[논문]저작물의 의미 기반 검색을 위한 온톨로지 적용 방안 연구

유민규; 김윤호

doi:10.7236/jiibc.2015.15.5.19

저작물의 의미 기반 검색을 위한 온톨로지 적용 방안 연구
A Study on Application Method of Ontologies for Efficient Semantic-based Search of Copyrighted Works 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.15 no.5, 2015년, pp.19 - 28

초록
AI-Helper

한국저작권위원회 디지털저작권거래소는 저작물에 통합저작권관리번호(ICN)를 부여하고 이를 바탕으로 저작물 및 저작권이용허락계약에 대해 운영 관리하고 있으며, ICN이 부여된 저작물에 대해 통합검색 서비스를 제공하고 있다. 통합검색 서비스는 저작물의 ICN 메타데이터를 바탕으로 키워드 기반 검색 방법을 이용하여 메타데이터의 키워드 포함 여부에 따른 검색 결과를 제공한다. 하지만 키워드 기반 검색 방법은 이용자가 원하는 정확한 검색 결과를 제공하지 못하는 한계를 가지고 있다. 따라서 정확한 검색 결과를 제공할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 저작물에 대한 의미 기반 검색 방법의 적용 및 검색 결과의 높은 정확도를 제시하기 위해 ICN이 부여된 저작물의 ICN 메타데이터를 온톨로지로 확장하여 메타데이터 요소간의 관계 및 의미를 정의한 저작물 온톨로지를 구축하였다. 구축한 온톨로지에서 추론을 통한 의미 기반 검색의 가능함과 키워드 기반 검색 방법과의 정확도 비교를 위해 5가지 시나리오를 선정하였으며, 시나리오별 각 검색 방법의 결과 및 정확도의 비교 결과를 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Korea Digital Copyright Exchange of Korea Copyright Commission runs and manages copyrighted works and copyright license agreement, as well as assigns Integrated Copyright Number(ICN) to copyrighted works, also offers copyrighted works searching service. Keyword-based searching method based on ICN metadata provides results depending on the inclusion of metadata keyword. However, keyword-based searching method has limitations that cannot provide exact results that users need. Therefore, the essential method of offering exact result is needed. In this paper, we propose the semantic-based searching method about copyrighted works to increase the accuracy of searching results by extending ICN matadata to ontology, and implement the ontology of copyrighted works by defining relation and semantics about metadata elements. In order to compare semantic-based searching based on the ontology of copyrighted works with keyword-based searching method, the search results of each method according to 5 scenarios are presented and the accuracy of each method is compared.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문은 이용자가 원하는 저작물 정보 검색에 대해 키워드 기반 검색 방법이 아닌 의미 기반 검색이 가능하 도록 하기 위해 ICN이 부여된 저작물이 가지고 있는 ICN 메타데이터를 온톨로지에 적용하는 방법을 제시하였다.
시나리오 3을 위해서는 ‘저 꽃이 불편하다’라는 시집을 선정하였다. 시집은 하나의 도서에 여러 어문저작물을 포함하고 있기 때문에 시나리오를 위한 좋은 실례로 판단하였다. 시나리오 4를 위해서는 가수 성시경의 앨범 “THE BALLADS”를 선정하였다.
위와 같은 키워드 기반 검색 방법의 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 ICN이 부여된 저작물의 ICN 메타데이터를 온톨로지로 확장하여 저작물 온톨로지를 구축하였다. 메타데이터를 온톨로지로 확장하여 메타데이터 요소 간의 관계 및 의미를 정의하면 메타데이터가 변경되거나, 누락된 항목이 존재한다 하더라도 키워드 포함 여부에 따라 결과를 제공하는 키워드 기반 검색 방법과는 달리, 정의된 메타데이터 요소간의 의미 및 관계를 기반으로 의미 기반 검색이 가능하고 이용자가 원하는 정확한 검색 결과를 얻을 수 있으며 메타데이터 요소간의 관계 및 의미를 통해 검색 결과에 대한 부가적인 정보를 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다.
이 절에서는 앞 절의 추론을 통해 명시하지 않은 사실에 대해서도 의미 및 관계가 정의됨을 바탕으로 저작물 온톨로지의 의미 기반 검색의 가능성을 제시한다. 또한 키워드 기반 검색 방법의 검색 결과와의 정확도를 비교한다.

