최근에 동적으로, 즉 요구가 있는 즉시 서비스들을 조합하는 동적 웹 서비스 조합은 가장 큰 관심사 중 하나이다. 지금까지 동적 웹 서비스조합에 관한 많은 연구들이 수행되어졌는데 주로 사람이 개입된 반자동 대화식 조합 기법들이 제안되었다. 또한 이들 연구에서 탐색 알고리즘 및 워크플로우 설계 기법들이 부분적으로는 기술되어 있으나. 웹 서비스 조합 자동화를 위한 전반적인 워크플로우 처리과정을 기술한 연구는 아직 없다. 본 논문은 웹 서비스 조합 자동화 기법에 초점을 맞추고 있다. 주된 아이디어는 시멘틱 웹을 실현하기 위한 웹 온톨로지와 비즈니스분야에서 성공적으로 활용되고 있는 워크플로우 기법들을 적용하여 웹 서비스 조합 자동화 시스템을 구현하는 것이다. 본 연구에서는 웹 서비스발견을 위해 매칭 알고리즘이 제안되고, 웹 서비스들 간 상호연결을 지원하기 위해 매칭 알고리즘에 온톨로지 개념이 적용된다. 그리고 웹 서비스 조합 자동화를 지원하기 위한 워크플로우 실행계획이 기술된다. 마지막으로 실 데이터 실험을 통해 제안 시스템의 우수성을 보인다.
현재 시맨틱 웹 서비스 발견에 대한 연구는 OWL-S를 중심으로 LARKS프로젝트와 METEOR-S 프로젝트에서 활발히 이루어지고 있다. 그러나 이들 프로젝트들은 OWL-S의 발견 요소를 모두 포함하고 있지 않고 발견 알고리즘을 개선할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 OWL-S의 발견 요소 중 기존 연구에서 고려하지 않은 프로세스 구조 매칭 알고리즘과 METEOR-S 프로젝트의 QoS 매칭에 대한 알고리즘을 개선한 QoS 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 서비스 분류 매칭과 비즈니스 패턴 매칭을 새롭게 정의한다. 마지막으로 사용자의 선호도를 고려한 매칭 통합 알고리즘을 제안한다.
웹 서비스는 현재 서비스 지향 아키텍처(SOA)를 구현하기 위한 가장 유망한 기술이다. 그렇지만 웹 서비스에 대한 많은 관심에도 불구하고 내부 통합 프로젝트에서만 사용되어지고, 파트너들이 '온 디맨드(on demand)' 방식으로 결합되는 가상 엔터프라이즈 환경에서는 아직 활용되지 못하고 있는 실정이다. 이러한 주된 이유는 현재의 웹 서비스 기술들이 동적인 웹 서비스 발견 및 통합에 대한 적절한 기법을 제공하지 못하기 때문이다. 본 논문에서는 반자동 웹 서비스 조합 시스템을 구현하기 위해 WS-BPEL 기법과 OWL-S 기법의 장점만을 채택한 새로운 SemanticBPEL 조합 기법을 기술한다. 특히, 동적 웹 서비스 발견 및 통합 문제를 해결하기 위해 다단계 웹 서비스 탐색 방법을 제안한다. 이 방법은 실험 분석을 통해 기존의 키워드 기반 검색 방법보다 성능이 우수함을 보인다.
Web 3.0 is the next-generation of the World Wide Web and is included two main platforms, semantic technologies and social computing environment. The basic idea of web 3.0 is to define structure data and link them in order to more effective discovery, automation, integration, and reuse across various applications. The semantic technologies represent open standards that can be applied on the top of the web. The social computing environment allows human-machine co-operations and organizing a large number of the social web communities. In the recent years, recommender systems have been combined with ontologies to further improve the recommendation by adding semantics to the context on the web 3.0. In this paper, we study previous researches about recommendation method and propose a recommendation method based on web 3.0. Our method scores documents based on context tags and social network services. Our social scoring model is computed by both a tagging score of a document and a tagging score of a document that was tagged by a user's friends.
This paper uses our proposed model for connecting ubiquitous physical objects over the web using URI, while utilizing the already developed frameworks, for ubiquitous service discovery like JINI, UPnP, and RDF/OWL for semantic web. By using this proposed scheme, we have presented architecture of a service oriented modular distributed ubiquitous middleware i.e. MDMA
시맨틱 웹 서비스 기술의 성공을 보장하기 위해서는 품질 좋은 온톨로지의 사용이 필수적이다. 하지만 온톨로지 사용의 중요성에도 불구하고 현재 웹 서비스를 위한 온톨로지는 거의 존재하지 않으며 이들의 구축도 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제는 오늘날 웹 서비스의 확산과 발전을 가로막는 큰 저해 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스를 개발할 때 자동으로 생성되는 WSDL 문서만 가지고 항목 간 숨어있는 시맨틱 정보를 찾아내어 온톨로지를 자동 구축하고, 이를 이용한 유사 웹 서비스 오퍼레이션 발견 방법을 제안한다. 핵심 내용은 WSDL 입출력 항목들로부터 의미적으로 같은 개념들을 묶고, 각 항목들 간의 계층관계를 형성하여 자동적으로 시맨틱 온톨로지를 구축한다. 그리고 새로운 유사도 측정 방법을 통해 우선순위별 유사 오퍼레이션을 발견하며, 발견된 오퍼레이션들 중 가장 적합한 오퍼레이션을 선택하여 웹 서비스 조합에 직접 활용할 수 있는 웹 서비스 오퍼레이션 검색 시스템을 구현한다.
