• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1865-1872
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• 2009

본 논문은 레거시를 통합 검색하기 위한 방안으로 XMDR을 확장하는 방안을 제안한다. 이러한 확장은 메타데이터의 관리를 위한 메타 시멘틱 온톨로지, 위치 정보를 위한 메타 로케이션, 그리고 시멘틱 웹을 표현하기 위한 표준 언어인 토픽맵을 결합한다. 본 논문에서는 이것을 TMDR(Topic Map MetaData Registry)이라 한다. 토픽맵은 지식계층으로 인덱스와 같은 역할을 수행한다. 그러나 토픽맵은 데이터의 변화가 빈번한 경우에는 효율이 떨어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 시스템은 메타 데이터 사이의 관계, 실제 데이터 사이의 관계 그리고 메타데이터와 실제 데이터 사이의 관계를 토픽맵으로 표현한다. 표현된 토픽맵은 메타 데이터 간의 관계로 인해 실제 데이터간의 관계 변화를 줄이는 방안을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1637-1646
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• 2009

현재 데이터 통합을 위한 다양한 방법이 연구되고 있다. 연구된 통합 방법들 중 메타데이터저장소를 이용하는 방안과 데이터 간의 관계성을 파악한 토픽맵이 있다. 본 논문은 메타데이터와 토픽맵 기술을 적용하여 검색 키워드에 대한 토픽맵 생성을 위한 메타-토픽맵을 제안하고, 메타-토픽맵과 레거시 시스템의 메타데이터를 연계하기 위한 방안으로 XMDR을 제안한다. 메타-토픽맵은 레거시 시스템에서 키워드에 대한 의미적 연관성을 고려하여 토픽맵 형식을 제공하여 키워드에 대한 토픽맵을 생성한다. XMDR은 레거시 시스템의 메타데이터 간의 이질성을 해결하여 구조적 통합을 수행한다. 제안된 시스템은 레거시 시스템에 구축된 기존의 관계데이터베이스간의 상호운용과 검색 효율을 높이고, 시스템 확장에 효율적이다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제18권3호
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• pp.327-349
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• 2009

Traditional keyword-based searching methods suffer from low accuracy and high complexity due to the rapid growth in the amount of information. Accordingly, many researchers attempt to implement a so-called semantic search which is based on the semantics of the user's query. Semantic information can be described using a semantic modeling language, such as Topic Map. In this paper, we propose a new method to map a topic map to a traditional Relational Database (RDB) without any information loss. Although there have been a few attempts to map topic maps to RDB, they have paid scant attention to handling multi-role topics. In this paper, we propose a new storage structure to map multi-role topics to traditional RDB. The proposed structure consists of a mapping table, role tables, and content tables. Additionally, we devise a query translator to convert a user's query to one appropriate to the proposed structure.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권3호
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• pp.282-291
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• 2004

데이타를 효과적으로 다루기 위한 방법으로 데이타에 부가정보를 추가하는 TopicMap이나 RDF같은 지식맵에 대한 연구가 늘고 있다. 하지만 기존의 연구는 정보표현과 기술, 응용방안에 대한 연구가 주를 이루고 있으며 구현과 서비스에 대한 연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서는 TopicMap 시스템에서의 캐쉬 관리 기능의 구현을 통해 실질적인 지식맵 서비스를 지원하기 위해 고려해야 할 부분 중에서 지식맵의 효과적인 접근을 지원하기 위한 방법을 제안하였다. 먼저 기존 탐색방법의 장점을 최대한 수용하는 탐색 기법을 제안하고 이러한 환경하에서 지식맵 전송 효율을 향상시키고자 지식맵이 가지는 정보를 이용하는 캐쉬기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 캐쉬기법은 어플리케이션의 접근 형태에 따른 물리, 논리적 단위로 정보를 캐쉬하는 기존의 방식과 달리 사용자가 지식을 접근하는 관점에서 효율을 높이고자 하였다. 즉 지식맵이 이미 자신에 대한 부가 정보뿐만 아니라 다른 지식간의 연관관계와 같은 정보를 가지고 있으므로 이러한 정보를 클러스터링 요소로 이용, 실제 사용 자가 지식맵을 탐색하는데 있어 접근확률이 높도록 캐쉬집합을 생성하도록 하였다. 또한 캐쉬집합을 교체 하는 방법에 있어서도 지식맵의 그래프 관계와 같은 정보의 연관성을 이용, 필요한 부분만을 전송함으로써 효율을 높이는 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제4권1호
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• pp.43-48
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• 2023

This study analyzed research trends in the field of ecological research. Data were collected based on a keyword search of the SCI, SSCI, and A&HCI databases from January 2002 to September 2022. The seven keywords, including biodiversity, ecology, ecotourism, species, climate change, ecosystem, restoration, wildlife, were recommended by ecological research experts. Word clouds were created for each of the searched keywords, and topic map analysis was performed. Topic map analysis using biodiversity, climate change, ecology, ecosystem, and restoration each generated 10 topics; topic maps analysis using the ecotourism keyword generated 5 topics; and topic map analysis using the wildlife keyword generated 4 topics. Each topic contained six keywords.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.730-739
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• 2010

