정보검색 시스템은 사용자가 검색하고자 하는 정보를 보다 정확하고 신속하게 전달하는 데 그 목적이 있다. 그러나 현재의 검색 시스템은 단순 구문 분석 방식으로 사용자가 원하는 정확한 정보를 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 온톨로지 서버구축을 통한 정보검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 시맨틱 웹 기반의 정보검색 기법을 이용하여 구조화된 문서뿐만 아니라 다양한 포맷의 데이터들의 처리를 극대화 시키고자 한다. 또한 상호 운용성 및 데이터 통합을 위해 RDF(Resource Description Framework) 방식의 문서저장을 지원하여 신속하고 정확한 정보검색이 가능하다. 이는 다양한 웹 브라우저를 지원하며 웹에서의 효율적인 데이터 검색 분야에 활용될 것이다.
최근 멀티미디어 정보의 양이 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 자료에 대한 효율적 관리는 매우 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적으로 비디오 검색을 하기 위해서는 정확한 특징 정보를 추출하여 비디오 색인 구조를 구축해야 한다. 비디오 색인 구조는 전통의 데이터베이스와는 다른 모델링 방법과 검색 방법을 사용한다. 따라서 비디오 색인 구조에서 검색의 속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 비디오 색인 구조가 필요하다. 본 논문에서는 의미적으로 비디오를 장면단위로 검색할 수 있는 비디오 온톨로지 시스템을 제안한다. 비디오 온톨로지 시스템은 장면의 내용에 대한 키워드를 구조화 시킨 장면이름 온톨로지와 장면이 가지는 특징 정보에 대한 정보를 가지는 장면 모델 온톨로지로 구성된다. 장면 이름 온톨로지는 색인된 내용에 대한 의미적 검색이 가능하도록 단어들을 트리구조로 저장된다. 그리고 장면 모델 온톨로지는 색상, 모양, 재질과 같은 저수준 정보와 객체, 이벤트 같은 고수준 정보의 의미적 차이를 극복해 줌으로써 의미기반 검색이 가능하게 해준다.
Ontology has an important role in semantic web to construct and query semantic data. When system make changes to ontologies, questions arise about versioning of these changes. Applying this changes on a dynamic environment is even more important. To apply these changes, change specification method is needed. Early studies show RDF-based syntax for the operations between old and new ontologies. When several ontology versions can be used for some query, if possible, using possible newest version ontology with prospective use is best way to process the query. Prospective use of ontology means using a newer version of an ontology with a data source that conforms to a more recent ontology. In this paper, for prospective use of ontology version, structure of change specification of class and property through several ontology versions is proposed. From this, efficient adaptive ontology version selection for a query can be possible. Algorithm for structure of version transition representation is proposed and simulation results show possible newest version number for queries.
Since a large amount of multimedia image has dramatically increased, it is important to search semantically relevant image. Thus, several semantic image annotation methods using RDF(Resource Description Framework) model in mobile environment are introduced. Earlier studies on annotating image semantically focused on both the image tag and the context-aware information such as temporal and spatial data. However, in order to fully express their semantics of image, we need more annotations which are described in RDF model. In this paper, we propose an annotation method inferencing with RDFS entailment rules and user defined rules. Our approach implemented in Moment system shows that it can more fully represent the semantics of image with more annotation triples.
본 연구는 키워드 기반의 단순 검색이 아닌 개념의 관계와 추론을 통해 연관정보 및 계층 정보를 함께 보여 줄 수 있는 수산용의약품 도메인 온톨로지 구축 방안을 제안한다. 이를 위해 수산분야 종사자들로부터 적합성질문 목록을 조사하여 개념 및 용어를 도출하는 선행과정을 수행한다. 다음으로 온톨로지 언어인 OWL을 지원하는 Protege-OWL 편집기를 이용하여 온톨로지 모델링 과정을 기술한다. 그리고 마지막으로 구축된 온톨로지를 통해 사용자들이 수산용의약품에 대한 관련 정보를 쉽게 찾아갈 수 있는 사용자 인터페이스를 제안한다. 이는 수산용의약품과 연관된 질병, 어종, 약품평가 내역을 다른 위치로 이동하지 않고 한 화면 내에서 확인 할 수 있게 됨으로써 관련 전공학생, 수산질병관리사, 양식어민들에게 필요한 정보에 대한 효과적인 검색 방법을 제공한다.
