웹의 활용이 보편화 되면서 웹을 통한 자료의 검색이 증가하고 있으나, 웹상의 방대한 자료 중에서 학습자가 꼭 필요한 학습자료를 찾는 것은 쉬운 일이 아니다. 검색엔진을 이용할 경우 원하는 정보를 어느 정도 찾을 수 있으나 검색어 일치방식에 의존하는 현재의 검색엔진의 특성상 결과가 만족스럽지 못한 경우가 많다. 또한 검색 결과 중에서 연관이 없는 정보를 필터링하기 위해 사용자가 많은 시간을 낭비하기도 한다. 본 연구에서는 웹 자원의 의미정보를 구조화하여 정보의 효율적인 검색, 통합, 재사용을 가능하도록 하는 시맨틱 웹(Semantic Web)기술을 활용하여 초등학교 학습자료에 적합한 온톨로지(Ontology)를 제안하고, 의미적 연관관계를 통해 학습내용에 접근할 수 있도록 초등학교의 역사분야 학습 내용에 관한 온톨로지를 구축하였다. 또한 이를 기반으로 학습자료를 검색할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 검색시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 학습자료와 연관된 사용자 질의어를 보다 상세하게 입력받아 검색결과를 얻는다. 둘째, 사용자 질의어를 바탕으로 학습자료 온톨로지에 질의하여 검색어가 포함된 결과 및 검색어와 연관된 정보를 검색결과로 얻는다. 셋째, 질의어와 연관된 내용을 함께 제시함으로써 학습의 효율을 높일 수 있다.
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.
This study is to design a Semantic Navigation Retrieval System for Oriental Medicine Articles based on a XTM so that people can search and use them more effectively than before. Keywords extracted from articles are categorized 4 topics : herbs, prescription, disease, and action. Keywords analysis Ontology is modeled based on 4 topics and their relations, and then represented Topic maps. Next, Article analysis Ontology is consist of title, author, keywords, abstracts and organization Topics from metadata. Keywords and Article analysis Ontology were integrated through Keywords Topic. Korean Medical Article Retrieval System is optimistic in terms on search results supporting semantic navigation in the information service aspects and easier accessibility because all related information are semantically connected with each different DBs.
현재, 호텔 검색 엔진들은 여행객들의 호텔 검색을 돕고 있다. 하지만 검색 엔진을 통한 호텔에 대한 검색 결과는 여행객들을 만족시키지 못하고 있다. 그 이유는 검색 엔진이 다양하고 모호한 용어들로 표현되는 여행객의 기호를 정확하게 이해하고 처리할 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 현재 사용 가능한 시맨틱 웹 기술인 RDF, OWL, SWRL을 이용하여 온톨 로지를 구축하고, 구축된 온톨로지를 기반으로 검색 엔진이 어떻게 여행객들의 기호에 적합한 호텔을 찾는가를 보여주었다. 이를 위해, 기존의 호텔 관련 온톨로지들을 분석하였고 Q&A 커뮤니티들에 올라온 호텔 검색과 관련된 용어들을 조사하였다. 조사된 결과를 바탕으로, 세 개의 하위 온톨로지인 객관적 개념 온톨로지, 보편적 인지 개념 온톨로지, 평가 개념 온톨로지로 구성된 호텔 도메인 온톨로지를 구축하였다. 구축된 온톨로지를 호텔 검색에 이용하는 것을 보여주기 위해 시맨틱 호텔 검색 시스템을 구현하였다.
최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이터에 대한 다양한 검색은 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.
본 논문에서는 시맨틱 검색 수행을 위해 검색 도메인에 알맞은 온톨로지를 이용, 구축하고 정보에 관한 검색, 변환, 통합, 공유가 가능한 검색 엔진을 구현하여 검색 시스템의 기반을 마련하는 것을 목적으로 하였다. 기존 방식에서 벗어나 온톨로지를 활용하여 계층 관계를 추론하고, 그 계층을 근거로 개체를 추론한 다음 속성을 추출하여 사용자가 원하는 자료와 관련있는 분야를 검색하는 것이다. 이러한 방식으로 정보를 검색할 수 있도록 정보검색 시스템을 '자격증'과 관련된 키워드를 입력하여 구현하였다. 구현된 시스템은 온톨로지에서 각 속성들의 의미와 관계를 정리하여 일반인 정보검색을 사용자가 빠르고 쉽게, 정확한 검색을 할 수 있도록 하였다. 또한, 구현 결과를 2개의 다른 검색엔진과 비교하였다. 비교한 검색엔진은 대표적인 검색엔진인 '네이버'와 '다음'이다. 시맨틱 웹을 이용한 검색을 수행하기 위해 검색 도메인에 맞는 온톨로지를 이용하여 구축한 본 연구의 검색 엔진은 상당히 우수한 결과를 보여주는 것으로 평가되었다. 그러나 검색 엔진의 정확성과 신뢰성을 높이고 좀 더 포괄적인 범주의 검색어 포함하기 위해서는 더욱 정형화된 온톨로지가 필요하다고 사료된다.
