온토로지와 폭소노미에서 계층구조의 품질

전문가 제언

○ 온토로지는 정보 통합, 시맨틱 탐색, 지식 관리와 같은 많은 애플리케이션에 사용되는 연구 주제이다. 온토로지의 매뉴얼 엔지니어링은 비용이 많이 드는 프로세스이고 자동 방식은 정확성이 부족한 단점이 있다. 최근에는 폭소노미 데이터로부터 온토로지를 자동으로 추출하는 연구들이 있다. 이에 따라 온토로지와 폭소노미의 구조를 평가하는 것이 중요해지고 있다.

○ 온토로지 평가의 연구는 품질 속성 기반 방법과 작업 지향 방법의 두 가지 방법으로 나누어진다. 온토로지에서 분류 관계의 평가에는 철학적 개념에 기반한 OntoClean 방법이 사용된다. 분류 구조는 첫째는 개념의 태그에 의하여 확인되고 다음으로는 포함 계층구조에서의 태그에 의하여 분석된다. 한편 RDF/OWL 온토로지의 자동 태그는 AEON이라는 도구를 사용하기도 한다.

○ 폭소노미(folksonomy)는 folk+texonomy의 합성어로 '사람들에 의한 분류법'이란 뜻이다. 이는 웹페이지에 올라와 있는 정보나 주제를 기존의 분류기반인 디렉토리로 분류하지 않고 꼬리표(키워드 또는 태그)에 따라 분류하는 체계이다. 꼬리표는 사람들이 직접 만들 수도 있고, 인공지능 엔진이 자동으로 생성할 수도 있다. 폭소노미는 웹 2.0세대가 추구하는 네트워크 지향 웹 형성에 가장 기초적 역할을 수행하게 된다.

○ 이 논문에서는 온토로지와 폭소노미 기반 구조에서 계층구조 관계의 품질을 평가하는 방법을 제안한다. 이 방법은 온토로지 개념과 폭소노미 태그의 시맨틱 표현에 기반한다. 이를 위하여 시맨틱 표현과 계층구조 관계의 품질 측면을 위한 가정을 세우고 두 가지의 데이터셋을 써서 평가한다. 평가의 결과는 4가지 가정을 만족함을 보여준다.

○ 오늘날의 컴퓨팅 환경은 클라우드 컴퓨팅과 모바일 컴퓨팅 등으로 대변되는 소셜 네트워크로 변화하고 있다. 또한 방대한 정보의 검색과 표현을 위하여 새로운 데이터의 계층구조가 요구된다. 이 논문은 이를 위한 좋은 방안을 제시한 것으로 참고할 내용이다.

저자

Geir Solskinnsbakk, Jon Atle Gulla, Veronika Haderlein, Per Myrseth, Olga Cerrato

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

정보통신

연도

2012

권(호)

74

잡지명

Data & Knowledge Engineering

과학기술
표준분류

정보통신

페이지

13~25

분석자

김*기

분석물

• 온토로지와 폭소노미에서 계층구조의 품질.pdf [238,250 byte]

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