가설 설정

위의 추론 과정 및 결과를 통해 저작물 온톨로지 구축 시 정의한 클래스 및 속성 공리를 이용해 명시하지 않은 사실에 대해서 의미 및 관계가 정의됨을 알 수 있다. 따라서 의미 기반 검색이 추론을 포함할 때, 검색에 대한 결과를 정확하게 제시함을 가정할 수 있으며 이는 다음 절의 추론을 포함하는 시나리오를 통해 증명한다.

제안 방법

대상과의 객체형속성을 통한 관계를 기반으로 다르게 표현하고 있는 인스턴스에 대해 검색한다.
데이터형태속성으로 관계가 정의된 저작물의 유일한 메타데이터 요소의 값을 통해 클래스 및 클래스 계층구조, 추론을 이용한 저작물을 검색한다.
3의 내장된 추론기를 통해 보였다. 또한 저작물 온톨로지에서 추론을 포함한 의미 기반 검색의 가능성 및 키워드 기반 검색 방법의 검색 결과를 비교하기 위해 5가지 시나리오를 선정하였다. 시나리오가 의미 기반 검색이 가능하도록 온톨로지 질의 언어인 SPARQL 질의를 이용하였다.
이 절에서는 앞 절의 추론을 통해 명시하지 않은 사실에 대해서도 의미 및 관계가 정의됨을 바탕으로 저작물 온톨로지의 의미 기반 검색의 가능성을 제시한다. 또한 키워드 기반 검색 방법의 검색 결과와의 정확도를 비교한다. 이를 위해 5가지 시나리오를 선정하였다.
시나리오 1은 저작물과 저작권자가 가지는 개체형속성을 통한 관계를 기반으로 저작권자를 검색하고, 저작권자가 가지는 통합저작권자ID를 데이터형태속성을 통한 관계를 기반으로 검색한다.
키워드 기반 검색 방법과 의미 기반 검색 방법의 검색 결과에 대한 정확도의 비교를 위해 아래의 5가지 시나리오를 선정하였다^[13]. 시나리오를 SPARQL 질의로 작성할 때 질의를 통해 저작물 온톨로지에 대해 클래스와 속성의 관계 및 계층 구조, 추론을 모두 포함하여 의미 기반 검색이 가능하도록 하였다.
앨범명 및 도서명에 대해서 추론을 통해 앨범 및 도서에 포함된 음악저작물 및 어문저작물을 검색한다.
또한 키워드 기반 검색 방법의 검색 결과와의 정확도를 비교한다. 이를 위해 5가지 시나리오를 선정하였다. 비교를 위한 키워드 기반 검색 시스템은 한국저작권위원회 디지털저작권거래소의 저작권정보제공 통합검색 서비스를 이용한다.
메타데이터의 온톨로지 확장을 통한 의미 기반 검색 방법은 이용자의 입력에 대해 의미 기반으로 검색하기 때문에 제공하는 검색 결과가 키워드 기반 검색 방법의 검색 결과에 비해 높은 정확도를 보인다. 키워드 기반 검색 방법과 의미 기반 검색 방법의 검색 결과에 대한 정확도의 비교를 위해 아래의 5가지 시나리오를 선정하였다^[13]. 시나리오를 SPARQL 질의로 작성할 때 질의를 통해 저작물 온톨로지에 대해 클래스와 속성의 관계 및 계층 구조, 추론을 모두 포함하여 의미 기반 검색이 가능하도록 하였다.

