• 한국문헌정보학회지
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• 제44권2호
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• pp.405-426
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• 2010

본 연구에서는 실무적용 관점에서 중요한 기준인 메타데이터 개발기준, 메타데이터 구성과 메타데이터 서비스, 그리고 메타데이터 적용요건, 디지털도서관 시스템의 메타데이터 개발사례 등을 연구범위로 선정하여 최근 10년(1999-2009)간 국내 메타데이터 주제의 학술지 논문과 학위논문 등을 조사하고 내용을 분석하여 최신의 연구동향을 파악하고 그에 따른 취약한 부분을 진단했다.

• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.107-115
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• 2012

최근 정보 환경에서는 다양한 멀티미디어 콘텐츠가 주목받고 있다. 그러나 이러한 콘텐츠는 표현 형식과 내용이 방대하여 사용자가 원하는 콘텐츠를 쉽게 검색하고 활용하기가 어려웠다. 이를 해결하기 위해, 그동안 많은 연구들이 콘텐츠에 메타데이터를 추가하는 표준안을 제시하였고, 이로 인해 콘텐츠에 대한 의미 검색이 가능해졌다. 그러나 여러 가지 메타데이터 표준과 이를 따라 명세된 콘텐츠가 증가하면서 콘텐츠 간 상호운용성이 결여되기 시작했고, 사용자는 다시 검색의 어려움에 직면하게 되었다. 이러한 문제점을 개선하기 위해, 본 연구에서는 메타데이터 표준간의 상호운용성을 지원하고, 이를 구성하는 엘리먼트와 엘리먼트 사이에 표현된 의미 관계를 확장하여 시맨틱 검색이 강화된 TOFIC(The Ontology For Imagery Contents)을 제안한다. TOFIC에서는, MPEG-7과 TV-Anytime 표준 간 의미 관계를 분류하고 확장된 시맨틱을 정의하여 현재 정보 환경에 존재하는 멀티미디어 콘텐츠에 대한 일관된 의미 검색과 강화된 내용-기반 검색을 지원한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제34권3호
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• pp.169-192
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• 2003

메타데이터 개념에 관한 혼란을 살펴보고 개념 변화의 이유에 대하여 알아보았다. 이종 메타데이터 포맷에 관하여 새로운 포맷의 생성 이유, 그들의 특징, 특히 MARC 포맷과 관련하여, 그리고 이들의 변환 및 통합 방법과 문제점을 배경연구로 조사하였다. 이종 메타데이터의 통합 틀로서 RDF와 메타데이터 레지스트리를 조사하고 비교하였다. 이 두 방법은 서로 경쟁적인 접근방식이 아닌 상호보완적인 관계를 가진다고 결론 내렸다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.986-998
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• 2006

인터넷의 발전으로 방대해진 정보를 컴퓨터가 이해하고 효율적으로 관리하기 위해서는 시맨틱 웹 기반의 메타데이타가 반드시 필요하다. 그러나 메타데이타 생성 시 의미 중의성을 가진 정보가 존재하며 이 문제의 해결책이 필요하다. 본 논문에서는 순차적으로 존재할 수 있는 단어들의 확률 모델을 이용하여 문서와 같은 정보에 포함된 의미가 애매한 단어를 관련성이 높은 모델의 개념으로 메타데이타를 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 메타데이타를 생성 할 때, 온톨로지에 정의된 개념들 간의 중의성을 고려하고 명칭(named entity)의 일부 단어에 대한 인식을 위해 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용한다. 먼저 온톨로지에 정의된 각 클래스(class)의 인스턴스(instance)를 인식하기 위한 마르코프 모델을 생성한다. 다음으로 문서로부터 의미가 애매한 단어의 의미를 파악할 수 있는 상황정보(Context)를 생성하고, 상황정보에 포함된 단어들의 순서에 대응하는 최적의 마르코프 모델을 찾아 메타데이타 생성시의 중의성 문제를 해결한다. 제안한 방법으로 전산학관련 논문에 대해 의미가 애매한 7개의 단어를 추출하여 실험하였다. 그 결과 상황정보에 존재하는 개체(entity)의 의미부류들 중 가장 빈번한 의미 부류로 애매한 단어의 의미를 선정한 SemTag보다 정확도 면에서 38%정도의 나은 성능을 나타내었다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.25-35
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• 2011

In the Semantic Web, storage models are required to efficiently store and retrieve metadata and ontology represented using OWL that can provide expressive power and reasoning support. In this paper, we propose an OWL storage model that can store and retrieve many restrictions and semantic relations defined on ontology with metadata. In addition, we propose some methods and rules to improve query processing efficiency of the proposed storage model. The proposed storage model can store and process large amounts of ontology and metadata because it consists of tables based on the relational database. And the proposed model can quickly provide more accurate results to users because of performing two different types of ontology reasoning and using the prime number labeling scheme to easily identify hierarchy relationships between classes or properties. The comparative evaluation results show that our storage model provides better performance than the existing storage model.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.249-259
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• 2006