시맨틱 웹 기반의 서비스를 제공하기 위해서는 특정 도메인 지식에 대한 명시적인 명세화 및 지식의 개념과 개념과의 관계를 정형화하는 온톨로지를 통해서 이루어진다. 그러므로 특정 도메인 지식의 명세화와 정형화를 위해서는 관심 있는 도메인내의 지식을 개념화하는 온톨로지의 생성이 필수적이다. 이 논문에서는 택배 마케팅의 잠재 고객에 대한 정보를 검색하기 위해, 시맨틱 웹 기반의 온톨로지 생성을 위한 구체적인 도메인을 설계하고, 생성된 온톨로지를 이용하는 정보 검색 방법을 제안하였다. 제안된 온톨로지를 기반으로 고객의 정보를 수집하는 데이터 검색 로봇을 구현 하였다. 아울러 온톨로지의 생성과 데이터 검색 로봇이 데이터 검색을 정확하게 수행함을 확인 하였다.
사용자들에게 좀 더 정확하고 편리한 검색결과를 제공하기 위하여 정보의 구조적인 특징 등을 사용하는 시맨틱 검색의 개념이 널리 연구되고 있다. 이를 위하여, 최근의 정보검색분야와 데이터구축 분야의 연구에서는 데이터의 구조적인 표현과 검색 메카니즘을 구현하기 위하여 온톨로지를 강조하고 있다. 본 연구에서는 웹 환경에서의 검색 정확도와 만족도를 향상시키기 위하여 온톨로지를 이용한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 온톨로지와 KB(KnowledgeBase)를 이용하여 검색 대상을 키워드간의 관계를 유추한 사실(fact)과 관계키워드들을 지니는 웹문서들로 크게 나누고 이들을 서로 유기적으로 검색을 진행하는 시맨틱 검색 질의 처리기법을 제안하였다. 또한 결과에 대한 사용자의 검색 만족도를 높이기 위하여 결과 문서와 사실에 대한 랭킹 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 주어진 식의 값을 달리하여 랭킹을 올바로 구현하는 요소로 키워드의 빈도와 온톨로지상의 클래스 레벨이 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었고, 이를 통하여 적합한 형태의 계수 값을 제시하였다.
We developed Intelligent Product Search Agent based on SWRL, and this agent can search product information with knowledge(facts and rules) on the web, implement price comparison for searched products considering delivery rates. Existing keyword based product search engines is poor at searching intent products though a user has already prefect knowledge about intent produces. Furthermore if a user has insufficient knowledge, it is impossible to implement search. Also, existing price comparison shopping mall gives users comparison service considering total price(product prices, taxes, delivery rates), this service is valid to single product and has limitations of system expansion and up-dating because of not rule base but programming base. If there is appropriate knowledge on the Semantic web and this makes product information retrieval possible, above problems can be solved clearly. In this research, we developed Intelligent Product Search Agent based on SWRL that can search product information efficiently by making agent to handle facts and rules by itself.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권1호
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pp.45-58
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2022
Community enterprise plays an important role for developing local business. Products from local communities apply local specialties such as high-quality materials and inherited wisdom. This work aims to support merchandises from local community enterprises by bringing out their specialties related to local wisdom and intangible cultural aspects. An ontology is applied to demonstrate the innate information regarding the implicit values of the products and is used as a core for a semantic search system. Details of the products are gathered from their respective community using an interview method and are extracted to align with the developed ontological schema. The semantic search system thus is implemented with a recommendation process for online accessibility for providing the organised information. From evaluation, the developed ontology and its instances are rated highly for their consistency, conciseness, and completeness. In usage, accuracy of the query and recommendation results are evaluated at 97.38% searching accuracy and 85.03% for recommending interesting products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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