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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 모든 지식조직체계의 근간인 용어관계가 동일성, 계층성, 연관성이라는 세 가지 포괄적인 기준에 의해 정의되어 사용됨으로써 정보의 정확성이 중시되는 오늘날의 정보 환경에서 제 기능을 다하지 못하고 있으므로, 그 해결 방안의 하나로 용어관계의 분류 모형을 제시하고자 하는데 목적이 있다. 이를 위해 기존의 여러 지식조직체계에 나타나는 각종 용어관계의 사례와 용어관계에 대한 이론적 연구들을 광범위하게 수집하여 다양한 용어관계의 유형을 파악하였다. 그리고 이를 바탕으로 용어관계를 명확하게 정의하고 범주화할 수 있는 용어관계 분류의 근거를 세우고 용어관계의 분류 모형을 개발하였다. 더 나아가 이 분류 모형을 정보검색을 비롯한 다양한 방면에 활용할 수 있는 방안을 모색하고 향후 용어관계 분류 연구에 대한 제언을 했다.용어관계의 분류 모형 개발에 관한 연구*
Abstract
The purpose of this study is to present the limitation of terminological relationships in the current information environment and to propose a solution to result the richer and refined terminological resources. For this, various kinds of terminological relationships in knowledge organization systems and theoretical researches were collected and analyzed. Based upon the analysis, a methodology for classification of terminological relationships was suggested and classification models were presented. Additionally, four suggestions were made for the practical uses of the classification models.
초록
기계가 정보의 의미를 이해하고 처리할 수 있도록 기존의 웹을 확장하는 것을 목적으로 하는 시멘틱 웹은 온톨로지를 이용하여 지식을 공유하게 된다. 본 논문에서는 정교한 질의의 처리를 위하여 온톨로지 내에 존재하는 의미 관계들을 질의의 확장을 위한 연관피드백 정보로 이용하는 방안을 제안한다. 실험은 도메인 온톨로지인 Medicine 온톨로지를 대상으로 하였으며, 출현 용어들의 빈도정보만을 이용한 키워드기반 문서검색과 제안한 온톨로지기반 문서검색의 성능을 비교하였다. 이 때, 두 시스템의 정확률과 재현율을 성능 평가의 기준으로 삼았다. 그 결과, 검색 엔진은 온톨로지에 정의된 개념들과 규칙들을 활용하면서 검색의 정확률을 향상시키는데 도움이 되었고 검색 성능을 향상시키기 위한 추론의 기반으로도 사용될 수 있었다.
Abstract
For the purpose of extending the Web that is able to understand and process information by machine, Semantic Web shared knowledge in the ontology form. For exquisite query processing, this paper proposes a method to use semantic relations in the ontology as relevance feedback information to query expansion. We made experiment on pharmacy domain. And in order to verify the effectiveness of the semantic relation in the ontology, we compared a keyword based document retrieval system that gives weights by using the frequency information compared with an ontology based document retrieval system that uses relevant information existed in the ontology to a relevant feedback. From the evaluation of the retrieval performance, we knew that search engine used the concepts and relations in ontology for improving precision effectively. Also it used them for the basis of the inference for improvement the retrieval performance.
초록
본 연구에서는 R2RML 방식과 Non-R2RML 방식을 각각 적용하여 RDB를 RDF 온톨로지로 변환한 결과를 비교하였다. RDB 기반의 구조적학술용어사전 데이터베이스인 STNet의 데이터를 대상으로, 변환이 완료된 데이터의 규모, 튜플당 변환에 걸리는 시간, 그리고 질의 응답 속도를 측정하였다. 변환 규모의 평가 결과 Non-R2RML 방식이 더 많은 수의 변환을 하였으며, 표현의 풍부성과 추론 가능성 정도를 높이는 변환을 수행한 것으로 나타났다. 튜플당 변환 시간의 경우 Non-R2RML 방식이 미세하지만 더 빠른 것으로 나타났으며, 질의 응답 속도는 두 방식 모두 300회 이상의 질의 횟수부터는 안정적인 성능을 보이면서 유사한 형태의 속도를 보였다. 측정에 대한 종합적 검토 결과 데이터의 변형이 빈번하고 새로운 데이터의 추가나 데이터들 간의 연결관계가 지속적으로 변화하는 STNet과 같은 동적인 RDB에는 Non-R2RML 방식이 적절한 것으로 평가되었다.
Abstract
This study described the results of converting RDB to RDF ontology by each of R2RML method and Non-R2RML method. This study measured the size of the converted data, the conversion time per each tuple, and the response speed to queries. The STNet, a structured terminology dictionary based on RDB, was served as a test bed for converting to RDF ontology. As a result of the converted data size, Non-R2RML method appeared to be superior to R2RML method on the number of converted triples, including its expressive diversity. For the conversion time per each tuple, Non-R2RML was a little bit more faster than R2RML, but, for the response speed to queries, both methods showed similar response speed and stable performance since more than 300 numbers of queries. On comprehensive examination it is evaluated that Non-R2RML is the more appropriate to convert the dynamic RDB system, such as the STNet in which new data are steadily accumulated, data transformation very often occurred, and relationships between data continuously changed.
