<제 7장 정보검색 언어>

웹 3.0

Web 1.0 – That Geocities & Hotmail era was all about read-only content and static HTML websites. People preferred navigating the web through link directories of Yahoo! and dmoz.

-the mostly read only web

-45million global users(1996)

-focused on companies

-home pages

-owning content

-Britannica Online

-HTML. ports

-web forms

-directories(taxonomy)

-Netscape

-page views

-advertising

Web 2.0 – This is about user-generated content and the read-write web. People are consuming as well as contributing information through blogs or sites like Flickr, YouTube, Digg, etc. The line dividing a consumer and content publisher is increasingly getting blurred in the Web 2.0 era.

-the wildly read-write web

-1 billion + golobal users(2006)

-focused on communities

-blogs

-sharing content

-Wikipedia

-XML, RSS

-web applications

-tagging("folksonomy")

-Google

-cost per click

-word of mouth

Web 3.0 – This will be about semantic web (or the meaning of data), personalization (e.g. iGoogle), intelligent search and behavioral advertising among other things.

-the portable personal web

-focused on the individual

-lifestream

-consolidating dynamic content

-the semantic web

-widgets, drag & drop mashups

= a mashup is a Web page or application that uses and combines data, presentation or functionality from two or more sources to create new services. The term implies easy, fast integration, frequently using open APIs and data sources to produce enriched results that were not necessarily the original reason for producing the raw source data.

The main characteristics of the mashup are combination, visualization, and aggregation. It is important to make existing data more useful, moreover for personal and professional use. To be able to permanently access the data of other services, mashups are generally client applications or hosted online.

-user behavior("me-onomy")

-iGoogle, NetVibes

-user engagement

-advertainment

★186

토픽맵(Topic Maps)

토픽맵은 시맨틱 웹(Semantic Web)의 지식표현 방법론으로, 차세대 웹환경(웹 3.0)에 대한 해결방안으로 많은 분야에서 인정받고 있는 기술이다. 토픽맵은 정보를 상호 연관성에 따라 연결하고 조직하여 지식 구조를 일종의 지도(Map)와 같이 표현하여, 대용량의 정보를 분류하고 의미론적 연관관계를 검색하는 데 사용할 수 있는 탁월한 기술로, 정보세계의 GPS라고 할 수 있다. 토픽맵은 대용량의 정보를 분류하고 구조화하며 의미론적인 연관관계를 설정하여, 비구조화되고 분산되어 있는 정보를 효율적으로 통합, 검색하고 내비게이션하기 위한 해결책으로 제시되었다

Topic maps are a new ISO standard(ISO 13250) for describing knowledge structures and associating them with information resources. As such they constitute an enabling technology for knowledge management. Dubbed “the GPS of the information universe”, topic maps are also destined to provide powerful new ways of navigating large and interconnected corpora.

While it is possible to represent immensely complex structures using topic maps, the basic concepts of the model — Topics, Associations, and Occurrences (TAO) — are easily grasped.

시맨틱 웹

시맨틱 웹(Semantic Web)은 현재의 인터넷과 같은 분산환경에서 리소스(웹 문서, 각종 화일, 서비스 등)에 대한 정보와 자원 사이의 관계-의미 정보(Semanteme)를 기계(컴퓨터)가 처리할 수 있는 온톨로지형태로 표현하고, 이를 자동화된 기계(컴퓨터)가 처리하도록 하는 프레임워크이자 기술이다. 웹의 창시자인 팀 버너스 리가 1998년 제안했고 현재 W3C에 의해 표준화 작업이 진행중이다.

<시맨틱 웹과 현재 웹의 차이>

기존의 HTML로 작성된 문서는 컴퓨터가 의미정보를 해석할 수 있는 메타데이터보다는 사람의 눈으로 보기에 용이한 시각정보에 대한 메타데이터와 자연어로 기술된 문장으로 가득 차 있다. 예를 들어 <em>바나나</em>는 <em>노란색</em>이다. 라는 예에서 볼 수 있듯 <em>이라는 태그는 단지 바나나와 노란색이라는 단어를 강조하기 위해 사용된다. 이 HTML을 받아서 처리하는 기계(컴퓨터)는 바나나라는 개념과 노란색이라는 개념이 어떤 관계를 가지는지 해석할 수 없다. 단지 <em> 태그로 둘러싸인 구절을 다르게 표시하여 시각적으로 강조를 할 뿐이다. 게다가 바나나가 노란색이라는 것을 서술하는 예의 문장은 자연어로 작성되었으며 기계는 단순한 문자열로 해석하여 화면에 표시한다.