대상 데이터

시나리오 1, 2는 음악저작물로 분류할 수 있는 국내가요 가수 다비치의 ‘8282’를 선정하였다.
시나리오 4를 위해서는 가수 성시경의 앨범 “THE BALLADS”를 선정하였다.
하지만 변경된 정보가 저작물의 메타데이터에 적용되지 않았을 때 같은 대상에 대해서 다르게 표현하고 있는 경우가 존재하여 시나리오를 위한 적절한 예로 판단하였다. 시나리오 5는 ICN, 국제표준식별체계(UCI: Universal Content Identifier, 이하 UCI) [14] 등의 고유식별번호를 포함하고 있는 공공저작물을 대상으로 선정하였다.
온톨로지의 도메인은 ICN을 부여한 저작물로 선정하였으며, 도메인에 대한 중요 용어는 ICN 메타데이터를 바탕으로 사용하였다. “Ontology Development 101” 방법론과 OWL 언어를 사용하여 저작물 온톨로지를 구축하였으며, OWL 언어로 작성된 온톨로지의 공리를 이용한 추론의 과정 및 결과를 Protege 4.
키워드 기반 검색 방법과 의미 기반 검색 방법의 검색 결과를 비교하기 위해 시나리오의 대상을 실제 존재하는 저작물을 대상으로 하였다. 저작물 온톨로지 구성 요소를 통해 실제 저작물을 완전하게 표현할 수 있다.

이론/모형

OWL 언어는 기계 및 에이전트가 처리할 수 있는 풍부한 어휘와 형식적 의미론을 포함하고 있으며 XML, RDF, RDF Schema 보다 확장된 형태의 질의 처리가 가능하며 제약사항(Restriction)을 비롯한 표현을 통해 대상을 더욱 명확하게 표현할 수 있다. OWL 언어로 작성한 온톨로지는 명시하지 않은 사실에 대해 추론이 가능하며 이를 검증하기 위해 스탠포드 대학에서 개발한 자바 기반의 온톨로지 편집기인 Protege 4.3을 이용한다. Protege 4.
선정하였다. 또한 온톨로지 구축을 위한 많은 언어가 존재하는데^[7] 본 논문은 OWL(Web Ontology Language, 이하 OWL)^[8] 언어를 사용한다. OWL 언어는 기계 및 에이전트가 처리할 수 있는 풍부한 어휘와 형식적 의미론을 포함하고 있으며 XML, RDF, RDF Schema 보다 확장된 형태의 질의 처리가 가능하며 제약사항(Restriction)을 비롯한 표현을 통해 대상을 더욱 명확하게 표현할 수 있다.
이를 위해 5가지 시나리오를 선정하였다. 비교를 위한 키워드 기반 검색 시스템은 한국저작권위원회 디지털저작권거래소의 저작권정보제공 통합검색 서비스를 이용한다. 디지털저작권거래소의 저작권정보제공 통합 검색 서비스는 상세검색을 통해 저작물 및 저작권 정보에 대해서 키워드 및 키워드의 조합인 키워드의 합집합 (AND)과 교집합(OR)을 이용한 검색이 가능하다.
또한 저작물 온톨로지에서 추론을 포함한 의미 기반 검색의 가능성 및 키워드 기반 검색 방법의 검색 결과를 비교하기 위해 5가지 시나리오를 선정하였다. 시나리오가 의미 기반 검색이 가능하도록 온톨로지 질의 언어인 SPARQL 질의를 이용하였다. 메타데이터의 온톨로지 확장을 통해 의미 기반 검색의 가능성과 키워드 기반 검색 방법의 검색 결과 및 검색 결과의 정확도 비교를 통해 의미 기반 검색 방법이 키워드 기반 검색 방법에 비해 보다 정확한 검색 결과를 제공함과 제공된 결과에 대해 부가적인 정보를 제공할 수 있음을 알 수 있다.
온톨로지의 효과적인 구축을 위한 많은 방법론이 존재하며 [5] 본 논문에서는 “Ontology Development 101[6]” 방법론에 따라 저작물 온톨로지를 구축하였다.

