Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권2호
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pp.205-212
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2013
기존 채팅 시스템은 일반적으로 사용자 입력 문장과 데이터베이스 내 목표 문장들 사이의 어휘 일치도에 기반을 둔 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법은 어휘 불일치 문제를 자주 일으킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 순차적으로 적용되는 3단계 문장 검색 방법을 제안한다. 첫 번째 단계는 어휘 수준에서 사용자 입력 문장과 목표 문장들 사이의 공통 키워드 열을 비교하는 것이다. 두 번째 단계는 의미 수준에서 사용자 입력 문장과 데이터베이스 내 문장들 사이의 문장 유형과 의미 표지를 비교하는 것이다. 마지막 단계는 미리 정의된 어휘-구문 패턴을 사용자 입력 문장과 매칭하는 것이다. 실험에서 제안된 방법은 단순 키워드 매칭 방법 보다 더 나은 응답 정확도와 사용자 만족도를 보였다.
게시판 시스템은 텍스트 외에도 다양한 멀티미디어 데이터를 포함하는 구조로 발전해왔다. 그러나 기존 시스템은 사용자가 게시물의 내용을 파악하기 위해서는 많은 시간과 노력을 들여야 한다는 단점을 갖고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 대부분의 게시판 시스템에서 검색 기능을 제공하지만, 렉시컬 수준의 정보 접근으로 사용자의 의도에 적합한 게시물을 찾는 것은 어려운 일이다. 더욱이 게시물이 멀티미디어를 포함하는 경우에는 검색이 거의 불가능하게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 시맨틱 웹을 적용한 새로운 게시판 시스템을 제안한다. 제안된 게시판 시스템은 게시물의 분야와 멀티미디어 속성을 표현할 수 있는 온톨로지를 제공한다. 또한, 사용자들이 제안된 온톨로지로 분야별 게시판 온톨로지를 기술할 수 있도록 설계되었다. 시스템의 수정 없이 다양한 분야별 의미기반 검색을 제공하기 위하여, 관리자가 기술한 게시판 온톨로지를 게시판 시스템에서 도입할 경우 자동으로 입력/검색 인터페이스와 RDF 데이터의 접근 구조가 형성되도록 구현하였다. 제안된 게시판 시스템은 사용자의 의도에 적합한 게시물 검색을 하는 의미기반 검색의 가능성과 유효성을 보여주었다.
In this paper, we present an application called Semantic Search which is built on different supporting technologies and is designed to improve traditional web searching. The Semantic Search is becoming crucial challenges on semantic web. The assessment and the implementation of the research on Semantic Search is not full-fledged whereas its research is highly interested. Also there exists only little research that offers a commercial use Semantic Search System that should be taken into the account in measuring the effectiveness of a Semantic Search System. This paper proposes an implementation and evaluation for the Semantic Search System. Firstly, we built Semantic Search System which includes a case of development and it's procedure. Secondly, We presented the measurement of our Semantic Search System's effectiveness. Finally, the evaluation offers useful implications to the researchers and practitioners to improve the research level to the commercial use.
본 논문에서는 감시 비디오의 검색을 위해 객체 단위의 특징을 이용한 새로운 비디오 색인 및 탐색 방법을 제안한다. 의미론적인 레벨에서 각각의 객체에 접근하기 위해 객체의 움직임 궤적 모델을 색인 인자(Key)로 이용하였다. 객체 움직임 궤적을 이용한 내용 기반의 비디오 색인을 위해 비디오 시퀀스에서 움직임 분할에 의해 객체를 검지한 다음, 분할된 객체를 추적하여 움직임 궤적을 생성하고 이를 기호적인 표현으로 모델링한다. 제안된 검색 시스템은 query by example, query by sketch 및 query on weighting parameters 등의 사건 기반의 비디오 검색을 위한 다양한 질의 유형을 지원할 수 있도록 설계되었다. 관심있는 비디오 클립(clip)을 검색했을 때, 제안된 시스템은 유사도에 따라 순서대로 정합된 사건들을 결과로 출력한다.
