효율적인 검색을 위한 시소러스기반 온톨로지 시스템 개발

Abstract

웹의 진화에 한 요소로 자리 잡은 시멘틱웹은 현재의 웹 대신에 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태의 새로운 언어로 표현해 기계들끼리 서로 의사소통을 할 수 있는 지능형 웹을 의미 하며, 시멘틱웹과 관련된 연구는 RDF(Resource Description Framework)를 기반으로 한 온톨로지 기술이 주류를 이루고 있다. 그동안 시멘틱웹을 구현하기 위해 여러 대학 및 연구 기관들에서 많은 연구를 진행하였고, 온톨로지 기술의 타당성 검토와 기술의 표준화를 위한 작업들이 많은 성과를 거두었다. 본 논문에서는 검색의 보조도구로 사용되던 시소러스 시스템을 분석하고 시소러스 데이터와 검색 시스템을 온톨로지 기술로 변환 함 으로써 얻어지는 장점을 분석하고 향후 시스템의 개선방향을 연구한다. 본연구의 목적을 달성하기 위한 연구 내용과 범위는 다음과 같다. 첫째는 기존 시소러스 시스템의 기능을 분석한다. 기능 분석은 데이터, 데이터간의 관계, 검색을 포함하여 온톨로지 기술로 변환하기 위한 기능을 나열하며, 시소러스 데이터 및 시스템은 한국한의학연구원에서 주관한 한국한의학지식정보자원 디지털화 사업의 시소러스 시스템을 모델로 한다. 둘째로 나열된 시소러스의 기능을 온톨로지 기술로 구축하며 기존의RDBMS로 구축된 데이터와 데이터간의 관계를 RDF언어로 변환하여 구축한다. 또한, 기존의 SQL질의어를 통한 검색 방식에서 온톨로지 추론엔진인 jena를 이용하여 RDQL이라는 온톨로지 질의어를 통해 검색한다. 셋째로 기존 시스템과 구축된 시스템의 검색결과를 정성적, 정량적방법으로 비교 검토해보고 온톨로지 기술로 변환함으로써 얻어지는 장점을 도출한다. 마지막으로 온톨로지 시스템이 나가야 할 앞으로의 방향과 필요한 연구 과제를 살펴보도록 한다.; The Semantic web takes a place as a factor of the web development. That means the web which can be understand by computer and can be communicated with machines each other. Semantic web related research usually performed by RDF (Resource Description Framework) based ontology technology. In this thesis, analyze the traditional thesaurus system and convert thesaurus data and retrieve system into the ontology technology and analyze the expected advantages and research the advanced system. To fulfill the research object, we define the boundary of research and the detail of research. First, analyze functions of the traditional thesaurus system. Functional analysis includes data, data relationship and retrieval. And enumerate functions to convert into ontology. The target system is the thesaurus system which developed by the Korea Institute of Oriental Medicine. Functions analysis includes data, data relationship and retrieval and to convert into ontology. Second, design functions of thesaurus with ontology and convert RDBMS based data and relations into RDF language. The traditional system is SQL (Structured Query Language) based search, but this system uses RDQL (RDF Data Query Language) from JENA. Third, compare the search result between the traditional system and the suggested system with performance base and statistical base and get a result when the system converts with ontology technology. Finally, prospect the further research for ontology system and required study.