초록

유비쿼터스 정보 환경하에서 정보자원의 공유와 상호 교환을 위한 정보자원의 구조와 내용 기술에 표준 메타데이터 체계가 이용되고 있다. 실제 응용 도메인에서는 다수의 메타데이터 요소를 혼합-일치 방식으로 재사용하여 응용 시스템을 구축하게 되는데, 이때 메타데이터 요소의 상세화와 상호 운용성 등의 문제가 발생한다. 메타데이터 활용에서 발생하는 문제 해결에 응용 프로파일 접근 방식이 이용되고 있다. 본 논문에서는 응용 프로파일의 목적과 기능을 달성할 수 있는 응용 프로파일 코어 온톨로지를 제시하고, 이를 기반으로 한 메타데이터 응용 시스템 구축에 대하여 서술하였다.

Abstract

The standard metadata systems are very popular for the description of structures and semantics of information resources to realize sharing and exchanging information in global ubiquitous environment. In real application domain, various metadata elements are reused together with mix-and-match manner. An application system using diverse metadata systems is compelled with refinement and interoperability of metadata elements. Application profile is the general approach to resolve the various problems occurred in metadata application systems. This paper proposes Application Profile Core Ontology (APO) that can achieve the goals and functions of application profile, and describes metadata application system based on APO.

초록

본 연구에서는 정보자원의 메타데이터 작성시 메타데이터 간 의미의 일관성을 유지하기 위한 메타데이터 명명 방법론과 이를 실제 분야에 적용할 수 있는 메타데이터 명명 규칙의 실험적 모형을 제시하였다. 이를 위해 우선적으로 ISO/IEC 11179에서 제시하고 있는 메타데이터 레지스트리 메타모형과 데이터의 기본 속성 및 개념을 논의하였으며, 이러한 논의를 토대로 객체용어(object term)와 속성용어(property term) 및 표현(presentation)에 관한 명명 규칙의 실제 적용 사례를 제시하였다. 객체용어의 생성은 자료유형의 엔터티-관계(E-R) 모형에 근거한 휴리스틱 분석을 통해 이루어졌으며, 속성용어의 명명은 더블린코어의 메타데이터 셋을 기반으로, 표현은 SHOE 1.0 버전을 기반으로 하였다.

Abstract

To build the consistency among different metadata systems and to increase the interoperability of that systems even among different domains, naming rules and glossaries for the data elements are necessary. This study provides discussion of naming and identification of the data element concept, data element, conceptual domain, value domain, and its meta model. This study also describes example naming conventions based on ontology derived from the combination with object, properties, and representation of data elements. The naming principles and rules described in this study use E-R analysis, DC metadata set, and SHOE 1.0 as an example of the scientific documents. This study would be a guideline to build the naming rules of metadata based on ontology in various domains.

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이 연구에서는 우리나라 국공립 대학의 전자기록관리시스템이 보다 적합한 전자기록물을 검색할 수 있는 기반 환경을 조성하기 위하여 온톨로지 기반의 검색시스템을 설계 및 구현하였고 그 성능을 기존의 키워드 기반 검색시스템과 비교해 보았다. 온톨로지 기반 검색시스템은 OntoStudio 1.4를 사용하여 자체 설계 및 구현하였으며, 실험에 사용된 실험 컬렉션의 구성은 다음과 같다: (1) 문서는 한국해양대학교의 2005년도 전자문서관리시스템에서 생성한 인사발령통보’ 5,099건의 전자기록물, (2) 질의집단은 장문10개와 단문10개 총20개, 그리고 (3) 적합성평가는 전문가 집단에 의하여 이루어졌다. 한편 키워드 기반 검색시스템의 성능평가 실험은 기존의 전자기록관리시스템을 이용하여 10명의 피실험자에 의하여 온톨로지 기반 검색시스템과 동일한 실험 컬렉션을 사용하여 이루어졌다. 재현율과 정확률에 의한 성능을 비교해본 결과 온톨로지 기반의 검색시스템이 키워드 기반의 검색시스템 보다 뛰어난 성능을 보였다. 또한 온톨로지 기반 검색시스템은 단문보다는 장문의 질의에서 다소 뛰어난 성능을 보였다.

