XML 스키마 매칭은 두 스키마의 엘리먼트들 간의 의미적인 유사성을 찾는 작업이다. XML 스키마 매칭은 스키마 통합, 데이터 통합, 데이터 웨어하우징, 데이터 변환, P2P 데이터 관리, 시멘틱 웹 등과 같은 응용체계에서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 룰과 구조적 속성에 기반한 XML 엘리먼트 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 XML 문서의 구조적 속성을 이용하여 엘리먼트들이 unique와 non-unique로 분류되며, 이후 룰에 따라 엘리먼트의 매칭여부를 결정한다. 제안 알고리즘의 효과성을 보이기 위해 인터넷에 공개된 XML 스키마를 이용하여 성능을 평가하였다. 또한 제안 알고리즘은 문서의 구조적 속성을 이용함으로써 사용자 주관성을 배제하고 객관성을 보장하며 특정 유형이 아닌 다양한 형태의 XML에 적용이 가능하다.
Achieving the beneficiary goal of recent discovery in human genome project still needs a way to retrieve and analyze the exponentially expanding bio-related information. Research on bio-related fields naturally applies knowledge discovered to the current problem and make inferences to extract new information where shared concepts and data containing information need to be defined and used in a coherent way. In such a professional domain, while the need to help users reduce their work and to improve search results has been emerged. methods for systematic retrieval and adequate exchange of relevant information are still in their infancy. The design of our system aims at improving the quality of information retrieval in a professional domain by utilizing both corpus-based and concept-based ontology. Meta-rules of helping users to make an adequate query are formed into an ontology in the domain. The integration of those knowledge permits the system to retrieve relevant information in a more semantic and systematic fashion. This work mainly describes the query models with details of GUI and a secondary query generation of the system.
협업 환경에서 각 에이전트는 같은 의미의 정보를 서로 다른 용어로 사용하기 때문에 정보공유의 어려움이 있다. 즉 협력 제품개발 환경에서 동일한 제품정보를 각 에이전트가 서로 다른 용어로 표현함으로써 제품정보 공유를 어렵게 만든다. 이러한 어려움을 해결하기 위해서는 의미기반 정보를 활용한 제품정보 공유 방법이 필요하다. 본 연구에서는 의미기반 제품정보 공유를 위해 온톨로지 기반의 의미검색 시스템 및 기존의 PDM시스템과 연계하는 방법을 제안한다. 온톨로지는 OWL기반으로 구축하고, 구축된 온톨로지로부터 Pellet 추론 엔진을 이용하여 의미검색을 가능하게 하며, 이것을 웹서비스를 기반으로 구현하여 다른 시스템에서 활용이 가능토록 한다. 또한 기존의 PDM과 연계하여 PDM을 기반으로 의미검색을 수행할 수 있는 방법을 제안한다.
시맨틱 웹은 웹에 있는 정보를 컴퓨터가 좀 더 이해할 수 있도록 도와주는 기술을 개발하여 검색, 데이터 통합, 자동화된 웹 서비스를 지원하는 것이다. 정보의 양이 증가하고 다양해지면서 사용자의 요구에 적합한 정보만을 효율적으로 추출 가공하여 제공하는 문제가 있다. 시맨틱 웹은 기존의 웹과 완전히 구별되는 것은 아니다. 현재 웹을 확장하여 웹에 게시되는 정보에 잘 정의된 의미를 부여하고 이를 통해 컴퓨터와 사람이 협동적으로 작업을 수행하게 한다. 시맨틱 웹을 구축하기 위해서는 HTML의 한계를 극복해야 한다. 기존의 접근 권한부여는 HTML 때문에 정보와 의미론을 고려하지 못하였다. HTML을 사용하여 여러 관련 문서를 확장하거나 통합하는 것은 어렵다. 사람이 아닌 프로그램이나 소프트웨어 에이전트가 자동으로 문서의 의미를 추출할 수가 없다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 환경에서 접근 권한부여 정책 관리하는 방법을 제안한다. 따라서 본 연구에서 설계한 정책이 기존의 방법보다 권한부여 과정을 개선하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 유동 소비자에 대한 서비스 이용의 유동성을 보장할 수 있는 지능형 여행정보서비스를 제안하고자 한다. 본 시스템은 유비쿼터스 환경에서 여행자가 필요로 하는 다양한 정보 획득을 돕기 위해 단일상품 묶음을 통한 복합상품 구성과 시맨틱 웹 서비스에 기반한 정보의 구조적 표현을 목적으로 설계되었다. 여행정보시스템에 연관된 상품들은 호텔, 항공사. 자동차대여, 여행지 정보, 음식점 및 Business Trip 등으로 여행자의 요구 및 상황의 변화에 맞게 연관상품의 복합상품구성을 위한 지능형 여행 최적 정보시스템의 연구가 요구된다. 이를 위해 털 연구에서는 여행서비스 지원을 위해, 첫째 여행자의 요구에 따른 단일상품의 복합상품화를 위한 방법론(Product bundling and modification)을 제안하였다. 둘째, 복합상품을 구성하기 위해 개별 정보시스템에 이질적인 형태로 저장되어있는 단일상품에 대한 정보를 공유하기 위해 시맨틱 웹 기반 정보의 구조적 표현에 관하여 제안한다. 이에 본 논문에서는 OWL 기반의 온톨로지를 구축하였다. 따라서 온톨로지 기반의 여행정보시스템은 향후 시맨틱 웹서비스 기반의 지능형 여행정보시스템 구축을 위한 초석으로 활용될 것이다.