웹2.0환경에서의 핵심적인 기술은 태깅이며, 현재 블로그와 같은 웹 문서에서부터 이미지, 동영상 등과 같은 멀티미디어 데이터에 이르기까지 폭넓게 적용되고 있다. 그러나 태깅에 사용된 태그가 정보 검색에 재사용되어 검색의 효율성을 극대화 시킬 것이라는 기대와는 달리 실제로는 태그가 가지는 근본적인 한계들로 인해 만족스럽지 못한 검색결과가 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 이미지 검색에 대한 선행연구를 기반으로 의미론적 지식체계인 토픽맵 생성 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현 결과 클러스터 내의 태그 정보들은 토픽맵에서의 토픽으로 자동 생성되었으며, 생성된 토픽맵의 토픽들 간에는 WordNet을 적용하여 의미연관관계를 부여하였다. 또한 토픽 쌍에 적합한 어커런스 정보들을 추출하여 토픽들에 부여함으로서 의미론적 지식체계인 토픽맵을 생성하였다. 이와 같이 생성된 토픽맵은 사용자의 정보검색 요구에 대한 시맨틱 내비게이션의 제공을 가능하게 할 뿐만 아니라 풍부한 정보제공이 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권8호
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• pp.522-528
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• 2008

토픽맵에서 사용자의 토픽 선택에 따라 제공되는 정보는 개별 사용자의 관심과 배경지식이 고려되지 않고 최초 도메인 전문가에 의해 구축된 토픽맵 상의 토픽(Topic)과 연관되는 관계(Association), 자원(Occurrence)만을 이용하여 사용자에게 토픽맵 정보를 제공하고 있다. 이에 토픽맵은 개인화된 정보제공 측면의 단점을 보완하고자 개별 사용자를 위한 개인화 기능으로 개인 선호항목 설정, 필터링(Filtering), 범위제한(Scope) 등 사용자가 직접 관심정보를 사전에 설정하는 기능을 제공하고 있으나 토픽맵 사용자를 위한 개인화 측면에서 만족스럽지 못하다. 따라서 본 논문에서는 특정 도메인 토픽맵에서 사용자가 원하는 개인화된 정보를 제공하기 위해 사용자 클릭정보 수집을 통한 프로파일 정보와 이를 이용한 토픽 선호도 백터(Topic Preference Vector), 토픽맵 지식층의 기본요소인 토픽(Topic)과 관계(Association)를 이용한 개인화된 토픽맵 랭킹 알고리즘(PTR)을 제안한다. 사용자는 PTR 알고리즘을 이용하여 개인 선호도가 고려되어 랭킹된 토픽맵 정보를 제공받을 수 있게 됨으로써 개인화된 정보 제공 측면에서의 성능 향상을 가져올 수 있는 장점을 가진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.175-177
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• 2004

In this paper, we provide a mechanism to map topics between similar Topic Map ontologies, which enlarge the capacities of current Topic Maps. That is, there is no explicit way to map topics across multiple Topic Maps in current technology. Therefore, our approach provide semi-automatic or automatic mapping of topics between Topic Maps. In order to map the topics, we provide precise definitions of mapping properties and mapping rules.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.493-502
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• 2007

지식을 효과적으로 표현하고 검색하는 방법에 대한 관심이 증가함에 따라, 토픽맵을 비롯한 지식 표현 기법들이 점점 중요해지고 있다. 토픽맵은 지식을 구조화하여 표현하게 되는데 지식은 매우 복잡한 의미적 관계를 포함하고 있기 때문에 이를 의미적으로 일관성 있게 유지, 관리하는 것은 매우 중요한 문제가 된다. 현재 토픽맵 무결성 검사를 위하여 TMCL을 비롯한 여러 토픽맵 제약 조건 언어와 시스템들이 제안되었다. 그러나 이들은 단순한 의미적 제약들에 대해 지원하고 있지만, 의존성과 같은 복잡한 제약들에 대한 것들은 다루고 있지 못하다. 또한, 단순히 응용 레벨에서 제약들을 검사함으로써 좋지 않은 성능을 보인다. 이에 본 논문에서는 기존의 정보 시스템 분야 및 관련 분야에서 제공하고 있는 제약 언어들의 특성을 기반으로 TMCL을 확장하였다. 또한 이를 효율적으로 지원하기 위한 관계형 데이타베이스기반의 토픽맵 무결성 검사 기법을 제안하고 구현하였다. 구현한 시스템에서는 TMCL에서 제공하고 있는 기본적인 토픽맵 제약 조건들뿐만 아니라 의존성과 같은 복잡한 형태의 제약도 다루고 있다. 그리고 각각의 제약 조건을 검사할 때 템플릿을 이용하여 질의를 생성시켜 효율적인 무결성 검사가 가능하게 함으로써 기존 시스템들의 검사 방식에 비해 높은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제15권2호
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• pp.71-96
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• 2004

이 연구의 목적은 국제표준 온톨로지 언어로 간주되고 있는 W3C의 웹 온톨로지 언어(OWL)와 ISO 토픽맵(Topic Map)의 핵심개념을 상세히 기술하고, 각 언어의 의미표현력에 대해서 비교분석하는 것이다. 본 논문의 구성은, 첫째 온톨로지의 기반을 이루고 있는 URI와 네임스페이스에 대해서 기술하는 것이고, 둘째 토픽맵의 핵심 개념인 토픽(Topic), 연계(Association), 어커런스(Occurrence) 등에 대한 상세한 설명을 제공하는 것이고, 셋째 토픽맵이 검색결과를 의미 있는 그룹으로 묶어서 보여 주어야 한다는 목록의 제2목적을 효율적으로 성취하는 방법에 대해서 기술하는 것이고, 마지막으로 토픽맵과 OWL의 의미표현력의 차이점에 대해서 상세하게 비교분석한 내용으로 되어 있다.