Abstract

The purpose of this study is to design and implement an ontology-based retrieval system for the electronic records of universities and to compare its performance with the existing keyword-based retrieval system. We used OntoStudio 1.4 for implementing an ontology-based retrieval system, and the test collection consisted of the following: (1) 5,099 electronic records of the 'personnel management notification' created by Korea Maritime University, (2) 20 topics (10 short-topics and 10 long-topics), and (3) the relevant assessments were conducted by the group of human experts. 10 university staff participated in the experiment of keyword-based searching and used the same test collection as used in the experiment of ontology-based searching. The ontology-based retrieval system outperformed to the keyword-based retrieval system in terms of Recall and Precision, and it showed better results with long-topic than with short-topic types.

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Abstract

This study constructed an ontology targeting journal articles and evaluated its performance. Also, the performance of a triple structure ontology was compared with the knowledge base of an inverted index file designed for a simple keyword search engine. The coverage was three years of articles published in the Journal of the Korean Society for Information Management from 2007 to 2009. Protégé was used to construct an ontology, whilst utilizing an inverted index file to compare performance. The concept ontology was manually established, and the bibliography ontology was automatically constructed to produce an OWL concept ontology and an OWL bibliography ontology, respectively. This study compared the performance of the knowledge base of the ontology, using the Jena search engine with the performance of an inverted index file using the Lucene search engine. As a result, The Lucene showed higher precision rate, but Jena showed higher recall rate.

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현재 메타데이터와 폭소노미는 정보의 표현과 조직, 검색에 널리 사용되고 있다. 그러나 각각이 지닌 고유한 특성과 장점을 모두 활용하기 위해 이 두 가지 방식을 연결시키기 위한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구에서는 폭소노미와 메타데이터가 지닌 공통점을 활용해 이 두 가지 방식을 마이크로컨텐츠를 이용해 연결시켜 정보자원의 활용을 극대화하는 방안을 제안하고 있다. 마이크로컨텐츠는 폭소노미의 동적인 특성과 메타데이터의 명확한 체계를 모두 반영한 구조로서, 실질적인 태그나 요소의 값을 갖지 않는 개념적인 구조이다. 이 마이크로컨텐츠를 이용한 접근방법은 폭소노미 태그와 메타데이터 구조에서 제공받은 접근점을 통해 이들 두 가지 방식의 단점을 상호보완하고 장점을 극대화하는데 활용될 수 있다.

Abstract

Metadata and folksonomy are two main approaches in representing, organizing, and retrieving resources in the current information environment. Many researches have conducted studies to combine of metadata and folksonomy in order to utilize the strengths of both approaches. This research proposed an approach to utilize both metadata and folksonomy in representing resources by using microcontents. Microcontents in this research is a conceptual structure that reflects dynamic characteristics of folksonomy and the structure of metadata. By connecting folksonomy with metadata through this microcontents structure, both approaches can maximize their strengths and minimize their weaknesses in representing, organizing, and retrieving resources.

초록

시소러스의 효율성을 유지하기 위해서는 지속적인 용어 관리가 절대적으로 필요하다. 실제적으로 특정 주제영역의 정보와 키워드들은 생성과 분화, 소멸 과정 등이 동적으로 이루어지기 때문에 시소러스의 효율적인 이에 따라 본 연구에서는 토픽맵의 기본요소인 토픽과 대상물, 연관관계 등을 활용하여 시소러스 관리를 위한 구조화 방안을 제안하였다. 한편 구조체계의 맵핑 알고리즘과 구조체계의 병합 알고리즘을 이용한 시소러스 기본관계와 세부관계 표현 방법도 제안하였다. 또한 토픽 타입을 이용한 연결중심문서를 기준으로 디스크립터의 확장과 디스크립터의 대치 방안을 제시하였다. 특히, 고정된 개념을 통한 이중 용어관리라는 새로운 방안도 개발하였다. 이는 시간과 공간의 비종속적인 개념을 표현하는 용어를 고정시키고, 해당 개념의 범주에 속하면서 외부의 정보적 상황에 따라 디스크립터를 자유롭게 선정하는 방법이다.

