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.
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.
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.
토픽맵은 방대한 양의 정보를 의미론적 연관관계에 따라 분류, 조직하여 탐색할 수 있도록 효율적인 검색을 제공하기 위해 제안된 도구이다. 본 연구는 대학의 교직원들이 학사행정 대학기록물 검색시 의미기반 검색을 통해 보다 적합한 검색결과를 제공받을 수 있도록 토픽맵 기반 대학기록물 검색시스템을 설계한 것이고 그 과정을 보여준다. 본 연구를 위해 D대학의 2년간 학사행정 기록물들이 사용되었고 의미관계를 구조화하기 위해 대학의 업무 기능 분류표를 참조하였다. 온토피아 옴니게이트를 사용하여 토픽맵을 구축하였다. 대학의 학사행정 관련 기록물의 토픽은 총 626개로 나타났고, 토픽 타입은 학사업무, 교직원, 학적, 대학, 학생, 기타로 구성하였다. 관계는 토픽들간의 연관으로 6개 유형이 나타났고, 어커런스 타입은 등록구분, 등록번호, 등록일, 수신자, 제목, 기안자, 분류번호 등의 7개로 정의하였다. 본 연구에서 설계된 토픽맵 기반의 검색시스템의 관계적 속성은 대규모 기록물을 쉽게 탐색하고 지식의 우연한 발견을 가능하게 할 것으로 기대된다.
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.
미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.
이 연구에서는 웹사이트를 통해 한국 관련 해외기록물을 서비스하고 있는 기관인 국가기록원, 국립중앙도서관, 국사편찬위원회, 국방부 국방편찬연구소 4개의 기관을 연구 대상으로 선정하여 국내 기관에 분산되어 있는 서비스 되고 있는 기록물을 이용자들이 쉽게 기록물의 내용을 파악할 수 있도록 하고 통합하여 검색할 수 있는 방안을 제안하였다. 이를 위해 총 163,874건을 수집하여 이용자가 다각적으로 기록의 내용을 훑어볼 수 있도록 하는 방안으로 주제분석을 하였고 패싯과 토픽을 도출하였다. 도출된 패싯과 토픽을 기반으로 토픽맵을 구성하였다.
웹의 급속한 발전과 함께 웹 정보 자원을 보다 정확하게 이해할 수 있는 시멘틱 웹에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재 이와 관련된 두 가지 표준이 존재하는데 하나는 ISO/IEC JTC 1 표준인 토픽맵(Topic map)이고, 다른 하나는 W3C 표준인 RDF(Resource description framework)이다. 그러나 시멘틱 웹은 토픽맵을 적용한 정보자원과 RDF를 적용한 정보자원을 모두 인식할 수 있어야 하므로 토픽맵과 RDF간의 상호운용성이 요구된다. 이를 위해 토픽맵과 RDF간에 상호운용성 문제를 해결하기 위한 여러 변환 방법들이 제안되어 왔다. 그러나 기존의 방법들은 의미의 손실, 복잡한 구조, 불필요한 노드의 추가 등과 같은 문제점을 지니고 있었다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 방법인 NOWL (NO structural Warp and semantics Loss)을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법에 비해 토픽맵 본래의 의미 구조를 유지하고 불필요한 노드의 생성을 제거하는 등 여러 가지 장점을 지닌다.
고전문학은 다양한 방법으로 대중화 접근을 시도하고 있었다. 이러한 예로서 디지털 아카이브 설계, 디지털 콘텐츠 설계 등을 들 수 있다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 고전문학은 대중화에 쉽지 않다는 한계를 갖는다. 이는 고전문학이 지니는 딱딱하고 타 영역에 비해 재미요소가 덜하기 때문일 수 도 있다. 특히 고전문학의 자료나 계보를 찾는 것도 쉽지 않아 일반인들이 쉽게 고전문학을 찾고 이해하기위한 환경 구축이 이루어지지 않았다. 본 연구는 고전문학을 디지털 콘텐츠화 하기 위하여 정보 프로파일을 이용한 온톨로지를 설계하고자 한다. 온톨로지의 각 요소들의 관계는 토픽맵을 이용하여 구축하였고, 토픽벡터를 이용하여 명세하였다.
최근 국가적 필요성의 인식 하에 과학기술정보, 특히 연구개발정보의 종합적 수집 관리 및 유통을 위한 국가 과학기술 종합정보 시스템(NTIS)의 개발이 논의되고 있다. 국가 과학기술 종합정보 시스템은 연구개발 프로세스, 연구개발활동, 연구개발정보, 연구개발 데이터 레벨의 구성요소들 간의 유기적 연계를 그 근간으로 한다. 본 논문에서는 국가 과학기술 종합정보 시스템의 개발에 기반이 되는 연구개발정보들 간의 상호연계 모델을 제안한다. 연계를 위해 고려되는 연구개발정보는 연구과제정보, 연구인력정보, 연구성과정보로 연구개발활동에 있어 매우 중요한 정보라 할 수 있다. 제안된 연계 모델을 통해 연구개발정보들 간의 상호 참조 및 탐색이 가능하며, 다양한 관점에서 다양한 형태의 질의를 수행할 수 있다. 연계 모델은 ISO13250 표준인 XML Topic Map을 이용하여 개발되었으며, 예제를 통해 연계 모델의 우수성 및 향후 활용가능성을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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