정보의 디지털화라는 특성을 통한 컨텐츠의 무한한 공유라는 전에 없었던 경험을 인류에게 제공 한 WEB은 비합리적인 정보의 과잉이라는 경험적인 문제와 2001년 닷컴 버블의 붕괴라는 현실적인 문제에 직면하게 되었고, 사용자와 컨텐츠라는 주체에 대한 새로운 접근방법인 WEB 2.0혹은 시맨틱웹 이라는 개념을 구체화하기에 이른다. 개방성과 협업 이라는 특성으로 하나의 플랫폼을 형성하는 WEB 2.0에 대한 개념은 2003년 개발한 WEB 기반의 컴퓨터 지원 발상시스템인 CGTS(Creative Group Thinking System)가 지니고 있었던 비합리적인 데이터 관리와 인터페이스를 효과적으로 해결 및 관리 할 수 있는 기술적 배경을 제공하게 되었다. 본 연구에서는 아이디어 발상 시스템으로써 CGTS가 지녔던 복잡한 화면 구조 및 효율적이지 못한 데이터 처리방식 등으로 인한 사용성의 저하 및 데이터 관리의 어려움을 WEB2.0 기반기술인 AJAX와 DOM을 이용하여 데이터 구조를 단순화/간결화 하고 WEB 플랫폼의 인터페이스 구성을 사용자 중심으로 통합함으로써 사용성의 증대를 통한 사용자 참여의 현실화를 목적으로 기존 CGTS의 인터페이스를 개선하고자 한다.
최근 웹 2.0의 등장과 함께 플랫폼으로서의 웹이 강조되어 OpenAPI가 급격히 증가하고 있다. OpenAPI는 서비스를 결합한 새로운 서비스를 만들기 위하여 사용된다. 하지만 OpenAPI는 표준 문서가 존재하지 않아 사용에 한계가 있다. 그래서 기존 매쉬업 연구는 동적 서비스 합성보다는 주로 도구 설계나 서비스 결합을 위한 언어 정의에 국한되고 있다. 반면 SOA 구현 기술 중의 하나인 웹서비스는 서비스 설명을 위한 WSDL, 서비스 등록을 위한 UDDI, 메시지 전송을 위한 SOAP 등의 표준 문서를 제공한다. 이러한 기술들을 이용하여 웹 애플리케이션이 서비스를 해석하여 실행시킬 수 있다. 그리고 최근 SOA 연구에서는 서비스의 동적 합성과 의미적 특성을 지원한다. 만약 웹 서비스와 OpenAPI를 결합하는 동적이고 체계적인 방법이 제공된다면 웹 애플리케이션은 다양한 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다. 본 연구에서는 OpenAPI와 웹 서비스의 매쉬업을 위한 SOA 기반 프레임워크를 제시한다. 본 프레임워크는 합성된 서비스의 프로세스는 OWL-S로 표현하여 OpenAPI와 웹 서비스의 동적 합성을 지원한다. 그리고 프로토타입을 통하여 본 프레임워크의 유효성을 보인다. 본 프레임워크는 기존 웹 서비스에 다양성을 부여할 것으로 기대된다.
주택유형 중 아파트의 비중이 지속적으로 증가하고 있으며, 자산가치 중 하나로 아파트가 중요하게 평가받고 있다. 또한 인터넷과 같은 정보시스템을 이용한 정보검색이 활발한 상황이다. 그러나 지금까지 부동산 정보시스템에 대한 사용자 만족도가 높지 않고, 부동산 검색의 효율성을 증가시킬 수 있는 시스템적 접근이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 아파트의 자산가치를 평가하는 세부적 요인이 무엇인지를 기존의 문헌을 통해 정리하였으며, 이러한 세부적 요인을 검색조건으로 통합 고려할 수 있는 지식정보 시스템을 설계하고 개발하는데 목적을 두었다. 가격, 면적 뿐 아니라 학군과 주거의 편리성, 주택관리의 용이성을 함께 고려하여 사용자가 선호하는 아파트를 검색결과로 도출해 주도록 설계하였다. 검색조건에 대한 선호도를 분석하기 위해 공인중개사로 구성된 전문가 집단을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 결과를 AHP 기법으로 분석하였다. 또한 본 지식정보시스템은 매수인의 입장에서 가장 편리하게 이용할 수 있도록, 사람이 사용하는 부동산 검색조건을 기계가 이해할 수 있는 시맨틱 웹 검색기반의 정보시스템으로 구성하였다. 이를 위해 아파트 온톨로지를 구축하여 아파트 정보에 대한 다양한 용어를 표준화하였다. 부동산 지식 정보시스템의 전체 아키텍처를 설계한 뒤, 실제 아파트 매물 정보를 이용하여 검색질의를 하였으며, 검색결과를 다요소 의사결정 (Multi-attribute Decision Making)을 통해 분석하였다. 다요소 의사결정을 통해 전문가 집단과 매수인의 선호도에 가중치를 부여하였으며, 검색 후 엔트로피(Entropy) 분석을 통해 사용자가 만족하는 아파트 후보지를 검색결과로 도출하였다. 이를 통해 매수인의 아파트에 대한 가치만족도는 높이면서 탐색비용을 절감시킬 수 있을 것으로 기대한다.