성능/효과

“Ontology Development 101” 방법론과 OWL 언어를 사용하여 저작물 온톨로지를 구축하였으며, OWL 언어로 작성된 온톨로지의 공리를 이용한 추론의 과정 및 결과를 Protege 4.3의 내장된 추론기를 통해 보였다.
ICN 메타데이터 요소 중 ‘이용계약(라이선스)’에 대해 분석해본 결과, 저작물에 대해 이용자별로 각기 다른 라이선스 정보를 가지는 것을 확인할 수 있었다.
표 4를 통해 시나리오 3을 제외한 나머지 모든 시나리오에 대한 키워드 기반 검색 결과는 이용자가 원하는 정보를 제공하지만 원하지 않는 검색 결과 또한 포함하고 있는 경우와 이용자가 입력한 키워드에 대해 어떠한 결과도 제공하지 않는 경우가 존재함을 확인할 수 있다. 논문에 제시하지는 않았지만 각 시나리오에 대한 키워드의 조합을 검색의 입력으로 사용한 결과, 키워드의 교집합이 검색의 입력일 경우 입력한 키워드 조합에 대해 어떠한 검색 결과도 제공하지 않았으며, 키워드의 합집합을 검색의 입력으로 사용할 경우 키워드 조합을 구성하는 단일 키워드의 검색 결과로 제공되는 모든 검색 결과를 제공함을 알 수 있었다. 표 6은 키워드 기반 검색 방법과 의미 기반 검색 방법의 검색 결과의 정확도 비교를 위해 두 검색 방법의 검색 결과 중 시나리오별 가장 높은 정확도를 비교한 것이다.
위의 실험에서 알 수 있듯이 의미 기반 검색 방법의 경우 메타데이터 요소를 추가함으로써 정확도의 증가를 보이는 반면, 키워드 기반 검색 방법은 단일 키워드를 사용하는 경우에 비해 키워드의 조합을 검색의 입력으로 사용하기 위해 키워드의 수를 증가시킨다고 하여도 정확도의 증감을 예측할 수 없을 뿐만 아니라 조합할 수 있는 키워드의 수도 제한적이다. 따라서 메타데이터의 온톨로지 확장을 통한 의미 기반 검색이 가능하며, 메타데이터 요소가 검색의 입력이 될 경우 키워드 기반 검색 방법에 비해 의미 기반 검색 방법이 더욱 정확한 결과를 제공할 뿐만 아니라 결과에 대한 부가적인 정보의 제공이 가능함을 알 수 있다.
3^[2]을 통해 보였다. 또한 키워드 기반 검색 방법과 의미 기반 검색 방법의 한계점과 차이점을 분석하고 검색 결과의 정확도 비교를 위해 5가지 시나리오를 구성하여 시나리오에 대한 검색 결과의 비교를 통해 온톨로지 확장을 통한 저작물 정보 및 저작권 정보에 대해 의미 기반 검색의 가능성과 검색 결과의 높은 정확도를 제시하였다. 4장에 서는 결론과 향후 연구방향을 제시하였다.
위와 같은 키워드 기반 검색 방법의 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 ICN이 부여된 저작물의 ICN 메타데이터를 온톨로지로 확장하여 저작물 온톨로지를 구축하였다. 메타데이터를 온톨로지로 확장하여 메타데이터 요소 간의 관계 및 의미를 정의하면 메타데이터가 변경되거나, 누락된 항목이 존재한다 하더라도 키워드 포함 여부에 따라 결과를 제공하는 키워드 기반 검색 방법과는 달리, 정의된 메타데이터 요소간의 의미 및 관계를 기반으로 의미 기반 검색이 가능하고 이용자가 원하는 정확한 검색 결과를 얻을 수 있으며 메타데이터 요소간의 관계 및 의미를 통해 검색 결과에 대한 부가적인 정보를 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다.
시나리오가 의미 기반 검색이 가능하도록 온톨로지 질의 언어인 SPARQL 질의를 이용하였다. 메타데이터의 온톨로지 확장을 통해 의미 기반 검색의 가능성과 키워드 기반 검색 방법의 검색 결과 및 검색 결과의 정확도 비교를 통해 의미 기반 검색 방법이 키워드 기반 검색 방법에 비해 보다 정확한 검색 결과를 제공함과 제공된 결과에 대해 부가적인 정보를 제공할 수 있음을 알 수 있다.