Abstract

The terminology management is absolutely necessary for maintain ing the efficiency of thesaurus. This is because the c reating, differentiating, disappearing, and other processes of e management of thesaurus a very difficult task. Therefore, a device is required for acco mplishing methods to construct and maintain the thesaurus.This study proposes the methods to construct the thesaurus mana elements of a topic map which are topic, ocurrence, and associ ation. Second, the study proposes the methods to represent the basic and specific instances using the systematic maping algorithm and merging algorithm.methods to expand and subsitute the descriptors using the topic type. The new method applying fixed concept for double layer manageme nt on terms is developed, too. The purpose of this method is to fix the conceptual term which and space, and to select the des criptor freely by external info rmation circumstance.

초록

본 연구는 특정 영역 소규모 업무(Small Unit Operation) 수행을 지원하는 태스크 온톨로지 모형 개발에 관한 것이다. 기존 정보관리에서 효과적으로 진화된 지식시스템을 구축하기 위해서는 사전 작업인 온톨로지 개발이 필요하다. 대표적 SUO의 하나인 시민단체를 대상으로 선정하여 시민단체의 조직특성, 기대역할과 부진한 기능, 그리고 업무과정에서 발생되는 정보관리나 활용실태 등을 조사하였다. 그러나 온톨로지 구현의 기초 자료로 삼을 수 있는 시민운동이나 단체들에 대한 분류체계나 시소러스 등이 없는 상황에서 단체 특성 및 관련 업무 그리고 출판물 등의 생산정보나 사이트구성, 활동주제 및 내역 등의 기존 데이터만으로는 지식획득은 부족하다. 따라서 본 연구에서 채택된 모형 개발 방법론은 해당 분야 실무자 및 전문가와의 심도 높은 면담과 관찰이며 이를 통해 현장실무의 업무처리 과정에서 발생하는 지식을 추출하고 정보의 흐름 구조를 파악하여 그를 기반으로 시민단체의 역할 수행을 지원하는 태스크 온톨로지 모형을 구현하였다.

Abstract

This paper presents a model of Task-Ontology for small unit operations(SUO) such as non-government organizations. Despite the rapid development and extension of NGOs in domestic area, most has insufficient structural domain resources in existence and underestimates the importance of information management. To improve the citizen's participation and to activate the conjoint actions among the NGOs, which are critical to its social role-playing in global society, the modeling Task-Ontology is ultimately intended to implement the knowledge management system of NGO. In the perspective of ontology competency, not only the analysis of resources in vary, but also in-depth interviews with the NGO's practicing personnels and subject experts, and also the intensive observations of task-processing are required for the knowledge acquisition.

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최근 효과적인 정보검색을 제공하기 위해 시맨틱 웹을 비롯한 다양한 검색기법들을 사용하고 있다. 이중에서 효과적인 방법은 온톨로지를 이용한 검색기술을 적용하는 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 구축한 국가R&D정보를 분석하여 온톨로지를 구축하고, 이용자가 관심있어 하는 주제분야(과제, 인물, 성과, 기관)를 중심으로 온톨로지의 객체관계를 표현하고 정보를 탐색하기 위한 국가R&D지식맵(knowledge map)을 구축하였다. 국가R&D지식맵은 사용자가 선택한 객체를 중심노드로 설정하여, 주제분야를 노드로 표현하고, 객체와 주제분야간의 관계를 분석하여 사용자가 관심 있어 하는 질의를 주제분야의 하위노드로 표현하였다. 사용자가 하위노드의 질의를 선택하면 시스템에서는 선택한 질의를 온톨로지로부터 추론할 수 있는 SPAQL 질의어를 생성하고 추론엔진으로부터 검색결과를 받아 사용자에게 제시하였다.

Abstract

To develop an intelligent search engine to help users retrieve information effectively, various methods, such as Semantic Web, have been used, An effective retrieval method of such methods uses ontology technology. In this paper, we built National R&D ontology after analyzing National R&D Information in NTIS and then implemented National R&D Knowledge Map to represent and retrieve information of the relationship between object and subject (project, human information, organization, research result) in R&D Ontology. In the National R&D Knowledge Map, center-node is the object selected by users, node is subject, subject's sub-node is user's favorite query in National R&D ontology after analyzing the relationship between object and subject. When a user selects sub-node, the system displays the results from inference engine after making query by SPARQL in National R&D ontology.