본 논문은 시멘틱 웹의 실제적인 구현 결과인 개방형 연결 데이터(Linked Open Data(LOD)) 클라우드에서의 연결성을 확충하는 방안을 제시하였다. 현재의 LOD 클라우드는 최초 기대와는 달리 LOD들간의 연결성 부족으로 인하여 활발한 활용을 이끌어 내지 못하고 있다. 를 적용한 명시적연결들을 LOD에 직접 첨부하여 공개하는 현재의 연결방식은 연결대상 LOD들의 변경상황을 실시간으로 검색결과에 반영하지 못하며 별도의 작업을 통하여 이러한 명시적연결들을 생성하고 주기적으로 갱신하여야 한다는 제약을 가진다. 이에 본 논문은 명시적연결들을 첨부하는 대신 LOD마다 연결정책을 마련하고 이를 LOD와 함께 공개하는 방안을 제안하였다. 연결정책에는 타겟LOD들을 선정하고 연결판단에 필요한 술어 쌍들과 유사도를 명세하도록 하였다. 이러한 연결정책에 기반하여 여러 LOD들에 거쳐 진행하는 심층검색 기능을 API로 구현하고 이를 Github를 통하여 공개하였다. 구현한 심층검색을 유사도 1.0~0.8, 깊이 4까지에서 실험한 결과 신뢰적인 연결들을 91%~98% 수준으로 포함하고 170% 정도 규모의 적정한 확장성을 제공하는 것으로 평가되었다.
유사 특허를 검색하는 방법으로 기존에는 키워드 검색 방법을 사용하고 최근에는 머신러닝을 활용한 자동분류 방법을 사용하고 있다. 키워드 검색은 데이터 정제를 통해 정형화된 데이터 분석 방법으로 단문일 경우 검색에서는 정확도는 높지만 문서와 같이 여러 단어로 이루어진 장문일 경우 문장에 내포된 의미 분석을 할 수 없었다. 의미 분석 단계에서의 자동 분류 방법은 비정형 데이터 분석 방법으로 여러 단어로 이루어진 문장을 분류하는데 사용되고 있다. 그 동안 두 가지 방법을 결합하여 유사 문서 검색을 하려는 시도가 있었지만 비정형 데이터와 정형 데이터의 동시 사용에는 분석하는 방법이 다르기 때문에 동시 적용에는 알고리즘 상의 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 문서에서 함축된 키워드를 검출하고 잠재 의미 분석(LDA) 방식을 사용하여 사람이 개입하지 않고 문서를 효율적으로 자동분류하고 유사 특허를 검색할 수 있는 방법을 연구하였다.
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.
본 연구에서는 동일연결트리플들을 생성하는 대신 각 LOD마다 연결정책을 수립, 공개하고 검색 시점에서 참조하는 방식으로 개체간의 동일성을 파악하는 방안과 이러한 연결정책을 명세하기 위한 어휘를 제안하였다. 또한, 연졀정책이 운영되는 환경에서 여러 LOD들에 걸친 심층검색이 실질적으로 진행되는 것을 확인하기 위하여 PISC(Policy based In-depth Searching and Cleansing)을 구현하였으며 이를 Github에 공개하였다. LOD 클라우드는 여러 LOD들의 자발적인 참여로 이루어짐에 따라 검색된 개체들의 동일성에 대한 평가가 필요하다. 이에, PISC는 개체간 동일성 평가를 통하여 사용자가 요구한 동일수준 이상의 개체들로 정제된 검색결과를 제공한다. 검색결과로는 RDF로 모델링된 개체별 상세 검색내용과 이에 대한 의미적 구조인 온톨로지를 함께 제공된다. PISC에 대한 실험은 DBpedia의 5개 LOD를 대상으로 진행하였으며 소스와 타겟 RDF 트리플 목적어의 유사도를 0.9 정도로 요구할 경우 검색결과가 적절한 확장률과 포함률을 가지는 것으로 확인하였다. 또한, 연결정책에는 3개 이상의 타겟LOD를 명세할 경우 동일성이 충분히 검증된 개체들을 확보할 수 있는 것으로 확인하였다.
