KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3102-3119
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2021
In the modern rapid growing web era, the scope of web publication is about accessing the web resources. Due to the increased size of web, the search engines face many challenges, in indexing the web pages as well as producing result to the user query. Methodologies discussed in literatures towards clustering web documents suffer in producing higher clustering accuracy. Problem is mitigated using, the proposed scheme, Semantic Conceptual Relational Similarity (SCRS) based clustering algorithm which, considers the relationship of any document in two ways, to measure the similarity. One is with the number of semantic relations of any document class covered by the input document and the second is the number of conceptual relation the input document covers towards any document class. With a given data set Ds, the method estimates the SCRS measure for each document Di towards available class of documents. As a result, a class with maximum SCRS is identified and the document is indexed on the selected class. The SCRS measure is measured according to the semantic relevancy of input document towards each document of any class. Similarly, the input query has been measured for Query Relational Semantic Score (QRSS) towards each class of documents. Based on the value of QRSS measure, the document class is identified, retrieved and ranked based on the QRSS measure to produce final population. In both the way, the semantic measures are estimated based on the concepts available in semantic ontology. The proposed method had risen efficient result in indexing as well as search efficiency also has been improved.
Traditional keyword-based searching methods suffer from low accuracy and high complexity due to the rapid growth in the amount of information. Accordingly, many researchers attempt to implement a so-called semantic search which is based on the semantics of the user's query. Semantic information can be described using a semantic modeling language, such as Topic Map. In this paper, we propose a new method to map a topic map to a traditional Relational Database (RDB) without any information loss. Although there have been a few attempts to map topic maps to RDB, they have paid scant attention to handling multi-role topics. In this paper, we propose a new storage structure to map multi-role topics to traditional RDB. The proposed structure consists of a mapping table, role tables, and content tables. Additionally, we devise a query translator to convert a user's query to one appropriate to the proposed structure.
온톨로지 기반의 애플리케이션에 대한 사용이 증가함에 따라 시맨틱 정보를 효율적으로 저장 및 처리하는 것이 중요하게 다루어지고 있다. 비록 몇몇의 관련된 시스템들이 개발되어왔지만, 이들은 시맨틱 데이타의 크기, 시맨틱 질의 처리의 성능 시맨틱 데이타 유지관리의 관점에서 몇몇 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 온톨로지 관리 시스템을 위한 OWL 인지 관계형 모델을 제안하고 이를 이용하는 SQL 기반의 시맨틱 질의 처리 메커니즘을 제안한다. 또한 질의 처리 성능에 대한 검증을 위해 Sesame와 비교를 통해서 좀 더 효율적임을 보여준다.
최근 들어 온톨로지 문서의 활용이 증가하고 있는 추세 속에서 시맨틱 정보를 효율적으로 검색하기 위해서는 온톨로지 데이터를 효과적으로 저장 및 질의 처리를 할 수 있는 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 W3C에서 제안한 온톨로지 언어인 RDF/RDFS를 기반으로 하는 시맨틱 웹 문서를 관계형 데이터베이스에 저장하고 효율적으로 검색하기 위한 저장 스키마를 제안한다. 특별히 제안한 저장스키마는 계층 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 설계하여 질의 처리의 효율성을 증가시킨다. 또한 본 논문에서는 RQL 시맨틱 질의를 SQL로 변환하여 질의를 처리하는 메카니즘을 기술하며 MS-ACCESS를 사용하여 데이터베이스를 구축 및 구현한다. 구현 결과를 통하여 트리플 모델에 기반한 데이터 질의 뿐 만 아니라 스키마나 계층정보에 대한 질의도 간단하게 SQL로 변환됨을 알 수 있다.
관계형 데이터베이스를 사용하여 상품 온톨로지의 저장과 관리가 현실적 방안이라고 할때, 의미적 관계에 대한 온톨로지 질의를 효과적으로 처리하기 위해서는 인덱스의 도움을 받는 것이 필요하다. 상품 온톨로지에서 의미적 관계는 상품 정보 간의 포함관계 및 분류계층 구조상의 위치관계 등 전이적 특성을 지닌 관계를 포함한다. 이 논문에서는 상품 정보 간의 포함관계 및 전이적 특성을 갖는 의미적 관계에 대한 질의를 효율적으로 처리할 수 있고, 정보의 갱신에 유리한 넘버링 기법을 사용한 인덱스 방법을 제안한다.