시맨틱 웹은 XML에 기반한 시맨틱 마크업 언어를 기반으로 한다. 가장 단순한 형태인 RDF는 <Subject, Predicate, Object>의 트리플 형태로 개념을 표현한다. 위의 예를 트리플로 표현하면 <urn:바나나, urn:색, urn:노랑>과 같이 표현할 수 있다. 이렇게 표현된 트리플을 컴퓨터가 해석하여 urn:바나나 라는 개념은 urn:노랑 이라는 urn:색을 가지고 있다는 개념을 해석하고 처리할 수 있게 된다. 보다 구체적인 예로 네이버가 NHN 소유임을 나타내는 트리플은 <http://naver.com, urn:wikipedia-ko:소유, http://nhncorp.com> 과 같이 된다. 시맨틱 웹은 이러한 트리플 구조에 기반하여 그래프 형태로 의미정보인 온톨로지를 표현한다.

<시맨틱 웹의 개념>

웹 기술은 정보표현과 전달에 간편한 방법을 제공하여 인터넷이 실생활까지 확산되는 기폭제 역할을 하였다. 그러나, 웹상에 축적된 정보가 방대해 짐에 따라 많은 문제에 봉착하게 되었다. 웹 기술은 축적된 방대한 데이터에 대하여 키워드(keyword)에 의한 정보 접근만을 허용하고 있어, 정보 검색시 무수히 많은 불필요한 정보가 돌출하여 정보 홍수를 가중시키고 있다. 또한, 컴퓨터가 필요한 정보를 추출, 해석, 가공할 수 있는 방법이 없어, 모든 정보를 사용자가 직접 개입해서 처리하여야 하는 문제가 있다. 이러한 문제들의 근본원인은 컴퓨터가 정보자원의 의미를 이해하지 못하는데 원인이 있다. 이러한 웹 기술은 팀 버너스리가 초창기에 구상하였던 웹과도 거리가 있다.

2001년 팀 버너스리등에 의해 웹 기술의 비젼으로 시맨틱웹이 제시되었다. 시맨틱웹은 기존 웹을 확장하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 잘 정의된 의미를 기반으로 의미적 상호운용성(semantic inteoperability)을 실현하여, 다양한 정보자원의 처리 자동화, 데이터의 통합 및 재사용등을 컴퓨터가 스스로 수행하여, 인간과 컴퓨터 간의 효과적인 협력체계를 구축하기 위한 것이다. 즉, 시맨틱웹은 컴퓨터가 웹 정보자원의 의미를 이해하고, 정보의 검색, 추출, 해석, 가공등 제반 처리를 사용자를 대신하여 지능형 에이전트(intelligent agent)가 수행하는 컴퓨터 중심의 기술이다.

<일반적인 시맨틱웹의 개념과 3가지 주요 요소>

● 온톨로지(ontology)

온톨로지는 도메인의 공유된 개념화(conceptualization)에 대한 형식적 명세체제로서, 도메인 어휘의 의미 정보를 표현한다. 온톨로지는 일종의 지식 표현(knowledge representation)으로, 컴퓨터는 온톨로지로 표현된 개념을 이해하고 지식처리를 할 수 있다. 추론, 증명등의 처리에 온톨로지의 공리(axiom)와 규칙(rule)이 사용되며, 규칙 표현을 위해서 별도의 규칙 언어가 사용된다.

● 의미적으로 주석화된 웹(semantically annotated Web)

온톨로지로 주석화된 웹 정보 자원은 일종의 지식베이스를 형성한다. 시맨틱웹에서는 온톨로지의 의미적 상호 운용성을 기반으로 인터넷의 분산 정보 자원을 의미적으로 통합한 거대한 지식 베이스를 구축할 수 있다.

● 에이전트(agent)

인간(사용자)를 대신하여 정보 자원을 수집, 검색하고 추론하여, 온톨로지를 이용해서 다른 에이전트와 상호 정보 교환등의 일을 수행하는 지능형 에이전트이다. 지능형 에이전트는 시맨틱웹 기반 응용 서비스의 핵심 요소라 할 수 있다.

<시맨틱 웹 언어>

시맨틱 웹에서 Subject, Predicate, Object는 XML의 URI 형태로 표현되며, 이는 웹 환경에 산재한 자원에 대한 온톨로지를 기술하는 데 목적이 있다. 현재 시맨틱 웹 온톨로지를 기술하는 표준 언어로 W3C에서 제안한 RDF, OWL 그리고 ISO에서 제안한 TopicMaps 등이 있으나 국지적으로는 N3, N-Triple 또는 인공지능 분야에서 예전부터 쓰이던 KIF 형태로도 온톨로지가 작성된다.

