보다 신속하고 정확한 정보 검색에 대한 지능적이고 자동화 된 서비스 제공을 지향하는 시맨틱웹 기술의 실제적 활용이 점점 구체화 되고 있다. 이에 시맨틱 웹상에서 존재하는 방대한 양의 데이터를 관리하기 위한 표준 포맷 중 하나로 널리 사용되는 RDF로 표현된 데이터에 대한 효율적인 질의 처리는 계속적인 중요한 연구 주제가 되고 있다. RDF 데이터에 대한 전형적인 질의 처리유형은 임의의 리소스로부터 특정한 관계성을 갖는 리소스들을 검색하는 것으로 이에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 연구들에서는 리소스간의 복잡한 관계성들의 발견(discovery) 즉, 질의 처리의 결과로 리소스간의 연관성을 반환하는 유형의 질의 처리에 대해서는 충분히 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 시맨틱 연관성 검색 유형의 하나인 ${\rho}$-intersect 연산의 처리를 위한 인덱싱 및 질의 처리 방안을 소개한다. 이를 위해 접미사 배열을 이용한 인덱싱과 ${\rho}$-intersect 연산의 특징을 고려한 최적화 처리 방안을 제안한다. 실험적 성능 평가는 기존 기법에 비해 제안 기법의 평균 실행 시간이 3~7배의 빠른 질의 처리 성능을 보인다.
현재 한국과학기술정보연구원의 과학기술정보 포털 서비스는 방대한 전문용어를 포함한 문서를 서비스하고 있으므로 포괄적인 질의어만으로는 사용자의 의도를 반영한 검색 결과를 얻을 수 없다. 따라서 본 연구에서는 의미적 언어자원으로 알려진 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 동의어, 유의어, 관련어, 하위어, 상위어 관계 정보를 활용하여 검색어 자동 추천, 관련 단어 제시, 질의어 확장 등을 서비스에 반영하는 사용자 중심의 검색 서비스 요소를 제안한다. 이러한 어휘지능망의 의미 관계 정보를 활용한 서비스 요소를 통해 현재의 과학기술정보서비스의 검색 만족도를 향상시키는 동시에 사용자가 요구하는 정보를 빠르고 정확하게 검색할 수 있는 서비스 환경으로 개선시키고자 한다.
Professional knowledge such as legal information is commonly not accessible or cannot be easily understood by the public. By using the legal ontology which is previously established, the legal information retrieval based on ontology is to use for the information retrieval. In this paper, we propose the matters required for the design and develop of the framework for the legal information retrieval based on ontology. The framework is composed of the query conversion engine of SPARQL base for query to OWL ontology and user query type engine and return value refinement engine and web interface engine. The framework does the role as the infrastructure which retrieval the legal ontology effectually and which it serves and can be used in the semantic legal information retrieval service.
In the Semantic Web, storage models are required to efficiently store and retrieve metadata and ontology represented using OWL that can provide expressive power and reasoning support. In this paper, we propose an OWL storage model that can store and retrieve many restrictions and semantic relations defined on ontology with metadata. In addition, we propose some methods and rules to improve query processing efficiency of the proposed storage model. The proposed storage model can store and process large amounts of ontology and metadata because it consists of tables based on the relational database. And the proposed model can quickly provide more accurate results to users because of performing two different types of ontology reasoning and using the prime number labeling scheme to easily identify hierarchy relationships between classes or properties. The comparative evaluation results show that our storage model provides better performance than the existing storage model.
온톨로지를 이용한 시맨틱 웹은 의미 기반의 표현 수단으로써 기존의 웹이 갖는 한계점을 극복할 수 있는 차세대 웹의 표준으로 인식되고 있다. 시맨틱 웹에 표현된 정보를 최대로 활용하기 위해서는 온톨로지에 대한 질의 검색 및 추론 기능이 필요한데, 대부분의 시맨틱 웹 도구들은 RDF 메타데이터 구조에 따른 Triple 기반의 저장 구조를 이용함으로 인해 온톨로지 추론을 위한 의미 단위의 복합 질의를 효율적으로 지원하지 못하고 있다. 본 연구에서는 기술 논리(DL)에 기반하여 온톨로지 데이터 구조와 일치하는 저장 구조를 설계하고, 이를 이용하여 시맨틱 웹 온톨로지에 대한 질의 검색 도구를 개발함으로써 온톨로지 추론을 위한 효율적인 복합 질의 검색을 지원할 수 있는 개선 방법을 제시하고자 한다. 그리고 제안된 방법을 구현한 시스템인 SMART-DLTriple을 기존의 시스템과 비교하여 그 성과를 평가하였다. 개선된 온톨로지 질의 검색 방법은 온톨로지 추론의 성능 향상에 기여하여 실용적인 온톨로지 추론 시스템의 개발에 도움을 줄 것이다.