최근 ISO/TC211, OGC, INSPIRE 등 국제기구들을 중심으로 시맨틱 기술을 활용한 공간정보의 공유 노력이 진행되고 있다. 또한 스마트폰의 대중화와 소셜 네트워킹 서비스의 활성화로 인해 온라인 소셜 커뮤니티에서 이슈를 추출하기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 응용 수준에서 가용한 공간정보 온톨로지는 부족한 실정이며, 소셜 네트워크 서비스에서의 공간정보 추출 역시 텍스트 마이닝을 통한 지오코딩 부분에 집중되어 있다. 따라서 소셜 미디어 정보에서 공간 현상을 추출하여 시맨틱 공간 지식으로 변환하기 위한 방법은 매우 유용하게 활용될 수 있다. 또한 공간 현상을 단순한 빈발 키워드가 아닌 연관 이슈의 형태로 사용자에게 제공함으로써 공간상에 발생하는 이슈에 대한 이해도를 향상 시킬 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 서비스의 하나인 마이크로 블로그를 기반으로 데이터를 수집하여 데이터 마이닝 기술을 접목하여 연관 이슈를 추출하고, 이를 시공간 지식으로 변환하기 위한 공간 이슈 온톨로지 모델을 제안하였다. 이를 통해 향후 관련 시스템의 개발을 위한 참조모델 및 공간 온톨로지 구축을 위한 모델로써 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 기존의 단일 분야를 대상으로 서비스되고 있는 버티컬 검색의 한계를 지적하고 사용자의 검색 욕구를 보다 충실히 만족시키기 위해, 여러 분야 (개체 유형)들을 포함하는 실체 (개체)들이나 단일 분야 내의 실체들을 포함하는 질의어를 처리할 수 있는 다중 개체 중심적 통합 방식의 버티컬 검색을 제시한다. 이를 위해, 질의어를 분석하여 개체 유형 간 결합이 필요한 지를 판단한 후 동적으로 상황에 맞는 서비스 컴포넌트들을 결합하는 기술과 개체 유형 별 필드들을 구축하고 필드 별 검색을 수행하는 기술을 도입하였다. 버티컬 검색 서비스 분야로서 학술 연구 정보를 대상으로 하여 약 453,000 편의 해외 학술 저널 논문을 메타데이터 기반으로 등록하였으며, 개체 유형으로는 연구 주제와 연구자를 다루고 있다.
정보 시각화 요소는 사용자에게 정보를 효율적으로 서비스하기 위한 기술로서, 웹의 진화 과정상에서 그 중요성을 높여가고 있다. 본 연구의 분석 대상인 InSciTe는 대용량의 논문과 특허 데이터를 시맨틱 웹 기술과 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 R&D 전략 수립을 지원하는 테크놀로지 인텔리전스 서비스이다. 본 연구에서는 대용량의 논문과 특허 데이터를 대상으로 시맨틱 웹 기술과 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 R&D 전략 수립을 지원하는 테크놀로지 인텔리전스 서비스인 InSciTe의 시각화 요소들에 대한 효용성 평가를 수행하고, 각각의 서비스 유형마다 정량적 및 정성적 분석을 통하여 사용자들이 선호하는 디자인과 적용 방법을 제안한다. 효용성 평가 결과, InSciTe 내의 시각화 요소들은 사용자의 인지력을 향상시키기 위하여 사용자 친화적으로 구현되었다는 결론을 얻었다.
