Journal of information and communication convergence engineering
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제9권3호
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pp.287-294
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2011
This paper proposes a search system using the topic maps that it extends XMDR into Knowledge based XMDR for solving of the problems of the heterogeneity of distributed data on a network and integrate data by an efficient way. The proposed system combined Topic Maps and the extended metadata registry effectively. The Topic Maps represent related knowledge and reasoning relationship by associations of topic. And the extended metadata registry standards and manages the metadata of the local systems through registration and certification on the distributed environment. We also proposed a meta layer, include the meta topic and meta association to achieve semantic classification grouping of topics and to define relationship between Topic Maps and extended metadata registry.
최근 기업들은 레거시 시스템들간의 데이터 상호 운용하기 위해 기업들은 이미 보유하고 있는 레거시 업무와 EAI 시스템을 도입하고 있다. 협업적인 거래 환경에서의 EAI 시스템은 유기적으로 통합하고 공유함으로서 효율적인 검색을 기대할 수 있다. 그러나 기존 레거시 시스템은 특정 목적에 따라 설계단계부터 상호 운용성을 고려하지 않고 독자적으로 관리되므로 EAI는 표준기술 적용이 어려우므로 별도의 전용 EAI 솔루션을 도입해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 통합을 이용하여 메타데이터 레지스트리를 이용한다. 그러나 메타데이터의 다양한 타입과 의미론적 명세, 데이터 이질성 문제, 이기종간의 시스템 이질성에 대한 문제도 야기된다. 따라서 본 논문에서는 웹 환경에서 데이터 상호운용을 위한 XMDR(eXtended Meta-Data Registry) 기반의 검색 시스템을 제안한다.
데이터웨어하우스는 기업에서 의사결정이나 기업의 정책을 결정하는데 사용하고 있다. 그러나 분산 환경에서 새로운 시스템이 추가되면 데이터 통합 측면에서 시스템간의 여러 가지 이질적인 특성으로 인해 많은 비용과 시간이 필요로 하게 된다. 따라서 이러한 이질적인 특성을 해결하기 위해 첫째, 데이터 구조의 이질성은 표준기관에서 제정한 표준스키마와 XMDR(eXtended Master Data Registry)를 이용하여 추상화된 쿼리를 생성하고, XMDR에 맞게 쿼리를 분리함으로써 구조적인 이질성을 해결한다. 둘째, 데이터 정의 및 표현의 이질성은 메타데이터에 대한 유사어와 데이터 값의 표현 방식을 정의한 메타데이터 사전을 이용함으로써 해결한다. 특히 본 논문에서는 XMDR을 이용하여 분산 시스템 통합시 로컬시스템의 영향을 최소화하고, 데이터웨어하우스의 정보를 실시간으로 생성하기 위해 분산된 환경에서 데이터 통합을 위한 표준화된 정보를 제공한다.
한 도메인 내의 통합검색시스템에서 메타데이터를 이용하여 분산되어있는 데이터를 공유하고 표준화하여 정보를 통합검색 할 수 있다. 하지만 메타데이터를 특정 도메인에 맞게 설계하여 메타데이터 레포지스토리로 구축되어진 조직 간에 데이터요소 의미, 구조, 형식상의 이질적인 문제들이 발생하여 통합 검색하기 어렵다. 따라서 본 눈문에서는 XMDR(eXtended Metadata Registry)을 이용한 멀티데이터베이스 통합 검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 레거시 데이터 시스템들 간의 협업에 필요한 데이터를 공유 및 교환하는데 실시간으로 변화하는 데이터를 일관성 있게 유지할 수 있으며 통합 검색시 단일 인터페이스를 제공하여 각 시스템의 독립성을 유지하면서 데이터의 투명성과 가용성을 향상 시킬 수 있다.
기업들의 기존 응용 시스템은 기업 내의 많은 정보를 모으고 처리할 수 있으나 협업 환경에서 요구되어지는 다른 레거시 시스템과의 연계과정에서 다른 시스템 혹은 파트너에게 정확성이 검증된 정보를 정확하게 공유하기에 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법론으로 EAI(Enterprice Application Integration) 시스템을 도입하여 협업 환경에서의 데이터 공유 및 통합이 가능하게 되었다. 하지만 EAI기반의 통합은 특정 업무 시스템에 국한되는 것이 아니라 회사의 모든 시스템을 대상으로 하기 때문에 각 업무 시스템간의 정보 통합이 전사적으로 일관성 있게 추진되기 위해서는 적절한 메타데이터 수준의 표준화 방안이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 브리지 XMDR(eXtended Meta-Data Registry) 기반의 메시지 교환 방식을 제안하여 협업 환경에서의 레거시 시스템 간의 데이터 공유 및 통합의 일관성을 유지할 수 있게 한다.