이러닝 자원에 대한 재사용 과정을 편리하게 하기 위해서는 표준을 준수하는 메타데이터를 사용하여 이러닝 객체를 적정하게 기술하고 분류하는 작업이 필수적으로 요구된다. 이러한 메타데이터는 이러닝 객체의 재사용에 있어서 중복된 노력을 최소화하고 의미를 상호 이해할 수 있도록 등록저장소에 공개되는 것이 바람직하다. 본 논문은 이러닝 객체에 관한 메타데이터를 생성하고, 저장하고, 발견하며, 추출하는데 있어서 국제 표준인 ebXML(Electronic Business using extensible Markup Language) 등록저장소를 이용하는 방안을 제시한다. 국제적으로 광범위하게 채택되고 있는 IEEE LOM 표준을 준수하여 작성된 이러닝 객체 메타데이터를 ebXML 등록저장소에서 표현하고 관리할 수 있도록, LOM과 ebXML 정보모델간의 변환 체계를 제시하고, 이를 바탕으로 ebRR4LOM이라고 하는 이러닝 등록저장소 프로토 타입을 개발하여 이러한 등록저장소의 유용함을 설명한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제36권3호
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• pp.109-136
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• 2005

이 논문에서는 데이터를 효율적으로 공유하기 위해서 제정된 ISO/IEC 11179 메타데이터 레지스트리(Metadata Registry, 이하 MDR) 표준에 관한 내용을 먼저 기술하고, 이 표준에 근거한 시스템간의 데이터 공유의 폭을 넓히기 위해서 W3C에서 개발한 시맨틱웹의 핵심기술과 웹온톨로지 언어(RDF/OWL)를 소개하고 마지막으로 기존의 인간가독형 MDR을 기계가독형으로 구축하기 위한 기본설계 초안을 RDF/OWL 기반으로 작성하였다. 앞으로 이러한MDR이 구축되어 널리 활용된다면 다양한 형태의 고급 정보서비스가 가능할 것으로 판단된다. 메타데이터 요소 정의, 온톨로지의 개념 및 메타데이터 스키마 정의가 기계가독형으로 통합된다면 이용자에게 더욱 정교한 맞춤서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 미래의 과제는 시맨틱 기반MDR의 유용성에 대해서 실험연구를 통한 객관적 평가를 수행하는 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제12권2호
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• pp.291-304
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• 2007

RDF는 다양한 응용 분야에서 정보의 표현 및 저장 수단으로 활용되고 있으며, 차세대 웹으로 촉망받고 있는 시맨틱 웹에서는 중요한 기반구조의 역할을 갖고 있다. RDF 메타데이터의 저장과 검색 기능을 제공하기 위하여 개발된 기존 시스템들의 단점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 새로운 RDF 메타데이터 저장 구조를 설계하고, 이를 구현한 시스템 SMARTTriple을 개발하였다. 이 시스템은 기존 시스템보다 우수한 성능을 갖는 RDF 메타데이터에 대한 효율적인 저장 및 검색 기능을 제공함으로써 향후 RDF 표준을 이용하는 웹 기반 응용 시스템의 연구와 개발에 좋은 도구를 제공하게 될 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권1호
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• pp.91-100
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• 2005

인터넷의 등장 이후 폭발적으로 증대되는 웹 정보를 효율적으로 사용하기 위한 방안이 연구 되고 있다. 현재, 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic 정보만을 제공하므로 자신이 원하는 서비스를 받고자하는 사용자의 의도와는 상관없는 정보를 검색하여 제공하는 경우가 많다. 웹 서비스의 이러한 단점을 보완 하고자 시멘틱 웹(semantic web)기술이 제안되고 있는데, 시멘틱 웹을 이용하면 사용자가 원하는 의미와 일치하는 정보를 찾아줄 수 있다. 시멘틱 웹을 기반으로 만들어진 시스템은 BQL (Daml Query Language)을 이용한 시멘틱 검색(Semantic search)기법을 이용하고 있다. 시멘틱 검색은 사용자가 입력한 질의들을 해석하여 사용자의 원하는 정보와 의미가 같은 해답을 얻어내는 것이다. 이에 본 논문에서는 효율적인 정보 검색을 위해 시멘틱 엘 기반의 검색 시스템을 설계하는데 목적을 가지며, 효과적인 검색 시스템을 설계하기위해 사용자 중심의 키워드 형태 질의론 시스템 중심의 DQL로 변환하는 RDQL 변환기와 추론엔진을 불러내어 추론을 실행하는 RDQL 엔진을 제안한다.