본 논문은 구조적, 의미론적 이질성을 가진 분산 XML 문서의 통합 검색을 위해 반자동으로 생성된 인터페이스를 통해 각 지역 문서에 대한 질의를 생성하여 검색하는 방법을 제안한다. 본 시스템에서는 데이타 통합을 위한 메타데이타 인터페이스인 DDXMI(Distributed Documents XML Metadata Interface)를 정의하고, 분산 데이타에 대한 DTD를 입력으로 받아 사용자로 하여금 전역 DTD와 각 지역 DTD 간의 의미 차이를 극복하기 위한 사용자 인터페이스 생성 방법을 제안하였다. 전역 DTD와 지역 DTD의 특성을 고려하여 인덱스 매핑과 그에 필요한 함수 이름의 매핑 정보를 기반으로 DDXMI가 자동으로 생성된다. XML 질의 언어인 Quilt를 사용하여 생성된 DDXMI를 통해 각 지역 문서에 적합한 질의를 생성, 수행한다 사용자는 검색 대상 문서의 스키마와 통합스키마의 구조를 잘 알고 있다고 가정하였다. XML로 만들어진 석박사 논문, 논문지, 연구보고서에 대한 소규모, 중규모 전역 DTD를 만들어 실제로 질의를 생성하여 검색 결과를 검증할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 JavaCC와 Java 서블릿을 이용하여 개발하였다.
온톨로지를 이용한 시맨틱 웹은 의미 기반의 표현 수단으로써 기존의 웹이 갖는 한계점을 극복할 수 있는 차세대 웹의 표준으로 인식되고 있다. 시맨틱 웹에 표현된 정보를 최대로 활용하기 위해서는 온톨로지에 대한 질의 검색 및 추론 기능이 필요한데, 대부분의 시맨틱 웹 도구들은 RDF 메타데이터 구조에 따른 Triple 기반의 저장 구조를 이용함으로 인해 온톨로지 추론을 위한 의미 단위의 복합 질의를 효율적으로 지원하지 못하고 있다. 본 연구에서는 기술 논리(DL)에 기반하여 온톨로지 데이터 구조와 일치하는 저장 구조를 설계하고, 이를 이용하여 시맨틱 웹 온톨로지에 대한 질의 검색 도구를 개발함으로써 온톨로지 추론을 위한 효율적인 복합 질의 검색을 지원할 수 있는 개선 방법을 제시하고자 한다. 그리고 제안된 방법을 구현한 시스템인 SMART-DLTriple을 기존의 시스템과 비교하여 그 성과를 평가하였다. 개선된 온톨로지 질의 검색 방법은 온톨로지 추론의 성능 향상에 기여하여 실용적인 온톨로지 추론 시스템의 개발에 도움을 줄 것이다.
차세대 웹으로 인식되고 있는 시맨틱 웹에서는 정보 리소스의 개념과 의미적 관계를 정의하는 메타데이터와 온톨로지의 역할이 무엇보다 중요시되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마 같은 시맨틱 웹 언어로 표현되어 있는 시맨틱 데이터의 효과적인 저장 및 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 RDF와 RDF 스키마를 함께 고려하여 시맨틱 웹 데이터의 질의 유형을 크게 3가지로 분류하였다. 그리고 RDF와 RDF 스키마가 그래프 데이터 모델로 표현이 가능하고 다양한 질의의 형태가 그래프 모델에서 추출 가능한 경로식으로 표현될 수 있다는데 초점을 맞추고 효율적인 질의 처리를 위한 저장 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 저장 구조는 RDF와 RDF 스키마에 기본적으로 기술되어 있는 클래스, 프로퍼티, 리소스에 대한 정의나 계층 정보는 물론 추출 가능한 모든 경로 정보를 유지할 수 있다. 본 논문에서 제안한 저장 기법을 통해 일반적인 질의 유형은 물론 그래프 모델 상의 복잡한 경로식으로 표현되는 질의 유형에 대해서도 테이블의 조인 횟수를 최소화하면서 특정 클래스나 프로퍼티로부터 시작하는 모든 경로에 대한 질의 처리가 가능한 장점이 있다.
