웹 서비스 자동화를 위해서는 웹 서비스 자동발견(Automatic Web Services Discovery) 기능, 자동 실행(Automatic Web Services Execution), 자동 구성과 상호운용(Automatic Web Services Composition and Interoperation)이 가능해야 한다. 본 연구에서는 웹 서비스 합성(Web Services Composition)에 중점을 둔다. 웹 서비스의 입력 및 출력 정보를 비롯하여 프리컨디션(precondition), 포스트컨디션(postcondition), 웹 서비스 제공자 정보, 웹 서비스 위치 정보 등과 같은 웹 서비스 기본 사항들과 웹 서비스 합성을 의미 기반으로 수행하기 위한 웹 서비스의 수행(action)타입, 서비스 객체(object)와 같은 의미적 요소들을 온톨로지(ontology)를 이용하여 기술한다. 그러므로 기존의 WSDL(Web Service Description Language)이 한계점을 드러냈던 서비스에 대한 의미 정보 기술이 가능하다 또한, 웹 서비스간의 의미적 상호운용을 지원함으로써 자연스럽게 내부 또는 외부의 이질적인 어플리케이션간의 통합 서비스를 제공하고 새로운 비즈니스 시스템과의 통합도 자동적으로 이루어지게 하는 웹 서비스 합성 시스템 Genie를 개발한다.
시맨틱 웹상에서 메타 데이터를 표현하는 RDF 데이터에 대한 질의 처리를 위해 여러 가지 RDF 질의어가 제안되었으나 리소스간의 복잡한 관계성들의 발견(discovery)을 위한 충분한 지원을 하지 못하고 있다. 본 논문에서는 시맨틱 연관성 검색 유형의 하나인 ${\rho}$-intersect 연산의 처리 방법을 소개한다. 이를 위해 접미사 배열을 이용한 인덱싱과 ${\rho}$-intersect 연산의 특징을 고려한 최적화 방법을 활용한다. 제안된 처리 기법을 통해 전형적인 RDF 질의 유형뿐만 아니라 시맨틱 연관성 질의 유형도 지원할 수 있도록 한다.
최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.
특허 문서는 과학기술 발전을 탐지하고 기존 트렌드를 이해함으로써 미래의 트렌드를 예측하는데 유용한 자원이다. 본 연구에서는 단위 기술을 "문제점"과 "해결방법"으로 구성되어 있다고 보고, 언어적 단서(linguistic clue)와 언어 모델(1anguage model)을 결합한 혼합 모델을 사용하여 이들에 해당하는 의미 핵심문구(semantic keyphrase)를 찾고, 의미 핵심문구로 표현되는 단위 기술을 추출하였다. 추출된 결과에 근거하여 비지도 학습(unsupervised learning) 방법으로 과학기술들의 트렌드를 발견하는 새로운 접근방법(Technological Trend Discovery, TTD)을 제안한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안한 방법으로 과학 기술을 나타내는 의미적 핵심 문구를 추출하는데 77%의 R-정확률을 달성하였고 결과적으로 의미있는 과학기술 트렌드를 발견할 수 있었다.
시맨틱 웹 서비스 탐색은 온톨로지의 개념으로 기술된 서비스와 사용자 요구 사항 간에 개념 간 매칭을 통해 서비스를 탐색하는 방법이다. 그러나 온톨로지의 개념은 해석하는 방법에 따라 서로 다른 의미로 이해될 수 있다. 기존 연구는 제한된 수준의 개념 해석 방식을 사용하고, 명확한 개념 기술 방법을 제공하지 않기 때문에 매칭 오류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 통합 개념 모델과 이를 적용한 웹 서비스 탐색 방법을 제안한다. 제안된 통합 개념 모델은 개념 타입, 클래스, 프로퍼티를 이용하여 기존 방법 보다 유연하고 명확한 개념 기술 방법을 제공한다. 또한 본 논문은 통합 개념 모델에 기반하여 기술된 서비스와 사용자 요구 사항 간에 매칭하는 방법을 제안한다. 이때 다대다 복합 매칭 을 지원하여 보다 정교한 서비스 탐색이 가능하다. 다양한 형태의 사용자 요구 사항에 대해 실험한 결과, 제안된 방법은 기존 연구보다 더 높은 정확률과 재현율을 보였다.
본 연구는 자바와 C++ 컴포넌트로부터 동적으로 웹 서비스를 생성하기 위한 연구로써, 온톨로지를 이용하여 시맨틱 웹 서비스를 지원하고자 한다. 시맨틱 웹 서비스는 웹의 내용뿐 만 아니라 웹 서비스의 접근을 용이하게 하는 장점이 있다. 이를 위해 컴포넌트를 위한 시맨틱 서비스 발견이 필요하며, 컴포넌트로부터 웹서비스를 생성하기 위해 온톨로지 기반 프레임워크를 활용한다. 특히, 본 연구에서는 컴포넌트와 온톨로지를 UML 모델로 변환시키고, 이를 다시 WSDL 문서로 사상시키므로써, 객체 모델링를 이용한 동적 웹 서비스 생성을 한다. 본 연구의 주요 의의는 컴포넌트로부터 웹서비스를 동적으로 생성하는 것과 온톨로지를 사용하므로써, 시맨틱 웹 환경을 제공하는 것이다. 다시 말해, 본 연구 는 온톨로지 기반 시맨틱 웹 서비스와 CBD 방법론을 통합하고자 한다.
UPnP(Universal Plug & Play) 표준은 여러 이종기기들 사이에 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 공유할 수 있게 한다. UPnP 기기가 제공하는 콘텐츠에 대한 정보 찾기는 디렉터리 체계로 구성 되어있으며 여러 소스(source)를 통해 공유된 콘텐츠가 방대할 경우 사용자가 찾고자 하는 콘텐츠를 쉽게 찾을 수 없다. 본 논문에서는 기존의 메타데이터를 확장하여 시맨틱 어노테이션(semantic annotation)을 이용해 자연어 기반의 향상된 콘텐츠 검색 기능을 제공하는 방법을 제시한다.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.376-381
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2004
The Semantic Web is an extension of the current Web in which information is given formal and explicit meaning. The Semantic Web enables computer programs to understand information contents and thus facilitates more efficient discovery, automation, integration and sharing of data. To create Semantic Web contents one needs appropriate tools. In this paper, we describe such a toolkit we have constructed. The most important feature of the toolkit is that it makes use of information extraction techniques for automatically annotating web page contents. Experiments with a real life application show promising results and demonstrate the usefulness of the toolkit.
Semantic Web 환경의 등장 배경과 Semantic Web을 구성하는 구성요소 및 기술분석에 대해 살펴볼 것이며 이를 바탕으로 제주도의 숙박, 항공, 렌트카 정보 온톨로지 구축과 Jena 에서 지원하는 RDQL 을 이용하여 사용자가 원하는 서비스 자원 발견을 수행할 수 있는 프로타이프 테스트 베드 구축에 대해 살펴볼 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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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