초록
최근 정보검색 환경은 검색 2.0으로 대표되는 차세대 검색서비스에 대한 논의들이 활발해지고 있다. 따라서 이 연구에서는 정보검색의 발전과 진화에 대한 다양한 논의들을 토대로 정보검색의 발전 과정을 구분하였다. 그리고 현재 거론되고 있는 차세대 검색서비스의 등장 배경, 주요 개념, 그리고 관련 사례와 속성을 파악하였으며, 이러한 속성과 사례에 대한 데이터를 통해 차세대 검색서비스를 설명하는 핵심적인 키워드를 확인하기 위한 군집 분석을 수행하였다. 군집 분석의 결과 차세대 검색서비스를 대표하는 주요 키워드는 소셜 검색, 지능형 의미 검색, 그리고 관계기반 검색 등으로 나타났다.
Abstract
Recently in the area of the information environment, there are lively discussions about search 2.0 which is representative of the next generation search services. In this study, we divide information search model into matching and linking models according the developmental stages. Therefore, on the one hand, we analyze the background, main concepts, related attributes and cases of the next generation search services and the other, we identify the representative keywords by the group analysis of various attributes and cases of it. The result shows that the main keywords such as social search, artificial intelligence and semantic search, and relation/network based search are representative of the search 2.0.
초록
이 연구에서는 AGROVOC 시소러스의 개념간 관계를 분석하여 시소러스의 의미 관계의 모호성과 비일관성을 밝히고, 이러한 단점들을 개선한 온톨로지의 개념간 관계를 제시하였다. 개념간 관계 분석의 결과로 온톨로지의 개념간 관계의 핵심 요소인 개념 모형과 의미론적으로 발전된 개념간 관계 유형을 제시하였다. 이 관계들은 부분적으로 추론 기능을 수행할 수 있으며 보다 명확한 의미 관계를 기반으로 하는 지식조직시스템에 적용할 수 있을 것이다. 그리고 시소러스의 개념간 관계 유형을 확장하는데 이용할 수 있는 새로운 관계 유형들을 밝혀내었고, 이 관계 유형들이 법률분야 관련어집과 같은 기존 시소러스에도 활용할 수 있음을 확인하였다.
Abstract
This study uncovered ambiguity and inconsistency of the semantic relationships of the existing thesaurus by analyzing the concept relationships of AGROVOC and proposed the concept relationships of ontology in partially overcoming these limitations. By the results of analyzing the concept relationships, the study proposed conceptual model as most important part of conecept relationships of ontology and semantically developed concept relationship types. These relationships partially can perform inferences and must be useful for information knowledge system based on more exact semantic relationships. Also the study found out new relationship types and they will be useful for extension of the concept relationships of existing thesaurus. And these relationship types showed that they were useful for the existing thesaurus as Legal Thesaurus.
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.
초록
FRBR, FRAD 개념모형과 RDA 목록규칙에는 서지개체와 접근제어개체 간 다양한 수준에서 발생하는 복합적이고 다원적인 관계유형들이 규정되어 있다. 본 연구에서는 이러한 관계유형을 술어논리에 기반하여 온톨로지 환경에서 개체 클래스의 인스턴스와 인스턴스 간 관계를 RDF/OWL의 객체속성(Object Property)을 서지세계의 개체 간 관계기술과 접근을 위한 새로운 제어기제이자 통합적 연결장치로서 그 적용과 활용 가능성을 시도하였다. 이를 위해 관계온톨로지 시스템을 구축하고 SPARQL 질의결과를 온톨로지 시각화도구를 통해 제시하였다. 이로써 온톨로지 기반의 ‘관계기술목록’이라는 새로운 목록업무 영역의 확장을 통해, 목록기능의 ‘다 대 다 집중’이라는 의미 확장, ‘개체단위 기반의 의미적 집중’, RDF/OWL 객체속성의 계층관계 상속을 이용한 ‘관계 추론’ 등을 연구결과로 제시하였다.
Abstract
This study proposes a ‘Bibliographic Universe Relationship Vocabulary’(burv) using the RDF/OWL Object Property under the SPO predicate logic according to the relationship type among all entities of bibliographic universe and implemented a ‘relationship ontology system’ to establish a new cataloging business domain called ‘Relationship Description Cataloging’ based on the ontology.
