시맨틱 웹 기술을 이용한 검색기법 연구

Abstract

Semantic Web은 Web에 의미를 부여하는 것이다. 의미를 부여한다는 것은 웹리소스(Web Resource)들을 기계(Machines)이 이해할 수 있도록 한다는 것이다. 현재의 웹은 너무나 사람중심이다. 하지만 앞으로는 기계가 웹을 이해해야한다. 기계가 웹리소스를 이해하게 되면, 지금보다 더 효율적으로 웹을 이용할 수 있을 것이다. 웹리소스들을 검색하는데 더 정확하고 수월하게 수행할 수 있을 것이다. 하지만 먼저 웹리소스들에 대한 메타데이터를 구축해야한다. 메타데이터는 웹리소스들에 대한 설명(description)을 의미한다. 기계들은 메타데이터를 통해 웹리소스들을 이해할 것이다. 그리고 메타데이터안의 용어들을 설명해주는 Ontology를 구축한다. 온톨로지(Ontology)는 용어들에 대한 설명뿐만 아니라, 각 용어들 사이의 관계(relation)도 설명해준다. 또한 온톨로지는 추론규칙(Inference Rule)도 제공해준다. 추론규칙은 제시된 규칙을 참조하여, 새로운 규칙을 유추하는 것을 말한다. 본 논문은 이러한 기술적인 지원을 이용하여, 데이터를 효율적으로 검색할 수 있도록 시도하는데 목적이 있다. KMS는 기업 내의 중요한 지식자산을 관리하는 시스템이다. 그만큼 중요한 시스템이다. 하지만, 많은 기업들이 지식을 쌓아두기는 하지만, 이 지식을 재활용하는 데에는 서투는 면이 없지 않다. 이것은 물론 여러 가지 이유가 있겠지만, 그 중에 하나는 시스템적인 지원의 부재에 있기도 하다. 지식이 재활용되기 위해서는 기존의 지식에서 내가 원하는 것을 정확히 추출하는 것이 중요하다. 당연하게도 모든 지식을 하나씩 검토해 볼 수는 없을 테니 말이다. 시맨틱 웹의 검색기법을 KMS에 적용해보기 위한 시도는 바로 이러한 이유 때문이다. 보다 정확한 검색을 통해 KMS 내의 지식들을 추출하여, 지식의 재활용을 높여보고자 하는 것이 목적이다. 온톨로지로 구축된 지식 데이터는 연관성을 가지며, 이러한 연관성을 가지고 추론을 하는 것은, 현재 진행하려는 프로젝트에 대한 많은 관련 정보를 얻을 수 있게 될 것이다.