선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 시멘틱 웹 기반의 모바일 지역검색 시스템의 개발에 관한 연구를 기술하였다. 지금까지 시멘틱 웹 기술을 이동통신에 적용한 사례는 보고되지 않았다는 점에서 본 연구가 갖는 의미는 크다고 하겠다.
제안 방법
- 지금까지 시멘틱 웹 기술을 이동통신에 적용한 사례는 보고되지 않았다는 점에서 본 연구가 갖는 의미는 크다고 하겠다. 본 논문에서 기술한 시멘틱 웹 기반의 모바일 지역 검색 시스템은 사용자의 질의가 많은 14분야의 온톨로지를 구축하였다. 14 개 분야의 온톨로지에는 2,000개의 class와 350만 개의 individual로 구성하였다.
- 사용자로부터 휴대폰의 검색 창에 “ 역삼동 스파게티” 를 입력하면 이동통신 네트워크를 통해서 검색엔진에서 쿼리를 분석하여 “ 스파게티 ” 를 질의어로 OWL ontology에 질의를 하게 된다(1).
- 이와 함께 공간검색 모듈을 통해서 상기 질의문의 “ 역삼동 스파게티” 에서 역삼동을 공간검색하여 상기의 단계 (3)에서 search된 이탈리아 음식점들 중 역삼동에서 가장 가까운 individual을 계산하고 검색한다.
- 온톨로지와 개체명 사전, 형태소 분석과 동시에 진행되는 의미분석 결과로 추출되는 의미자질(어간에는 모두 74개의 의미자질, 어미에는 47개의 의미자질이 있다) 그리고 질의문 내의 밀접한 관련이 있는 부분을 묶어서 나누는 구문분석, 마지막으로 주어, 동사, 목적어 등의 문장의 구성성분 분석을 수행한다. 질의문의 내용을 한국어 분석기로 형태소, 의미, 구문, 문장성분으로 분석하여 온톨로지 리파지토리(RDF triple과 OWL 온톨로지로 구성)의 종류에 맞는 쿼리 언어로 변환하여 검색을 시도한다.
- 온톨로지와 개체명 사전, 형태소 분석과 동시에 진행되는 의미분석 결과로 추출되는 의미자질(어간에는 모두 74개의 의미자질, 어미에는 47개의 의미자질이 있다) 그리고 질의문 내의 밀접한 관련이 있는 부분을 묶어서 나누는 구문분석, 마지막으로 주어, 동사, 목적어 등의 문장의 구성성분 분석을 수행한다. 질의문의 내용을 한국어 분석기로 형태소, 의미, 구문, 문장성분으로 분석하여 온톨로지 리파지토리(RDF triple과 OWL 온톨로지로 구성)의 종류에 맞는 쿼리 언어로 변환하여 검색을 시도한다.
- 이 때에 공간검색에는 RDF triple의 위치정보를 이용한다(4). 이렇게 공간검색과 연동되어 검색된 목적지인 individual ID를 RDF triple에 조회하여 상세한 목적지 정보를 추출한다(5).
- N3 기법은 기존의 관계형 데이터베이스 시스템의 테이블을 “ Record-Field-Data” 형식으로 “ Subject-Predicate-Object’ 의 triple 형태로 자동 변환할 수 있도록 하였다.
- 본 연구에서 기술되는 지역 검색 서비스를 위한 온톨로지 리파지토리는 legacy 데이터베이스를 W3C의 N3(Notation 3) 기법을 적용해 RDF triple로 변환하여 구축하였다. N3 기법은 기존의 관계형 데이터베이스 시스템의 테이블을 “ Record-Field-Data” 형식으로 “ Subject-Predicate-Object’ 의 triple 형태로 자동 변환할 수 있도록 하였다.
- 본 연구에서 기술되는 온톨로지 리파지토리는 지역검색 데이터베이스에서 사용자 질의가 많은 14분야의 온톨로지를 구축하였다. 14 분야의 온톨로지는 Table 1에 나타내었다.
- 기존 지역 검색 서비스를 위한 시스템에 저장된 로그 데이터를 사용하여 검색 성공률을 시뮬레이션하였다. 명칭검색의 경우, 기존 시스템의 검색 성공률은 70.
- 2에서 플로우 차트로 나타냈다. 쿼리가 입력되면 분석모듈에서 쿼리를 형태소 분석하는데 온톨로지, 데이터베이스, 개체명 사전 순서로 참조하여 분석한다.
대상 데이터
- 본 논문에서 기술한 시멘틱 웹 기반의 모바일 지역 검색 시스템은 사용자의 질의가 많은 14분야의 온톨로지를 구축하였다. 14 개 분야의 온톨로지에는 2,000개의 class와 350만 개의 individual로 구성하였다. 또한 지역 검색 서비스에 네비게이션(navigation) 서비스와 연계하여 모바일로 지도정보를 다운로드 받아 원하는 목적지(Point Of Interest)에 최단시간 내에 이동할 수 있도록 한다.
성능/효과
- 이와 같이 본 연구에서 기술한 시멘틱 웹 기반의 지역 검색 시스템은 이동통신 위치기반 서비스에 도입하여 유연한 명칭 검색, 지능형 문장 검색, 개념 검색, 유사 검색 등의 차세대 검색 서비스의 제공이 가능하다.
- 기존 지역 검색 서비스를 위한 시스템에 저장된 로그 데이터를 사용하여 검색 성공률을 시뮬레이션하였다. 명칭검색의 경우, 기존 시스템의 검색 성공률은 70.49%이며 본 논문에서 기술한 시멘틱 웹 기반의 모바일 지역 검색 시스템의 검색 성공률은 90.92%의 우수한 결과를 나타냈다. 또한 개념 검색의 시뮬레이션 결과에서도 검색 성공률이 각각 25.
- 92%의 우수한 결과를 나타냈다. 또한 개념 검색의 시뮬레이션 결과에서도 검색 성공률이 각각 25.72%와 89%로 비교적 좋은 결과를 나타냈다.
- 본 연구에서 기술한 시멘틱 웹 기반의 모바일 지역 검색 시스템은 이동통신 서비스에 시멘틱 웹 기술을 적용하여 사용자의 검색 시간을 단축시키고 원하는 정보를 정확하게 서비스를 제공할 수 있다. 기존 위치기반 서비스에 비교할 때, 명칭 검색만을 비교할 경우 약 20% 이상의 검색 성공률을 개선하는 좋은 결과를 얻었다.
- 본 연구에서 기술한 시멘틱 웹 기반의 모바일 지역 검색 시스템은 이동통신 서비스에 시멘틱 웹 기술을 적용하여 사용자의 검색 시간을 단축시키고 원하는 정보를 정확하게 서비스를 제공할 수 있다. 기존 위치기반 서비스에 비교할 때, 명칭 검색만을 비교할 경우 약 20% 이상의 검색 성공률을 개선하는 좋은 결과를 얻었다. 또한 시스템에서 자연어 처리와 추론기능이 가능하여 유연한 명칭 검색, 지능형 문장 검색, 개념 검색, 유사 검색 등의 차세대 검색 서비스의 제공이 가능하다.
후속연구
- 또한 시스템에서 자연어 처리와 추론기능이 가능하여 유연한 명칭 검색, 지능형 문장 검색, 개념 검색, 유사 검색 등의 차세대 검색 서비스의 제공이 가능하다. 앞으로의 연구방향은 본 연구결과를 연계하여 e커머스와 멀티미디어 검색 서비스 등으로 확장하는 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.