현재 지능적 서비스의 핵심 기술은 딥러닝 즉 신경망, 그리고 GPU 병렬 컴퓨팅 및 빅 데이터와 같은 병렬 분산 처리 기술이다. 하지만 미래의 전 세계적으로 공유된 온톨로지를 통한 지능적 서비스 및 지식 공유 서비스에서는 지식의 표현 및 추론을 위하여 신경망보다 더 나은 방법이 있다. 그것은 시맨틱 웹의 표준 규칙 언어인 RIF 혹은 SWRL의 IF-THEN의 지식 표현이며, 이러한 규칙을 rete 알고리즘을 이용하여 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 단일 컴퓨터에서 동작하는 rete 알고리즘의 처리 규칙 수가 100,000개가 될 경우 그 성능이 수 십 분으로 매우 안 좋아지며, 분명한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 rete 알고리즘의 병렬 및 분산 처리에 대한 과거로부터 현재까지의 연구 내용을 정리 분석하며, 이를 통해 효율적인 rete 알고리즘의 구현을 위해 어떤 측면들이 고려되어야 하는지를 살펴본다.
e-비즈니스 프레임워크에서 가장 핵심적인 역할을 담당하는 것은 e-비즈니스 수행에 필요한 모든 메타데이타 정보들을 관리하는 레지스트리이다. 그러나, 실제적인 e-비즈니스 적용은 아직까지 어렵다. 즉 e-비즈니스 정보들은 물리적 또는 논리적으로 분산되고 이질적인 레지스트리들 안에 저장/관리되며 , 저장된 정보에 대해서는 키워드 기반의 검색 방법을 이용한다. 이것은 실제 e-비즈니스 수행에 있어서 거래에 필요한 비즈니스 정보 검색의 어려움을 제공한다. 이러한 문제점에 대한 인식은 확산되고 있으며, 이를 해결하기 위한 분산된 다양한 레지스트리의 통합과 체계적인 e-비즈니스 정보의 정의 및 지능적인 발견 기술의 적용이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 통합 e-비즈니스 레지스트리 시스템을 제안하였으며, 레지스트리 시스템들간의 통합 기능을 제공하는 레지스트리 통합 질의 관리기를 구현하였다. 또한, 향후 개발 할 지능형 레지스트리 에이전트 시스템의 구조를 정의하였다.
육군전술지휘정보체계(ATCIS)에서는 군단급 이하의 전술제대들로부터 입력받은 전장정보를 부대 지휘관과 참모들에게 제공하며, 이를 바탕으로 지휘관은 자신의 야전 경험과 군사 전문성을 활용하여 지휘 결심을 하게 된다. 만약 급격하게 변화하는 전장 상황에서 ATCIS가 입력 받은 적 또는 전장 상황에 대한 정보의 의미를 자동으로 이해하여 지휘 결심에 도움을 줄 수 있는 새로운 지식을 제공할 수 있다면, 지휘관은 좀 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있게 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 국방온톨로지를 활용한 지능형 ATCIS를 제안하고자 한다. 이를 위해, 전자 교범과 ATCIS 데이터베이스 정보를 분석하여 국방온톨로지를 구축하였고, 부대 참모들의 인터뷰를 통하여 지휘 결심에 필요한 군사지식을 규칙 형태로 정의하였다. 또한 구축된 국방온톨로지와 규칙이 지휘관의 의사결정지원에 활용되는 것을 보이기 위해 시맨틱 웹 기술을 활용하여 적의 도발 가능성을 예측하는 서비스를 구현하였다.
많은 검색엔진의 개발과 웹 기술의 발전으로 기존의 키워드 검색에서 검색어에 의미를 부여하는 시맨틱 검색이 출현하게 되었다. 이런 흐름에 맞추어 한국한의학연구원에서 제공하는 한의학술논문시스템(오아시스)의 개선도 필요하게 되었다. 그리하여 오아시스를 사용해 본 경험이 있는 회원을 대상으로 소속이나 지위, 경력에 대한 인구사회학적 분석과 오아시스의 편리성 및 제공되는 논문의 가치에 대해 분석하였다. 뿐만 아니라, 오아시스의 개선해야 할 방향으로 한의학연구를 위해 분야별 중요도를 조사하였다. 설문의 조사를 통해 얻은 결과, 한자 위주의 검색어에 대한 의미를 파악할 수 있는 자동화검색이 필요하며 키워드 검색방식을 탈피하고 동음이의어를 판별할 수 있는 전거시스템의 도입이 필요한 것으로 나타났다. 또한, 참고문헌 인용지수 정보와 관련기관의 임상정보와의 연계 필요성 및 Open API를 이용한 해외 주요 사이트와의 연계검색이 필요하다는 결론을 얻었다. 오아시스는 한의학술논문을 서비스하는 국내 유일의 사이트인 만큼 한의계의 요구를 충분히 분석하고 검색의 문제점을 보완한다면 한의학발전의 중추적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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