대용량 RDF 데이터의 저장과 추출에는 성능문제가 더욱 커지므로 많은 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 SPARQL을 지원하면서 RDF 파일들을 효과적으로 저장하고 검색할 수 있는 저장방식에 대해 연구한 결과를 제시한다. RDF 데이터를 전처리를 통해 RDF의 트리플(주어:subject, 술어:property, 목적어:Object)에서 중복되는 주어(S)나 목적어(O)를 묶고, 사용자가 SPARQL 형식으로 검색했을 때 이용자가 주어부분을 변수로 두었는지 아니면 서술어 부분을 변수로 두어 찾는지에 따라 검색어와 유사한 단어 클러스터를 찾아준다. 동일 단어에 대해 여러 번 검색되던 부분을 한 번 검색으로 처리할 수 있기 때문에 효율이 높아진다.
이 연구에서는 KORMARC 데이터와 더블린코어 메타데이터간의 데이터 변환에 따른 문제를 파악하고, 서지정보원으로서 메타데이터의 사용가능 여부를 평가하였다. 아울러 상이한 형식의 메타데이터를 처리하기 위한 자원기술구조의 모형을 분석하고, 메타데이터의 기술과 교환을 위한 공식 구문으로 XML의 가능성을 검토하였다.
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.
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.
시멘틱 웹의 대두로 인해 웹 상에서 데이터를 접근 할 수 있는 방법도 다양화 되었다. 이에 현재 진행되고 있는 웹 온톨로지 뿐만 아니라 기존에 구축된 지식베이스 시스템에 접근하여 데이터를 핸들링 할 수 있는 모델이 필요하다. 웹 온톨로지를 표현하기 위한 언어로 RDF(Resource Description Framework), DAML-OIL, OWL(Web Ontology Language)등이 사용되고 있다. 본 논문은 웹 온톨로지와 기존의 구축된 지식 베이스의 데이터를 접근, 표현 및 처리할 수 있는 온톨로지 객체 모델의 생성과 그 방법에 관한 것이다. 웹 온톨로지에 대한 접근 방법으로 각각의 언어에 맞는 파서(Parser)를 이용하여 메모리 상에 모델을 생성하여 접근하게 되어 있는 기존의 방법과는 다르게 본 논문에서는 웹 온톨로지를 표현하기 위한 모델을 계층별로 구별하여 프레임 기반의 상위 온톨로지(frame-based ontology layer), 다른 도메인에서도 사용이 가능한 공통된 어휘(vocabulary)를 표현한 핵심 온톨로지(generic ontology layer)와 각각의 온톨로지 언어에 의존적인 어휘를 표현한 기능 온톨로지(functional ontology layer)로 구성한다. 이는 표현의 중복을 없애고 재 사용성을 높이기 위한 모델을 제공함으로써, 외부 어플리케이션(온톨로지 추론, 온톨로지 병합, 온톨로지 저작 도구 등)에서의 온톨로지에 대한 쉬운 지식 표현과 접근 및 핸들링을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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