본 연구는 의미적 상호운용이 가능한 학술지 공동이용 시스템 구축에 기초자료 제공을 목적으로 학술지의 메타데이터 시스템의 체계에 관해 분석하였다. 학술지 정보의 특성을 고려하여 학술지 메타데이터 형식을 학술지 식별자 정보, 학술지 서지정보와 학술지 소장정보로 구분하여 고찰하였다. 학술지 식별자 정보는 학술지에 정보관리 시스템의 주요키로서, 디지털정보 매체가 일반화되고 있는 시점에 이에 대한 고려가 중요하다. 학술지 서지정보 형태는 전통적으로 MARC 포맷을 활용하여 왔지만, 앞으로 MARC의 풍부한 메타데이터 요소와 DCMI의 간편성을 조화시킨 서지정보 표현 방식이 필요하다. 학술지 소장정보 표현에는 ANSI/NISO Z39.71 등 최근에 제안된 메타데이터 표준안이 간편하면서 다양한 소장 형태를 표현하기에 적합하며, 제공하는 학술지 정보 서비스 형태에 따라 기술 수준의 정도가 차별화 되어야 한다. 현재의 컴퓨터 기술은 정보의 표현과 처리가 XML 중심이기 때문에, 학술지 메타데이터 기술도 XML 기반이어야 한다.
최근 사물인터넷 환경에서는 발생하는 센서데이터의 가치와 데이터의 상호운용성을 증진시키기 위해 시맨틱웹 기술과의 접목에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 센서데이터와 서비스 도메인 지식의 융합을 위한 센서데이터의 시맨틱화는 필수적이다. 하지만 기존의 시맨틱 변환기술은 정적인 메타데이터를 시맨틱 데이터(RDF)로 변환하는 기술이며, 이는 사물인터넷 환경의 실시간성, 대용량성의 특징을 제대로 처리할 수 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센서데이터의 실시간 병렬처리를 통해 시맨틱 데이터로 변환하는 기법을 제시한다. 본 기법에서는 시맨틱 변환을 위한 변환규칙을 정의하고, 정의된 변환규칙과 온톨로지 기반 센서 모델을 통해 실시간 병렬로 센서데이터를 시맨틱 변환하여 시맨틱 레파지토리에 저장한다. 성능향상을 위해 빅데이터 실시간 분석 프레임워크인 아파치 스톰을 이용하여, 각 변환작업을 병렬로 처리한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센서데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하여, 본 논문에서 제시된 기법을 입증한다.
사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두되며 센서의 개체수가 폭발적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 센서 네트워크 및 센서 플랫폼 기술들이 변화되고 있다. 센서 플랫폼 중 하나인 센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 하지만 기존의 SRS는 IoT 환경에 적합한 데이터 구조를 지니고 있지 않다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 센서 정보들을 관리하고 등록하기 위하여 센서 레지스트리 데이터 모델을 제안한다. 기존의 SRS를 개선하기 위하여 시맨틱 센서 네트워크 온톨로지(Semantic Sensor Network Ontology, SSNO)을 분석하고, 이에 기반한 메타모델을 설계한다. 또한 설계한 메타모델을 이용하여 관계형 데이터베이스의 테이블로 구축하고 SRS를 웹 애플리케이션으로 구현한다. 이 논문은 제안하는 센서 레지스트리 데이터 모델의 적합성을 검증하기 위하여 SSNO 및 센서 온톨로지 예제들을 변환하여 제안 모델에 적용한다. 평가 결과 제안 모델이 기존 연구들보다 더 풍부한 의미 표현이 가능함을 보인다.
인터넷검색의 대상이 되는 각종 문서, 이미지, 동영상 등의 자료가 늘어날수록 이에 대한 효율적인 검색의 문제가 중요시되고 있다. 효율적인 검색의 관점은 초기의 키워드 중심의 검색에서 자료가 지니는 의미적인 요소들을 종합적으로 판단하여 이들의 연관성을 찾아 검색하는 의미적 검색의 방향으로 진행되고 있다. 이에 따라, 각종 자료에 대한 의미적 검색을 위하여 메타데이터 처리를 위한 시맨틱 주석을 생성, 운영하는 시스템들이 연구되어 왔다. 그러나, 동일한 종류의 자료에 대한 주석 위주로 진행되었고, 각기 다른 방법과 형태로 생성된 주석 데이터 간에는 호환적인 검색이나 처리가 어렵다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위하여 다양한 주석문서를 내용분석에 따라 단계별 형태로 분류하고, 상이한 종류의 자료 간에도 검색이 가능하도록 문서간의 유사도를 측정하는 방법을 제시하였다. 주석문서간의 유사도 측정은 소스문서와 유사도가 높은 주석문서를 검색하여 결과적으로 자료의 종류나 형태에 상관없이 가장 유사한 내용을 지니는 문서나 이미지, 동영상 등을 검색하는데 사용할 수 있다.