이 논문에서는 기존 정보검색모델에서의 문제점을 살펴보고 그 대안을 제시하고 있다. 정보환경의 변화에 따라 '개념'중심의 새로운 정보조직인 온톨로지와 소셜태깅은 탐험적 발견행위를 가능하게 해줄 수 있다. 이들을 통해 어느 한 이용자의 머릿속에 있는 생각을 인터넷상의 수많은 사람의 머릿속에 있는 생각을 연결해주고 있다. 이러한 상호작용을 통한 연결고리를 통해서 이젠 이용자들이 탐험적으로, 적극적으로 정보를 찾아 나서고 있다. 이에 본 연구의 목적은 질적인 연구방법론으로 온톨로지와 소셜태깅에서 제공되는 수많은 탐색촉진제의 존재를 밝힌 후, 하나의 탐험적 발견행위 모델을 만들어내는 것이다. 그 결과는 먼저 3개의 상위그룹이 형성되었다. 첫째, 브라우징 및 모니터링으로 어떤 대상을 인지 및 집중하는 단계, 둘째, 의미부여로 적극적인 참여 및 공유하는 단계이며 셋째는 더 적극적으로 생각을 확장시켜나가면서 스스로 사회적 학습을 하는 단계였다. 제일 첫 그룹에는 정보요구인지, 소셜공간에서 도움 필요성인지, 도움을 받을 수 있는 자료 발견, 일단 멈춤, 그 대상에 집중등의 단계가 있었다. 두 번째 그룹에는 적극적 의미형성, 소셜 북마킹 및 태깅, 소셜 네트워크에서 나눔, 처음 정보요구를 더 구체화하는 단계가 있었다. 세 번째는, 발견적인 소셜학습, 우연한 정보 발견, 창조적 생각을 유발, 문제 해결 능력향상 등의 총 13단계를 발견하게 되었다. 이 모델은 이용자들이 탐험적 발견행위를 할 수 있는 능력을 향상하게 시키는 정보시스템 디자인에 공헌할 수 있을 것이다.
There is general agreement that the problem of data semantics has to be addressed for XML data to become machine-processable. This problem can be tackled by defining a semantic mapping between an XML schema and an ontology. Unfortunately, creating such mappings is a tedious, time-consuming, and error-prone task. To alleviate this problem, we present a solution that heuristically discovers semantic mappings between XML schemas and ontologies. The solution takes as input an initial set of simple correspondences between element attributes in an XML schema and class attributes in an ontology, and then generates a set of mapping formulas. Once such a mapping is created, it is important and necessary to maintain the consistency of the mapping when the associated XML schema and ontology evolve. In this paper, we first offer a mapping formalism to represent semantic mappings. Second, we present our heuristic mapping discovery algorithm. Third, we show through an empirical study that considerable effort can be saved when discovering complex mappings by using our prototype tool. Finally, we propose a mapping maintenance plan dealing with schema evolution. Our study provides a set of effective solutions for building sustainable semantic integration systems for XML data.
Web 2.0 환경에서, 사용자는 사용자 (또는 소비자)와 개발자 (또는 제작자) 간의 실시간 상호 작용을 허용하는 수많은 스마트 장치 및 서비스에 노출되고 사용하게 된다. 사용자 컨텍스트 기반의 새로운 사용자 생성 서비스를 제공하기 위해서 서비스 생성 경험의 관리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 서비스 작성을 위한 확장된 데이터 모델을 소개하고, 이 데이터 모델에 기반한 신규 서비스 생성, 서비스 생성 데이터의 관리, 그리고 내/외부 서비스 저장소에 대한 의미적 검색을 가능하게 하는 서비스 생성 관리 아키텍처를 제안한다. 또한, 홈 환경과 모바일 환경에 걸친 두 가지 시나리오를 사용하여 제안 아키텍처를 사용하는 방법에 대해서도 설명하며, 서비스 생성 데이터 관리를 위해 제안한 아키텍처는 서비스 생명주기 동안의 서비스 생성 데이터를 일관성 있게 관리할 수 있다.
오늘날 XML 웹 서비스의 보급에 따라 많은 양의 서비스로부터 적합한 서비스들을 발견해 내는 문제는 중요한 문제로 부각되고 있다[7, 24]. 본 논문에서는 의미론적인 서비스 발견을 행하는 기존 연구와 다르게 구문적인 방법으로 서비스 발견 문제에 접근한다. 우리는 웹서비스 발견의 문제를 레지스트리에 저장된 웹 서비스 설명 정보들에 대한 정보 검색의 문제로 인식하고, 웹 서비스와 질의의 모델링과 유사도 측정을 통한 검색 기법을 고안하였다. 이 서비스 설명정보는 특정 구조를 가지는 XML 문서이며, 본 논문에서는 이를 대상으로 한 키워드 질의를 통해 서비스 발견을 수행한다. 본 논문의 특징은 다음과 같다. 사용자는 키워드 질의를 통해 순위화된 서비스 검색 결과를 제공받을 수 있다. 서비스 검색에 있어 기존 기법들과 달리 UDDI 레지스트리에 저장된 서비스 설명 정보와 WSDL 서비스 정의 모두를 활용한다. 또한 시스템은 기존 관계형 DBMS의 기능을 이용하여 구현됨으로써 의미적인 서비스 발견에 비해 구현이 용이하고, DBMS의 여러 장점을 취할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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