본 논문에서는 BPEL 기법에 OWL-S 기법을 도입하는 혼합기법을 사용하여 자동화된 웹 서비스 조합시스템을 구현한다. BPEL 기법은 에러 처리나 트랜잭션 관리와 같은 비즈니스 환경에서 요구되는 실질적인 전체 기능을 지원하고 있으나, 주된 단점은 정적 조합 기법으로써 서비스 선택 및 워크플로우 관리가 사전에 수동으로 이루어져야만 한다. 반면에, OWL-S 기법은 자동적인 웹 서비스 발견 및 통합을 실현하기 위해 기계 가독형으로 웹 서비스 기능을 묘사할 수 있는 메카니즘, 즉 온톨로지(ontology)를 사용한다. 이에 따라 호환 가능한 웹 서비스들 간의 동적 통합이 가능하고, 웹 서비스 조합 실행 시에 웹 서비스 발견이 가능하다. 그러나 이러한 기법은 아직 연구 중에 있으며, 실제 적용을 위해서는 BPEL의 상용기법이 요구된다. 본 연구에서는 BPEL4WS와 OWL-S 혼합 시스템인 SemanticBPEL의 구조를 설계하고 웹 서비스 탐색 및 통합 알고리즘을 제안한다. 특히 SemanticBPEL 시스템은 오픈 소스 툴들을 기반으로 구현되었으며, 기존에 개발되어 있는 다양한 BPEL 시스템들과 기능을 비교하여 그 우수성을 보여주고 있다.
여러 오픈마켓에서 판매자가 동일한 상품을 등록할 시에 각 오픈마켓마다 다른 기준으로 제공되는 카테고리로 인하여 카테고리 선정에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 판매자가 오픈마켓에서 상품 등록 시 다른 오픈마켓에서 기 판매하고 있는 상품의 카테고리와 의미적으로 가장 연관성이 높은 카테고리를 추천하는 방법을 제안한다. 이때 입력받은 카테고리를 의미 분석하는 방법으로 형태소 분석, Wiki 낱말사전, WordNet, Google 번역 서비스를 사용하여 추출된 색인어로 카테고리를 검색한 후, 의미적 연관성 측정을 통하여 가장 의미가 비슷한 카테고리를 추천하는 방법이다. 실험 결과로 색인어 기반의 검색방법 보다 제안하는 의미분석 검색방법이 정확한 검색결과를 보여주어 시스템의 신뢰도를 향상시켰으며, 카테고리를 선택하는데 드는 시간비용을 절감해주는 것을 보인다.
시맨틱 웹의 핵심인 온톨로지는 주로 특정 도메인에 한정되거나 휴리스틱에 의존해 의미와 관계를 정의하여 생성하고 있다. 하지만 온톨로지의 생성은 매우 어려울 뿐만 아니라 많은 시간이 소요되는 작업이다. 특정 분야에서 사용되는 온톨로지와 달리 웹에서 사용되는 온톨로지는 지식 및 정보 표현의 범위가 한정적이지 않기 때문에 기존의 온톨로지 생성 방식으로는 정보를 표현하기가 어렵다. 따라서 온톨로지의 자동 생성은 시맨틱 웹의 구현에 있어서 매우 중요한 부분을 차지하게 된다. 본 논문에서는 웹 온톨로지를 자동으로 생성하기 위해서 형태소 분석을 이용하여 검색엔진에서 사용자들이 입력하는 검색 키워드로부터 색인어를 추출하고, 이와 관련된 키워드를 확장시켜 온톨로지를 생성하고 갱신하는 방법에 대하여 제안한다.
Nowadays world wide web has been abundunt in quantity. However, the quality decreaed. Due to the much information, we need to select search some key words and review the search results using keywords related search methods in order to obtain information users want. In this paper, we propose the system design of treatise retrieval through metadata reasoning using ontology. In the process of this design, we express a particular treatise information as semantic-based metadata using ontology instead of using simple keywords relationship which has been used conventionally.
본 연구는 W3C를 중심으로 시맨틱 웹을 위한 표준 온톨로지 언어로 제안된 OWL(Web Ontology Language)을 바탕으로 패싯형 시소러스인 AAT(Art and Architecture Thesaurus)의 개념 체계를 이용한 온톨로지 스키마를 구현하여 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 기반 시스템을 구축하였다. 특히, 개념의 범위를 AAT의 Furniture 패싯 이하의 용어에 한정하였고 이 중 개념관계가 다양하고 많은 어휘를 가진 하위 패싯인 Chair 개념을 중심으로 시스템 구현 및 테스트를 하였다. 이 시스템은 올톨로지로 정의된 개념을 검색하며, 동의어에 대해 항상 우선어(Preferred term)를 제시하여 어휘를 제어한다. 또한 질의어를 중심으로 한 용어간의 관계를 이용자에게 제시하고 관련어 및 개념의 분류기준 속성을 제시한다. 그 밖에 개념에 인스턴스 값을 입력하고 이를 RDF 문서로 재생산하는 시스템을 구축하여 온톨로지 시스템 응용의 일례를 제시하였다. 이 과정에서 여러 온톨로지를 도입하였고, 인스턴스 값을 담기위한 컨테이너 기반으로 메타데이터 요소를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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