<시맨틱 웹 기술과 표준>

시맨틱 웹은 다음과 같은 기술들로 구성되어 있다.

● Explicit Metadata

메타데이터와 추론에 필요한 규칙 등을 XML(eXtensible Markup Language), RDF(Resource Description framework)와 같은 언어 기술을 통해 표현한다.

● Ontologies

온톨로지(ontology)라는 지식 표현 기술을 이용하여 데이터의 의미와 관계 정보를 체계적으로 표현한다.

● Logical reasoning

추론은 온톨로지와 함께 결합된 관계 정보들로부터 새로운 정보를 도출해 내는 것을 가능하게 한다.

W3C는 시맨틱 웹 액티비티 그룹 산하의 워킹그룹을 통하여 다음과 같은 관련 표준을 개발하였다.

● RDF (Resource Description Framework)

● GRDDL (Gleaning Resource Descriptions from Dialects of Languages)

● RDFa in XHTML

● SPARQL Query Language for RDF:

● OWL (Ontology Web Language)

<시맨틱 웹 기술 계층 구조>

시맨틱 웹의 기술 계층 구조는 다음과 같다.

● URI (Uniform Resource Identifier)

웹 상의 자원을 식별하기 위한 객체의 명칭, 위치 등의 표현이다.

● IRI (International Resource Identifier with UNICODE)

● XML (eXtensible Markup Language)

메타 정보 표현 언어인 XML, XML 상에서의 동일한 요소나 속성을 구분하기 위해 쓰이는 이름인 Namespace, XML 문서의 마크업 방식에 대한 정의인 XML Schema 등과 같은 다양한 표준을 의미한다.

● RDF (Resource Description Framework)

RDF는 정보 자원이나 자원의 구조를 표현하는 언어이다.

● RDFS

RDF의 Schema 정보로 경량의 온톨로지를 표현한다.

● SPARQL

RDF 질의를 위한 언어이다.

● RIF (Rule Interchange Format)

규칙의 정의와 교환을 위한 계층이다.

● OWL

특정 도메인에 대한 공유되는 일반적인 이해와 개념, 개념과의 관계를 표현하기 위한 언어이다.

● Logic

기존에 정의된 정보들을 바탕으로 새로운 결론을 도출하는 추론 기능 등을 의미한다.

● Proof / Trust

웹의 정보에 대한 신뢰를 말한다.

<시맨틱 웹의 이상(理想)>

지금과 같이 사람만이 웹에 산재한 정보의 의미를 파악하는 것이 아닌, 자동화된 기계가 해석할 수 있는 일종의 표준 의미정보 교환의 수단 이 되는 것이 시맨틱 웹의 목적이다. 시맨틱 웹의 이상향은, 인터넷에 방대한 양의 온톨로지가 산재하고, 이를 자동으로 해석하여 처리할 수 있는 에이전트 소프트웨어에 사람 또는 에이전트가 질의를 하면, 컴퓨터가 자동으로 분산된 온톨로지를 탐색하고 추론하여 원하는 결과를 돌려주는 것이다.

<시맨틱 웹에 대한 오해>

1.현재 통용되는 웹 2.0이라는 용어는 오라일리 미디어(O'Reilly Media)에 의해 만들어졌으며 XML, AJAX, 시맨틱 웹과 같은 특정 기술을 지칭하는 말이 아닌, 현재 인터넷 업계의 신기술이 지향하는 경향을 일컫는 말이다. 1998년에 팀 버너스 리가 시맨틱 웹을 제안했을 때 "차세대 웹"이라는 표현을 사용하여 많은 사람들이 웹 2.0과 혼동한다.

2.시맨틱 웹을 통한 인터넷에 존재하는 모든 지식을 공유한다는 말과 같은 표현은 시맨틱 웹을 지나치게 확대 해석하는 전형적인 예이다. A 온톨로지와 B 온톨로지에 같은 개념에 대해서 서로 상충하는 관계를 가지는 경우는 얼마든지 일어날 수 있다. 시맨틱 웹의 온톨로지는 해당 분야(Domain)에 대해서만 유효하면 된다. 예를 들어 관공서 온톨로지에 개의 사체는 음식물 폐기물로 분류되어 쓰레기 봉투에 넣어야 하는 폐기대상이 될 수 있지만 동물병원 온톨로지에는 동물전용 화장터로 보내서 화장을 해야 하는 대상으로 분류될 수 있다. 따라서 해당 분야에 적합한 온톨로지를 선별하여 활용해야 한다.

