초록

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시맨틱 웹은 인간이 이해하는 것처럼 웹 문서의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하는데 있다. 이를 위해 본 논문에서는 Annotation Editor를 사용하여 논문에 대한 RDF 메타데이타의 자동 생성 방법을 제안한다. 사용자가 논문을 주석 처리할 때, 문서에 대한 특징을 추출하고 온토로지 인터페이스를 사용하여 문서를 분류한다. 구현된 시스템을 통해 사용자는 추출된 메타데이타를 메타데이타 뷰를 통해 수정하고 RDF Store로 저장할 수 있으며, 주석 뷰를 통하여 수동으로 RDF 메타데이타를 입력할 수 있다. 본 논문은 검색 엔진을 통하여 논문 검색 시 전체 내용보다 RDF 메타데이타 정보만으로 효율적인 검색을 할 수 있는 방법에 초점을 둔다.

시맨틱 웹은 인간이 이해하는 것처럼 웹 문서의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하는데 있다. 이를 위해 본 논문에서는 Annotation Editor를 사용하여 논문에 대한 RDF 메타데이타의 자동 생성 방법을 제안한다. 사용자가 논문을 주석 처리할 때, 문서에 대한 특징을 추출하고 온토로지 인터페이스를 사용하여 문서를 분류한다. 구현된 시스템을 통해 사용자는 추출된 메타데이타를 메타데이타 뷰를 통해 수정하고 RDF Store로 저장할 수 있으며, 주석 뷰를 통하여 수동으로 RDF 메타데이타를 입력할 수 있다. 본 논문은 검색 엔진을 통하여 논문 검색 시 전체 내용보다 RDF 메타데이타 정보만으로 효율적인 검색을 할 수 있는 방법에 초점을 둔다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• RDF[5]는 메타데이타의 기술과 교환을 위한 구조로, 웹 상의 메타데이타를 지원하는데 필요한 구조를 정의하기 위해 W3C(World Wide Web Consortium)에서 제안한 표준이다. 그리고 RDF는 인터넷 상에 존재하는 상이한 성격의 메타데이타간의 상호 운용이 가능하도록 하는데 그 목적 이 있다

제안 방법

• 본 논문에서는 Annotation Editor를 사용하여 논문을 요청하고, 전처리 과정을 통해 획득된 문서에서 특징을 추출 한다. 그리고 온토로지 인터페이스를 사용해서 논문을 분류하며, 추출된 메타데이타는 메타데이타 뷰를 통해 수정하고 RDF Store로 저장할 수 있도록 구현하였다. RDF 메타데이타로 주석 처리된 웹 문서는 웹 로봇이 검색 시 의미적으로 원하는 정보를 쉽게 검색할 수 있도록 성능을 높여 준다.
• 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Annotation Editor를 사용해 웹 문서에 RDF 메타데이타(metadata)를 생성함으로써, 의미 기반으로 정보를 검색할 수 있도록 한다.
• 본 논문에서는 Annotation Editor를 사용하여 논문을 요청하고, 전처리 과정을 통해 획득된 문서에서 특징을 추출 한다. 그리고 온토로지 인터페이스를 사용해서 논문을 분류하며, 추출된 메타데이타는 메타데이타 뷰를 통해 수정하고 RDF Store로 저장할 수 있도록 구현하였다.
• 아래 그림 4는 위의 그림 3의 데이터 모델을 RDF로 표현한 것이다. 본 논문에서는 RDF 메타데이타와 논문의 URI 이렇게 두 파일을 RDF Store에 저장한다. 현재의 웹 문서는 저자(author)만이 수정할 수 있어서 다른 사용자가 문서에 대해 주석 처리하더라도 여러 사용자들이 같이 공유할 수가 없다.
• Annot으引 1]는 공유된 주석들과 함께 W3C 협력 환경을 증진시키는 LEAD(Live Early Adoption and Demonstration) 프로젝트이다. 이 프로젝트는 두 가지 중요한 목적이 있는데, 첫 번째는 공유된 웹 문서들을 유지하는 환경의 툴을 개발하기 위해 W3C에 협력을 유지하는 것이고, 두 번째는 주석된 문서 내에서 주석의 위치를 알기 위한 XPointer, 메타데이타와 같은 주석들을 표현하기 위해 RDF를 기반한 주석 스키마(schema), 그리고 XLink와 HTTP둥 존재하는 W3C 기술들을 재 사.용하 는 것이다.
• 현재의 웹 문서는 저자(author)만이 수정할 수 있어서 다른 사용자가 문서에 대해 주석 처리하더라도 여러 사용자들이 같이 공유할 수가 없다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 앞에서 온토로지에 의해 분류된 것을 기반해서 만든 웹 문서에 논문의 URI와 그 속에 RDF 메타데이타를 같이 삽입한다. 삽입된 RDF 메타데이타를 통해서 내용에 대한 의미 파악 및 카테고리 정보를 알 수 있다.

이론/모형

• RDF 스키마를 식별하기 위해 XML 이름 공간을 사용하며, URI를 이용하여 RDF 스키마를 인간과 기계가 동시에 처리할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 논문에 대해 RDF 스키마를 정의해서 사용 한다.

후속연구

• 앞으로의 향후과제는 인공지능 관런 논문뿐만 아니라 다른 웹 문서에도 RDF 메타데이타를 자동 생성할 수 있도록 하는 것이다.

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이 논문을 인용한 문헌

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