SELIS(SEoul Women's University Library and Information System) OPAC에 대한 이용자의 키워드/불연산자 탐색의 지식수준을 알아보기 위하여 4가지 사항에 따라 질문지의 결과를 분석하였다. 분석한 결과를 보면 SELIS OPAC 이용시 키워드 탐색에서 불연산자의 사용이 쉽다고 생각하고 불연산자의 사용으로 검색결과를 만족하는 이용자는 그렇지 않다고 응답한 이용자 보다 키워드/불연산 탐색의 지식수준이 높은 것으로 요약할 수 있다. 설문문항에서 제시한 지식은 키워드 탐색의 특성(단일 키워드 사용, 2개 이상의 키워드 사용), 키워드 탐색 시 불연산자의 사용, 색인에 대한 지식, 불용어 리스트에 대한 지식(비통제 용어) 키워드 탐색기법(전방일치, 우측절단). 불연산자의 올바른 사용, 키워드의 브라우징으로 주제어 선정에 관한 것이다. 앞에서 제시한 이러한 지식들은 OPAC의 키워드/불연산자 탐색에서 중요한 요소로 볼 수 있다. 성공적인 탐색을 위해서는 정보검색과정에 대한 개념적인 지식 즉, 정보요구를 탐색 가능한 질의어로 바꾸는 것과 주어진 시스템에서 질문의 결과를 얻는 방법에 대한 어의적인 지식(시스템의 특징을 어떻게 언제 이용할 것인가 하는 지식) 그리고 이용자의 질문에 대한 과학적인 기술 즉, 기본적인 컴퓨터 기술과 상세한 탐색문을 작성하는 구문론적인 지식이 요구된다. 그러나 지금까지 이용자에 대한 온라인목록 탐색의 중요한 지식으로 간주해온 것은 과학적인 기술방법에 관한 지식에만 치중하고 어의적인 지식, 개념적인 지식을 강조하는 것은 부족하였다. 따라서 온라인목록 이용에 관한 교육을 너무 과학적인 기법에만 치중할 것이 아니라 어의적 지식, 구문에 관한 기술과 개념적인 지식 교육에 초점을 맞추어야 할 것이다.
시멘틱 웹은 현재의 웹의 한계에 대한 방성으로 등장하였고, W3C를 주축으로 OWL이라는 온돌로지 표준 기수(description) 언어를 권고하는 수준에까지 이르고 있다. 또한, OWL 데이터에 표현된 정보를 검색하기 위한 Jena, Jess, JTP와 같은 추론기들이 개발되고 있다. 하지만, 아쉽게도 현재까지는 OWL 데이터의 효율적인 저장 및 질의 처리 시스템은 찾아보기 힘들뿐만 아니라, 파일을 기반으로 처리되는 현재 추론기들의 실정상 대용량의 OWL 데이터를 처리하기에는 많은 제약을 가지고 있다. 따라서 온톨로지 상에서의 안정적인 정보 검색을 위해서는 온톨로지 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 기법이 뒷받침되어야 한다. 이에 본 연구에서는 첫째로, OWL로 기술된 온톨로지 데이터를 데이터베이스에 변환하여 저장하고 데이터베이스 내에서 추론을 지원할 수 있는 모델을 제안하였고, 둘째로, 데이터베이스 시스템에 기반을 둔 OWL 저장 시스템을 설계 및 구현하였으면, 마지막으로, 제안한 시스템을 기존 추론기 시스템과의 성능 차이 실험 비교를 통해 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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