초록
본 연구는 연구문헌의 지식구조를 반영하는 의미기반 지식조직체계의 실험적 모형을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국연구재단의 기초학문자료센터에 대한 사례분석을 하였다. 기초학문자료센터 연구성과물 DB와 학술용어 DR의 개념클래스 및 인스턴스를 대상으로 연구문헌의 지식구조를 파악하였으며, 기초학문자료센터 시스템의 학술적 이해형성 기능을 분석하였다. 또한 연구문헌의 지식구조와 색인어의 관계를 분석하였다. 이러한 분석을 통해 지식구조와 색인어의 관계구조, 26개의 연구문헌 지식구조 공리 및 11개의 의미관계 추론규칙으로 구성되는 온톨로지 모형, 즉 연구문헌의 지식구조와 그 의미관계에 의한 실험적 지식조직체계 모형을 제시하였다.
Abstract
The purpose of this paper is to suggest a pilot model of knowledge organizing system which reflects the knowledge structure of research papers, using a case analysis on the “Korean Research Memory” of the National Research Foundation of Korea. In this paper, knowledge structure of the research papers in humanities and social science is described and the function of the “Korean Research Memory” for scholarly sense-making is analysed. In order to suggest the pilot model of the knowledge organizing system, the study also analysed the relation between indexed keyword and knowledge structure of research papers in the Korean Research Memory. As a result, this paper suggests 24 axioms and 11 inference rules for an ontology based on semantic relation of the knowledge structure.
초록
서비스를 제공하는 많은 영리 및 비영리 기관들에게 서비스 제공자와 수혜자 간의 관계는 해당 기관에 대한 인식으로도 이어지기 때문에 중요성을 가진다. 이러한 관계를 통해 수혜자에게 인식되는 혜택을 관계 혜택이라고 하는데, 본 연구에서는 공공도서관 이용자가 관계 혜택을 인식하는지, 관계 혜택 인식이 도서관 신뢰 및 도서관 인식에 영향을 미치는지 설문조사를 통해 파악하고자 한다. 그 결과 공공도서관 이용자들은 관계 혜택에 대해 인식하고 있었고, 관계 혜택은 도서관 신뢰와 도서관 인식에 유의한 영향을 미치고 있었다. 본 연구는 도서관 사서와 이용자 간의 관계에 대해 알아보고자 했다는 점에서 의미를 찾을 수 있으며, 앞으로 이용자들이 사서와의 관계 형성을 통해 도서관에 대한 긍정적인 인식을 가지는데 기여할 것으로 기대한다.
Abstract
Many for-profit and not-for-profit organizations’ service provider can affect customers’ perceptions of the organization based on the relationship between the customers and the organizations. This study aims to identify the relational benefits in libraries, and analyze the relationship between relational benefits and library trust and perception using a questionnaire. As a result, public library customers realize relational benefits with librarians. And these relational benefits affect library trust and perception. This study is meaningful in that it focuses on the relationships in libraries for the first time, which can contribute to the positive perceptions of customer-librarian relations.
초록
SIARD_KR은 스위스 연방 기록보존소에서 개발한 관계형 데이터베이스 컨텐츠의 장기보존에 이용하는 기술인 SIARD를 우리나라의 실정에 맞게 일부 수정한 행정정보 데이터세트 보존 도구이다. 기존의 선행연구는 SIARD가 얼마나 관계형 데이터베이스안에 들어있는 모든 데이터를 손실 없이 잘 추출할 수 있는지에 초점이 맞춰져 있다. 하지만 데이터베이스에 들어있는 데이터 전부가 의미 있는 정보, 즉 행정정보 데이터세트는 아니다. 따라서 이 논문은 SIARD_KR이 행정정보 데이터세트의 특성을 반영하고 있는가에 대한 문제의식에서 시작한다. SIARD_KR이 단순히 DB에 저장된 데이터를 추출하는 도구가 아니고 의미 있는 정보만을 식별하여 추출할 수 있을지, 본래의 시스템에서 유리되어도 의미 있는 정보를 유지할 수 있을지 확인하려 한다. 본 논문은 SIARD_KR의 구조를 분석하고, 예상되는 문제점을 도출하여 그에 대한 개선방안을 제시하는 것을 목적으로 한다.
Abstract
SIARD_KR is an administrative information dataset preservation tool. It is a partially modified version of SIARD, technology used for long-term preservation of relational databases developed by the Swiss Federal Archives, to suit Korea’s situation better. Previous studies have focused on how SIARD is able to effectively extract all data contained in the relational database without loss. However, not all data contained in the database is meaningful information, that is, an administrative information dataset. This paper began, therefore, with the awareness of the problem of whether SIARD_KR reflects the characteristics of the administrative information dataset. SIARD_KR is not only a tool for extracting data stored in the DB. We want to see if it is capable of identifying and extracting only meaningful information, and maintaining meaningful information, even if it is separated from the original system. The purpose of this paper is to analyze the structure of SIARD_KR, identify expected problems, and suggest improvement measures for them.