시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용하여 질의를 처리하기 때문에 보다 정확한 검색 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 추론을 통하여 얻어진 새로운 지식도 검색 결과에 포함시킬 수 있다. 메타데이터와 온톨로지를 기술하기 위한 시맨틱 웹 언어 중 RDF와 RDF 스키마가 보편적으로 많이 활용되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마로 기술된 시맨틱 웹 언어에 대한 효과적인 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 키워드 질의 처리 결과의 기본 단위를 전체 웹 문서나 부분이 아닌 정보 리소스로 정의하였다. 그리고 메타데이터와 온톨로지 정보를 모두 고려한 시맨틱 웹 환경의 키워드 질의를 3가지 유형으로 분류하고 다양한 관련 질의에 대한 처리를 효과적으로 지원하기 위하여 키워드 인덱스와 저장 구조를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 키워드 인덱스는 질의 조건으로 주어진 키워드를 직접 포함하고 있는 리소스는 물론 의미적 관계에 의해 간접적으로 포함하고 있는 리소스에 관련된 정보를 쉽게 제공할 수 있다. 그리고 본 논문에서는 클래스와 속성의 일반적인 정보와 계층 정보를 단순한 레이블링 기법을 이용하여 표현한 후 제안된 저장 구조를 이용해 정보를 유지하여 시맨틱 웹 환경에 적합한 키위드 질의 처리를 지원하고자 한다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제5권1호
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pp.49-68
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2015
Given a query (a health question), retrieval of relevant frequently asked questions (FAQs) is essential as the FAQs provide both reliable and readable information to healthcare consumers. The retrieval requires the estimation of the semantic similarity between the query and each FAQ. The similarity estimation is challenging as semantic structures of Chinese healthcare FAQs are quite different from those of the FAQs in other domains. In this paper, we propose a conceptual model for Chinese healthcare FAQs, and based on the conceptual model, present a technique ECA that estimates conceptual similarities between FAQs. Empirical evaluation shows that ECA can help various kinds of retrievers to rank relevant FAQs significantly higher. We also make ECA online to provide services for FAQ retrievers.
본 연구에서는 온톨로지를 이용한 SW-IQS(Semantic Web based Information Query System)를 제안한다. 제안한 시스템은 자동 분류 기술과 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(S) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.
본 연구에서는 온톨로지를 이용한 SW-IQS(Semantic Web based Information Query System)를 제안한다. 제안한 시스템은 자동 분류 기술과 정보 검색 기법들을 이용하여 반구조(semi-structured) 문서 뿐만 아니라 비구조(unstructured) 문서의 처리를 극대화 시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(S) 방식의 문서 저장 서버를 지원하며 웹 페이지들간에 검색 순위를 두어 보다 신속하고 정확한 정보 검색이 가능하도록 하고자 한다. 마지막으로 새로운 순위 측정 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 성능 평가를 실시하여 그 효율성과 정확성을 검증해 보이고자 한다.
시맨틱 웹에서는 RDF, RDFS, OWL과 같은 온톨로지 구축 언어를 이용하여 웹 리소스의 메타데이터를 정의한다. 이러한 시맨틱 웹 기술을 이용한 연구는 에이전트를 기반으로 한 온톨로지의 개념에 대한 관계 및 트리플을 추출하기 위한 목적으로 진행되고 있다. 하지만 에이전트 기반의 온톨로지의 개념에 대한 관계 및 트리플의 추출은 에이전트의 특성상 한정된 쿼리 문을 작성하게 된다. 이는 온톨로지 안의 다른 개념에 대한 관계 및 트리플을 추출하고자 할 때는 유연성이 떨어진다. 온톨로지 정보 자체에 대한 유연성 있는 정보 검색을 하기 위해서는 표준 온톨로지 언어에 접근 및 표준 쿼리 언어의 이용이 가능한 쿼리 툴이 필요 하다. 본 논문에서는 OWL 온톨로지에 HTTP 프로토콜을 이용하여 접근이 가능하고, 쿼리를 할 수 있는 SPARQL 쿼리 툴을 제안한다. 툴에 의해 생성되는 쿼리 결과는 SOAP 메시지 형태로 변환 출력함으로써 웹 서비스를 이용한 접근도 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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