시나리오를 대상으로 키워드 기반 검색 결과 중 시나리오 3을 제외한 모든 검색 결과에 대해서 낮은 정확도를 확인할 수 있다. 키워드 기반 검색 결과의 정확도가 낮은 이유는 키워드의 교집합을 검색의 입력으로 이용할 경우, 정확도가 높아질 것이라는 가정과는 달리 어떠한 결과도 제공되지 않았으며, 키워드의 합집합을 검색의 입력으로 이용한 경우, 단일 키워드의 검색 결과로 제공되는 모든 검색 결과의 합을 제공함으로써, 식 (1)에 대입하면 전체 검색 결과는 증가하나 원하는 검색 결과의 수는 정해져 있기 때문에 정확도가 감소한다.
단일 메타데이터 요소로 의미 기반 검색 방법을 이용한다면 키워드 기반 검색 방법의 검색 결과와 차이점을 찾을 수 없다. 위의 실험에서 알 수 있듯이 의미 기반 검색 방법의 경우 메타데이터 요소를 추가함으로써 정확도의 증가를 보이는 반면, 키워드 기반 검색 방법은 단일 키워드를 사용하는 경우에 비해 키워드의 조합을 검색의 입력으로 사용하기 위해 키워드의 수를 증가시킨다고 하여도 정확도의 증감을 예측할 수 없을 뿐만 아니라 조합할 수 있는 키워드의 수도 제한적이다. 따라서 메타데이터의 온톨로지 확장을 통한 의미 기반 검색이 가능하며, 메타데이터 요소가 검색의 입력이 될 경우 키워드 기반 검색 방법에 비해 의미 기반 검색 방법이 더욱 정확한 결과를 제공할 뿐만 아니라 결과에 대한 부가적인 정보의 제공이 가능함을 알 수 있다.
그림 4와 같은 결과를 얻을 수 있는 이유는 저작물 온톨로지 구축 시 객체형속성인 ‘작사가를 가지다’와 ‘작곡가를 가지다’를 정의할 때, 그역의 관계를 의미하는 ‘작곡가가 되다’와 ‘작사가가 되다’를 정의했기 때문에 추론기가 속성 공리인 “inverseOf”를 바탕으로 인스턴스 ‘윤종신’과 ‘거리에서’간의 명시하지 않은 사실에 대해 추론의 결과를 제공한다. 위의 추론 과정 및 결과를 통해 저작물 온톨로지 구축 시 정의한 클래스 및 속성 공리를 이용해 명시하지 않은 사실에 대해서 의미 및 관계가 정의됨을 알 수 있다. 따라서 의미 기반 검색이 추론을 포함할 때, 검색에 대한 결과를 정확하게 제시함을 가정할 수 있으며 이는 다음 절의 추론을 포함하는 시나리오를 통해 증명한다.
시나리오를 대상으로 키워드 기반 검색 결과 중 시나리오 3을 제외한 모든 검색 결과에 대해서 낮은 정확도를 확인할 수 있다. 키워드 기반 검색 결과의 정확도가 낮은 이유는 키워드의 교집합을 검색의 입력으로 이용할 경우, 정확도가 높아질 것이라는 가정과는 달리 어떠한 결과도 제공되지 않았으며, 키워드의 합집합을 검색의 입력으로 이용한 경우, 단일 키워드의 검색 결과로 제공되는 모든 검색 결과의 합을 제공함으로써, 식 (1)에 대입하면 전체 검색 결과는 증가하나 원하는 검색 결과의 수는 정해져 있기 때문에 정확도가 감소한다. 반면, 의미 기반 검색의 경우 높은 정확도를 보이는 이유는 검색의 입력으로 사용한 키워드의 관계 및 의미를 기반으로 원하는 정보만을 검색 결과로 제공하기 때문이다.
ICN 메타데이터 요소 중 ‘이용계약(라이선스)’에 대해 분석해본 결과, 저작물에 대해 이용자별로 각기 다른 라이선스 정보를 가지는 것을 확인할 수 있었다. 특이사항으로는 동일한 장르에 대한 라이선스 정보 중 같은 서비스타입을 가지고 있다면 해당 장르의 모든 저작물에 대해 이용자가 가지는 라이선스 정보가 모두 동일함을 알 수 있었다. 표 2는 ICN 메타데이터 요소 ‘이용계약(라이선스)’의 분석결과를 바탕으로 ‘이용자’ 클래스에 속하는 인스턴스가 라이선스 정보 중 서비스타입으로 ‘음악감상 형’을 가질 때 ‘이용자’ 클래스의 인스턴스가 가지는 음악 저작물의 라이선스를 표현하고 있다.

