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문제 정의
- 나아가서 지식베이스는 의약품에 초점을 맞추었는데, 연구 제목에서도 나타나듯이 사용자를 위한 고수준 정보 검색을 지원하고자 한다. 이러한 연구 배경에 맞추어 데이터 모델을 의약품으로 지식 베이스를 구축하도록 계획한 이유는 일반인이 얼마나 전문지식에 어려움 없이 접근할 수 있는가를 위한 이유이며, 나아가서 의약품을 검색하는데 있어 단순히 의약품의 모델을 통한 검색보다는 증상 및 효능에 따른 검색을 통하도록 하여, 자연어 특성에 맞는 언어간 관계 모델링을 통해 추론 엔진을 적용하기에 적합하다는 이유(그림-2)에서 선정하였다.
- 이러한 지식베이스를 구축하는데 있어서 데이터 마이닝 기술이 필수적인데, 여기서 데이터마이닝이란 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아주는 것을 의미한다. 또한 이러한 지식 베이스에 의미를 부여하는 온톨로지를 통해 기존의 단순 키워드를 통한 검색보다 나은 의미기반 검색에 대해서 제시해보고자 한다.
- 본 연구는 인터넷에 산재되어 있는 데이터에 대해 어떻게 보다 사용자에게 적합한 검색 결과를 반환할 수 있는지를 목표로 하며, 이러한 문제는 인터넷에 나타는 폭발적인 데이터의 증가로 인해 더욱 중요한 요소로 나타나고 있다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 개선시키는데 있어 데이터마이닝과 온톨로지를 통한 지식베이스 구축이 어떠한 역할을 하는지에 대해서 다룬다.
- 본 연구는 인터넷에 산재되어 있는 데이터에 대해 어떻게 보다 사용자에게 적합한 검색 결과를 반환할 수 있는지를 목표로 하며, 이러한 문제는 인터넷에 나타는 폭발적인 데이터의 증가로 인해 더욱 중요한 요소로 나타나고 있다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 개선시키는데 있어 데이터마이닝과 온톨로지를 통한 지식베이스 구축이 어떠한 역할을 하는지에 대해서 다룬다.
- 본 연구에서 제시하는 기준은 지식베이스로 하는 의약품에 대한 데이터를 얼마나 온톨로지를 통해 적합하게 사용할 수 있는가를 기준으로 한다. 이를 통해 온톨로지 구조, 서비스 범위, 확장성을 결정하는데 사용한다.
가설 설정
- 산재되어 있는 데이터에 대해서 필요한 목적에 따라 데이터를 분류한 지식베이스를 구축하면, 무의미하게 산재된 데이터보다 나은 검색 결과를 반환해 줄 수 있을 것이라는 가정을 바탕으로 본연구는 시작한다. 전문지식에 해당하는 의약품으로 지식베이스를 초점으로 맞췄다.
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