초록

시맨틱웹은 기계가독형 정의에 기반한 정보의 연계를 통해 웹 자원을 지식화함으로써 정보의 효율적 검색, 통합, 재사용을 도모하는 새로운 기술이다. 시맨틱웹의 구축은 자원에 불변 고유식별자를 부과하는 URI 체제, 각 정보기관에서 생성되는 요소와 속성의 의미 충돌을 방지하는 XML 네임스페이스, 메타데이터 스키마를 활용한 호환적 자원기술을 가능하게 하는 RDF, 메타 데이터 요소 및 이와 연관된 클래스와 속성 관계 정의의 기반이 되는 RDF 스키마, 그리고 RDF 스키마 위에 논리적 추론과 표현력을 강화한 웹 온톨로지 언어 DAML+OIL 및 그 건조자 (constructors)를 삭제 또는 수정 보완한 OWL (Web Ontology Language) 등의 여러 핵심 개념과 기술을 필요로 하는 작업이다. 이 논문은 이러한 개념과 기술의 점진적 발전 양상을 개괄 설명하고, XML/RDF 스키마를 기반으로 메타데이터 요소들을 정의할 경우 도출할 수 있는 상호운용성과 온톨로지의 다양한 활용 방안 등을 고찰한다.

Abstract

The Semantic Web is a new technology that attempts to achieve effective retrieval, automation, integration, and reuse of web resources by constructing knowledge bases that are composed of machine-readable definitions and associations of resources that express the relationships among them. To have this kind of Semantic Web in place, it is necessary to have the following infrastructures: capability to assign unchangeable and unique identifier (URI) to each resource, adoption of XML namespace concept to prevent collision of element and attribute names defined by various institutions, widespread use of RDF to describe resources so that diverse metadata can be interoperable, use of RDF schema to define the meaning of metadata elements and the relationships among them, adoption of DAML+OIL that is built upon RDF(S) to increase reasoning capability and expressive power, and finally adoption of OWL that is built upon DAML+OIL by removing unnecessary constructors and adding new ones based on experience of using DAML+OIL. The purpose of this study is to describe the central concepts and technologies related to the Semantic Web and to discuss the benefits of metadata interoperability based on XML/RDF schemas and the potential applications of diverse ontologies.

초록

시맨틱 웹 기술의 제안과 더불어 다양한 분야에 온톨로지의 특징을 적용한 기술 개발 연구가 많이 진행되고 있다. 인간이 소유한 개념을 가장 적절하게 표현하기 위해 현재에도 OWL, RDF와 같은 온톨로지 언어의 표현력을 확장시키기 위해 N-ary 관계나 모델-이론 의미론과 같은 개발이 진행되고있다. 본 연구는 한국어에 있어 문장이 내포하는 의미를 정확하게 결정하기 위해 문장의 구조에 따라 달라지는 단어의 의미를 연관할 수 있도록 N-ary 관계와 디자인 기반이 적용된 온톨로지의 지식 표현 방법을 연구하였다. 특히 다양한 지식 영역을 포함하는 다의어(polysemy)와 동의어(synonym)의 특징을 갖는 단어에 있어 각 지식 영역으로 분류되어 각 지식 영역에 있는 유사한 의미를 가진 단어로 확장되어 유사한 의미를 가진 단어가 포함된 문장의 경우 까지도 확장할 수 있는 표현 방법을 연구하였다. 연구의 검증을 위해 사용자가 입력한 병증 문장을 제안된 방법에 따라 구축된 온톨로지내 지식 관계와 의미 결정을 위한 추론 표현 방법을 이용하여 병증의 의미를 결정하고 그에 따른 진단을 제공하는 실험 시스템을 구현하였고, 한국어가 갖고 있는 문장의 유의성, 모호성, 복합성 의 특징을 보유한 증상문들의 실험 결과 의미 결정과 유사 의미 확장에 있어 우수한 성능을 보여주었다.

Abstract

Currently be proceeded a lot of researchers for ‘user information demand description' for interface of an information retrieval system or Web search engines, but user information demand description for a natural language form is a difficult situation. These reasons are as they cannot provide the semantic similarity that an information retrieval model can be completely satisfied with variety regarding an information demand expression and semantic relevance for user information description. Therefore, this study using the description logic that is a knowledge representation base of OWL and a vector model-based weight between concept, and to be able to satisfy variety regarding an information demand expression and semantic relevance proposes a decision way for perfect assistances of user information demand description. The experiment results by proposed method, semantic similarity of a polyseme and a synonym showed with excellent performance in decision.