후속연구

향후 연구로는 단일 메타데이터 요소로 의미 기반 검색의 정확도를 높이기 위해, 저작물을 식별할 수 있는 식별메타데이터를 제공하는 UCI를 온톨로지로 확장하고 저작물 온톨로지와 통합^[16]하여 저작물에 대한 UCI 식별 메타데이터와 ICN 메타데이터가 상호보완된 저작물의 메타데이터를 통해 보다 정확한 저작물 및 저작권 정보를 제공할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	OWL 언어의 특징은?	또한 온톨로지 구축을 위한 많은 언어가 존재하는데[7] 본 논문은 OWL(Web Ontology Language, 이하 OWL) [8] 언어를 사용한다. OWL 언어는 기계 및 에이전트가 처리할 수 있는 풍부한 어휘와 형식적 의미론을 포함하고 있으며 XML, RDF, RDF Schema 보다 확장된 형태의 질의 처리가 가능하며 제약사항(Restriction)을 비롯한 표현을 통해 대상을 더욱 명확하게 표현할 수 있다. OWL 언어로 작성한 온톨로지는 명시하지 않은 사실에 대해 추론이 가능하며 이를 검증하기 위해 스탠포드 대학에서 개발한 자바 기반의 온톨로지 편집기인 Protege 4.
	통합저작권관리번호란 무엇인가?	통합저작권관리번호는 저작물을 동록·관리하는 저작권신탁관리단체 및 권리관리기관에 따라 다르게 부여해 운영하던 저작물 번호를 통합하여 동일 저작물에 대해 유일한 하나의 식별코드를 부여해서 각각의 단체가 상호 운용이 가능하도록 하기 위해 저작물에 부여하는 통합된 고유번호이다. ICN은 저작물의 권리관리정보 식별을 위한 고유한 문자열 및 번호체계로 저작물의 생성, 유통, 소멸 등의 저작물 생명주기의 관리를 통해 정산과 분배를 목적으로 하고 있으며 한국저작권위원회 디지털저작권 거래소를 통해 권리위탁관계, 저작물 이용허락계약에 관한 포괄적인 정보를 제공한다.
	통합저작권관리번호의 목적은?	통합저작권관리번호는 저작물을 동록·관리하는 저작권신탁관리단체 및 권리관리기관에 따라 다르게 부여해 운영하던 저작물 번호를 통합하여 동일 저작물에 대해 유일한 하나의 식별코드를 부여해서 각각의 단체가 상호 운용이 가능하도록 하기 위해 저작물에 부여하는 통합된 고유번호이다. ICN은 저작물의 권리관리정보 식별을 위한 고유한 문자열 및 번호체계로 저작물의 생성, 유통, 소멸 등의 저작물 생명주기의 관리를 통해 정산과 분배를 목적으로 하고 있으며 한국저작권위원회 디지털저작권 거래소를 통해 권리위탁관계, 저작물 이용허락계약에 관한 포괄적인 정보를 제공한다.

참고문헌 (16)

Korea Digital Copyright Exchange: www.kdce.or.kr.
Protege 4.3: protege.stanford.edu/.
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원문보기 상세보기
Yoon-Ho Kim, Seong-Hwan Cho, "A Study on the Linkage and Integration of UCI (Universal Content Identifier) between ICN (Integrated Copyright Number)", The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication (JIIBC), vol.14 no.5, pp27-33, 2014.

원문보기 상세보기
Eun-Kyong Kim, Young-Joon Nam, "The Comparative Study on the Methodologies of Building Ontology toward Semantic Web", Journal of Information Management, vol.35 no.2 p57-85, 2004.
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Yuanbo Guo, zhengxiang Pan, Jeff Hflin, "LUBM: A Benchmark for OWL Knowledge Base Systems", Journal of Web Semantics, vol.3, 2005.

상세보기
Universal Content Identifier, www.uci.or.kr.
Jagendra Singh, Dr. Aditi Sharan, "A Comparative Study between Keyword and Semantic Based Search Engines", International Conference on Cloud, Big Data and Trust, 2013.
In K. Lee, Dosam Hwang, "An Ontology Integration Process", Annual Conference on Human and Language Technology, 19th, 2007.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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