메타데이터 개념에 관한 혼란을 살펴보고 개념 변화의 이유에 대하여 알아보았다. 이종 메타데이터 포맷에 관하여 새로운 포맷의 생성 이유, 그들의 특징, 특히 MARC 포맷과 관련하여, 그리고 이들의 변환 및 통합 방법과 문제점을 배경연구로 조사하였다. 이종 메타데이터의 통합 틀로서 RDF와 메타데이터 레지스트리를 조사하고 비교하였다. 이 두 방법은 서로 경쟁적인 접근방식이 아닌 상호보완적인 관계를 가진다고 결론 내렸다.
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.
한 도메인 내에서 다양한 데이터베이스의 데이터를 공유하고 표준화하기 위해 MDR(Metadata Registry)을 이용하여 정보를 통합할 수 있다. 그러나 MDR을 구축하는 조직간 데이터요소 표현의 불일치 때문에 MDR간 광역적인 정보를 통합하는데 어려움이 있다. 또한 웹과 같은 다양한 데이터베이스가 존재하는 환경에서 통합된 정보를 검색하고자 하는 사용자는 각각의 데이터베이스 스키마 정보를 확보하기엔 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 MDR과 온톨로지(Ontology)를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 제안한다. MDR간 데이터요소의 관계를 사상시키고 표현의 불일치를 해결하기 위해 MDR의 표준성기능과 온톨로지의 개념과 관계기능을 결합한 정보 통합 모델을 정의하고 에이전트 기술을 적용한 계층적이고 독립적인 정보 통합 아키텍처를 제안한다. 온톨로지는 사용자의 질의에서 개념을 추출하기 위한 의미망(semantic network)의 역할과 MDR간의 데이터요소 관계를 설정하기 위한 기능으로 적용되었다. MDR과 지식베이스(Knowledge Base)는 데이터요소간 표현 불일치를 해결하기 위해 적용하였다. 이러한 핵심요소를 고려하여 제안된 아키텍처를 사용하여 MDR과 온톨로지를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 구현하였다.
시맨틱웹은 기계가독형 정의에 기반한 정보의 연계를 통해 웹 자원을 지식화함으로써 정보의 효율적 검색, 통합, 재사용을 도모하는 새로운 기술이다. 시맨틱웹의 구축은 자원에 불변 고유식별자를 부과하는 URI 체제, 각 정보기관에서 생성되는 요소와 속성의 의미 충돌을 방지하는 XML 네임스페이스, 메타데이터 스키마를 활용한 호환적 자원기술을 가능하게 하는 RDF, 메타 데이터 요소 및 이와 연관된 클래스와 속성 관계 정의의 기반이 되는 RDF 스키마, 그리고 RDF 스키마 위에 논리적 추론과 표현력을 강화한 웹 온톨로지 언어 DAML+OIL 및 그 건조자 (constructors)를 삭제 또는 수정 보완한 OWL (Web Ontology Language) 등의 여러 핵심 개념과 기술을 필요로 하는 작업이다. 이 논문은 이러한 개념과 기술의 점진적 발전 양상을 개괄 설명하고, XML/RDF 스키마를 기반으로 메타데이터 요소들을 정의할 경우 도출할 수 있는 상호운용성과 온톨로지의 다양한 활용 방안 등을 고찰한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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