XML 데이터를 효율적으로 저장하고 질의하기 위하며 많은 기법들이 제안되었다. 이러한 목표를 위한 한 가지 방법은 XML 데이터를 관계형 형식으로 변환하여 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이다. 그러나 대부분의 연구가 XML의 내용과 구조만 변환하고 숨겨진 의미적 제약조건을 간과하거나 일부만 적용하였다. 따라서 이 논문에서는 XML Schema로부터 의미적 제약조건의 체계적인 추출 방법과 추출된 의미적 제약조건을 관계형 스키마로 변환할 때에 보존하는 방법을 제안한다. 변환 알고리즘은 XML Schema로부터 의미적 제약조건을 추출하고 보존하는데 이용되며, 추출된 의미적 정보들을 스키마표기법에 따라 재작성하여 어떻게 의미적 제약조건을 보존하는지를 보여준다. 또한 변환하는 동안에 올바른 관계형 스키마를 보증하기 위하여 제약조건 확인에 필요한 의미적 지식을 제공한다. 이 방법에서는 내용, 구조와 함께 무결성 제약조건들은 동시에 유지되며, 또한 저장 중복성을 줄일 수 있다.
In a web environment, similar information exists in many different places in diverse formats. Even duplicate information is stored in the various databases using different terminologies. Since most information serviced in the current World Wide Web however had been constructed before the advent of ontology, it is practically almost impossible to construct ontology for all those resources in the web. In this paper, we assume that most information in the web environment exist in the form of RDBMS, and propose a matching method between domain ontology and existing RDBMS tables for semantic retrieval. In the processing of extracting a local ontology, some problems such as losing domain in formation can occur since the correlation of domain ontology has not been considered at all. To prevent these problems, we propose an instance-based matching which uses relational information between RDBMS tables and relational information between classes in domain ontology. To verify the efficiency of the method proposed in this paper, several experiments are conducted using the digital heritage information currently serviced in the countrywide museums. Results show that the proposed method increase retrieval accuracy in terms of user relevance and satisfaction.
시맨틱 웹의 확산을 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하는 연구가 활발히 진행 중이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하기 위한 연구들은 관계형 데이터베이스의 구성 요소와 RDF 구성 요소를 매핑하는 방식인 RDB to RDF 매핑 모델을 주로 사용한다. 하지만 지금까지 제안된 매핑 모델들은 그 표현방식이 서로 다르며, 이는 사용자의 접근성과 재사용성을 떨어트린다. 이로 인해 표준화된 매핑 언어의 필요성이 대두되었으며, W3C에서는 RDB to RDF 모델의 표준 매핑 언어로서 R2RML을 제안하였다. R2RML은 관계형 데이터베이스 스키마 정보만을 RDF로 변환하는 특징을 가진다. 이와 같은 이유로 관계형 데이터베이스의 테이블 명, 컬럼 명 사이의 관계정보에 대한 온톨로지를 추가할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 구성 요소의 의미 관계를 고려한 RDB to RDF 매핑 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 R2RML에서 정의한 관계형 데이터베이스의 스키마 정보에 RDFS 속성 정보를 확장하여 매핑 정보를 생성한다. 이러한 매핑 정보는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDFS 속성 정보가 포함된 RDF로 변환시킨다. 이 논문에서는 제안 시스템을 자바 기반의 프로토타입으로 구현하며, 비교 평가를 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDF로 변환하는 실험을 수행하고 결과를 D2RQ, RDBToOnto, Morph와 비교한다. 제안 시스템은 다른 연구들에 비해 변환한 온톨로지가 풍부한 의미관계를 표현하며, 데이터 변환 시간에서 가장 우수한 성능을 보인다.
기존의 사이트와 달리 유네스코는 상대적으로 이미 좋은 이용자 인터페이스를 가지고 있음은 분명하다. 그러나 이용자가 기록물을 활용하면서 지혜롭게 선택 활용하는 이용자 중심형 지식 큐레이팅을 할 수 있는 구조로는 되어 있지 않다. 이용자 개개인이 이러한 혜택을 누릴수 있게 하려면 미리 시스템 측면에서 구조를 달리 표현해야만 가능하다. 현재의 거의 모든 정보시스템은 의미정보, 맥락정보와 함께 우리 마음속에서 만들어지는 생각의 다양한 연결고리를 무시한 채 만들어져 있다. 이용자가 생각함직한 것을 미리 모델링하고 그 모델링을 바탕으로 이용자들이 쉽게 활용할 수 있는 이용자 중심형 인터페이스가 필요하다. 이를 위해서는 시맨틱 기술 기반의 새로운 구조론이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 구조론에 기반한 관계형 패싯 네비게이션이 적용되는 이용자 인터페이스 구현을 위해 이론적이고 실용적인 모델 제안에 이어 프로토타입 수준의 실제 아카이브를 구축해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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