데이터 그리드는 분산 데이터베이스 환경에서 상호간 데이터의 공유 및 교환을 통하여 분산 데이터를 효율적으로 사용하기 위한 기술이다. 최근에는 레거시 시스템간의 협업을 하기 위해 상호 연결의 필요성이 강조되고 있으며 많은 연구가 진행되고 있다. 독립주인 레거시 시스템을 상호 연결하기 위해서는 노드간의 회선 점유율이 증가하고, 데이터의 이질적인 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 XMDR 기반의 데이터 그리드 시스템을 제안한다. 본 논문의 데이터 그리드 미들웨어는 ISO/IEC11179에서 제안한 정보 공유 및 교환을 위한 표준인 MDR과 정보의 효율적인 이용을 위한 온톨로지를 포함하여 확장한 개념인 XMDR(eXtended Metadata Registry)에 기반을 두었으며 분산 플랫폼으로부터 독립적이고 자유로운 이동성을 가지고 있는 이동 에이전트 기술을 사용하였다.
분산 환경에서 대부분 데이터 구성은 계층적 분류에 따른 트리 형태로 이루어져 연관성 검색에 제한이 있다. 이러한 데이터들 중 데이터베이스로 저장된 데이터는 통합의 문제와 효율적 검색이라는 문제가 있다. 이에 따라 본 시스템에서는 분산된 데이터 베이스 통합을 위해 XMDR을 이용하고 계층적으로 표현된 지식의 검색 효율성을 위해서 XMDR에 토픽맵을 연계하는 방안을 제안한다. XMDR은 메타시멘틱온톨로지, 인스턴스시멘틱온톨로지 그리고 메타로케이션으로 구성하고, 분산된 관계데이터베이스 사이의 데이터 이질적 문제와 메타데이터 이질적 문제를 해결하여 통합하고, 메타시멘틱온톨로지와 인스턴스시멘틱온톨로지를 토픽 맵과 연결하여, 토픽 맵의 자원위치를 표현하는 어커런스 역할을 XMDR의 메타로케이션이 수행하게 함으로써 효율적인 통합 검색을 위한 방안을 제안한다.
인공지능, 시맨틱 웹의 분야에서 지식을 표현하고 의미적으로 연결하기 위해 온톨로지가 연구되어 왔다. 그러나 온톨로지는 정의하는 사람의 의도와 지식 수준에 따라 다양하게 표현되고 정의될 수 있다. 이는 동일한 개념을 서로 다르게 표현하는 이질성 문제를 야기한다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 XMDR에 기반한 온톨로지 생성 시스템인 XOB(XMDR-based Ontology Builder)를 소개한다. XOB는 XMDR에서 정의한 클래스 및 클래스 간의 관계성 등을 재사용하여 온톨로지를 생성함으로써 생성된 온톨로지 간 의미 이질성 문제를 해결 또는 최소화 할 수 있다. 이 논문에서는 제안 시스템인 XOB의 개념 모델 및 전체적인 구조를 소개한다. 또한 XMDR에 등록된 개념들을 이용하여 온톨로지 생성 시 요구되는 프로세스, 알고리즘 및 온톨로지 생성 규칙 등을 정의한다. 제안 시스템은 기존 방법에 비해 높은 표준화를 제공하며 이는 일관성 있는 개념의 활용, 용이한 의미 교환 등의 장점을 제공한다. 따라서 XOB는 고품질의 온톨로지 생성을 가능하게 하며 온톨로지 통합 및 시스템 개발을 위한 비용을 감소시킨다.
최근 사회망 기반의 검색 서비스들을 중심으로 다양한 방법들이 제시되고 있다. 기존의 추천시스템들은 특정 영역의 전문가를 검색할 수 있지만 검색하고자 하는 전문가에 대한 프로파일과 전문가를 평가하는 항목이 한 시스템에 있어야만 한다. 본 논문에서는 지식베이스와 XMDR을 이용하여 서로 다른 시스템에 존재하는 전문가 프로파일과 전문가를 평가하는 항목 수집을 자동화할 수 있다. 또한 다양한 리소스들을 이용하여 사회망을 동적으로 구축하여 여러 전문가를 추천할 수 있는 시스템을 구성하고자한다. 그러나 다양한 리소스들은 지역적으로 분산되어 있고 이종의 데이터 소스들로 구성되어있기 때문에 사용자 의사결정을 위한 정보를 얻는 것은 어렵다. 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해서 사용자에게 단일 인터페이스를 제공하고 이종시스템들 간에 구축된 리소스들에는 각각 독립성과 투명성을 제공할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 분산되어있는 전문가 프로파일 추출을 위해 XMDR과 지식베이스를 이용하고 이러한 지식베이스를 사회망과 연계한 전문가 추천 시스템을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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