본 논문에서는 시맨틱 웹에서 온톨로지와 메타데이터를 기술하는 OWL 문서를 대상으로 하는 키워드 검색 기법과 랭킹 기법을 제안한다. 제안한 키워드 검색 기법은 OWL 문서에 대한 키워드 검색 결과의 단위를 정보 리소스로 정의하고 질의 키워드의 범위를 클래스와 프로퍼티의 이름은 물론 리터럴 데이터까지 확장하였다. 그리고 클래스나 프로퍼티의 계층 관계, 동등 관계 등 OWL 문서에 정의되어 있는 기본적인 추론 요소들을 고려하여 직접 기술되어 있지 않지만 새롭게 유도되는 정보도 키워드 검색에 반영하였다. 또한 키워드를 통해 간접적으로 의미적 관계를 맺고 있는 정보 리소스에 대한 검색이 가능하기 때문에 질의 키워드와 관련이 있는 많은 수의 정보 리소스들을 검색할 수 있다. 제안한 랭킹 기법은 OWL 문서의 특성을 고려하여 다양한 요소를 순위 결정에 참여시킴으로써 사용자의 검색 만족도를 높일 수 있다. 본 논문에서 제안한 키워드 검색 기법과 랭킹 기법은 방송 프로그램과 같은 디지털 콘텐츠의 검색 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
본 연구는 기존의 지식경영시스템의 한계요인을 분석하여, 시맨틱 웹 기술혁신이 이들 한계요인을 어떻게 극복할 수 있는가에 대한 방안을 제시하고자 하였다. 기존의 지식경영시스템의 한계요인을 분석하기 위해서는 설문조사 방법을 이용하였는데, 시스템 사용의 시간 및 공간적 한계, 시스템 사용의 불편성, 검색 한계, 통합한계라는 시스템 품질의 한계와 지식의 부적합성/불완전성과 비신뢰성이라는 지식품질의 한계가 비즈니스의 가치흐름에 장애요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서는 특히 시스템 한계를 극복하는데 시맨틱 웹이 적용될 수 있다는 것을 지식경영과정이라는 관점에서 분석하고 시맨틱 기반의 지식경영시스템의 개념적 모델을 제안하였다.
미래 네트워크 모델로 주목받고 있는 유비쿼터스 환경의 보편화를 위해서 사용자 중심의 지능화된 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 시스템 개발이 요구된다. 특히, 동적으로 변화하는 상황 정보를 인지하고 사용자의 다양한 요구에 적합한 서비스를 추론하여 제공하기 위해서는 사용자와 장치들간의 지식 공유와 명확한 의사 소통이 가능해야 한다. 본 논문은 의미적 연관성과 추론에 기반한 사용자와 장치들간의 상호작용을 제공하기 위해서 각 장치들이 제공하는 서비스나 데이터의 의미를 온톨로지와 메타데이터를 이용하여 기술하고 효율적으로 관리하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 시맨틱 데이터를 OWL로 기술하여 다양한 의미적 관계를 표현하고 이것을 활용하는 지능적 유비쿼터스 기반 시스템을 제안한다. 그리고 각 서브 시스템별로 시맨틱 데이터를 관리하기 위한 저장 및 인덱스 구조와 질의 처리 전략을 제안하고 이를 지원하기 위해 시맨틱 데이터의 주요 요소인 클래스와 리소스를 식별하는 레이블링 기법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 유비쿼터스 시스템의 시맨틱 데이터 관리 기법을 통해 보다 정확하고 사용자의 요구를 폭넓게 만족시키는 장치를 추론에 의해 검색할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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