3.“시맨틱 기술은 오직 웹만을 위한 것이다.”라는 생각이다. 이것이 시맨틱 기술에 관한 가장 일반적이고 보편적인 오류일 것이다. 하지만 실제는 그렇지 않다. 시맨틱 기술은 내부 시스템들에서도 활용할 수 있다. 시맨틱 기술은 웹에서의 응용뿐만 아니라 내부 정보의 활용과 웹 기반이 아닌 외부 정보의 활용까지도 가능하다. 즉 시맨틱 기술은 대규모 데이터 통합을 해결하기 위하여 사용될 수 있다.

4.“시맨틱 기술은 우리가 지금 사용하는 것으로부터 분리될 것이다.”라는 생각이다. 하지만 실제로 시맨틱 웹은 처음부터 새롭고 분리된 웹의 창조를 의도하지 않고 있다. 오히려 우리가 쉽게 볼 수 없는 것들을 찾아서 볼 수 있는 구조를 제공함으로써 오늘날 우리가 사용하는 문서들의 질적 향상을 꾀하는 것이 목적이라고 할 수 있다.

5.“시맨틱 웹 기술은 실제적으로 구조화된 데이터 접근만을 위한 것이다.”라는 생각이다. 많은 논문들이 현재 데이터베이스에 숨겨진 정보들을 온라인 접속을 통하여 어떻게 접근할 것인가에 초점을 맞추고 있다. 하지만 그것은 반쪽의 진실에 불과하다. 시맨틱 기술은 오히려 통합을 훨씬 더 단순하게 만들 수 있으며 구조화되지 않은 데이터를 위해서도 활용될 수 있다.

6.“시맨틱 웹은 공유하기를 원하지 않는 정보까지도 모든 사람이 사용할 수 있도록 만들 것이다.”라는 생각이다. 실제로 기업들은 때때로 웹 기술들이 통제의 결함을 지니고 있다는 문제에 직면하게 된다. 하지만 기업들이 웹에서 진정한 이득을 얻으려고 한다면 몇몇 데이터만 통제하면 된다. 불필요한 정보의 통제보다는 통제된 환경을 제한시키는 것이 더 필요할 것이다.

7.“시맨틱 웹이 새로운 존재를 만들어내기 위해 많은 투자를 요구하게 될 것이다.”라는 생각이다. 하지만 실제로 다른 사람들의 작업을 활용한다면 반드시 그런 것만은 아니다. 예를 들어, musicontology.com 혹은 DBpedia와 같은 것들을 필요에 맞추어서 더 구체적으로 변형하여 활용한다면 좋은 결과를 얻어낼 수 있을 것이다.

8.“시맨틱 웹 기술은 모두가 이론일 뿐이지, 아무도 실제로 시맨틱 웹을 가지고 무엇을 하고 있지 않다.”는 생각이다. 하지만 그렇지 않다. 이미 야후나 구글에서도 많은 시맨틱 웹 관련 검색 도구들이 개발되어서 사용되고 있으며, 이런 것들이 시맨틱 기술을 위해 새롭고 중요한 전환점이 될 것이다.

시맨틱 웹 기술은 단지 검색 엔진만을 위한 것은 아니다. 시맨틱 웹 기술은 암 치료의 증진에도 기여할 수 있고, 석유가스 산업에도 응용될 수 있으며, 많은 일반 기업들에서도 활용될 수 있다

이런 오해들을 짚어보면 의미 있는 시맨틱 기술이 회사들과 여러 기관들의 데이터를 관리하고 통합하는 방법”을 보여주고 있다는 사실을 알 수 있다.

그리고 결론적으로, 시맨틱 웹은 HTML로 대표되는 현존 웹을 대체하는 것이 목적이 아니라는 것이다. 기존 웹과 함께 의미정보를 포함하는 메타 데이터를 기술하는 시맨틱 웹이 공존하며 정보에 대한 자동화된 접근성을 높이려는 데 목적이 있다.

<시맨틱 웹의 응용>

대중적으로 가장 널리 알려진 시맨틱 웹의 활용 예는 RSS이다. RSS(RDF Site Summary) 첫 버전인 0.9와 1.0은 바로 RDF로 작성되어 있다. 이후 버전에서는 RDF를 사용하지 않으며 이름도 Really Simple Syndication 또는 Rich Site Summary로 혼재되어 사용되고 있다. 현재 시맨틱 웹에 대한 시도는 의미적 메타데이터 체계를 구축하고 이를 활용하고자 하는 다양한 분야에서 활발하게 진행되고 있다.

● 커뮤니티, 블로그

● 데이터 통합

● 포탈 및 검색

● 시맨틱 웹 서비스

● 기업 소프트웨어

● 지식 관리

● 비즈니스 인텔리전스

● 가상 커뮤니티에 대한 연결

● 멀티미디어 데이터 관리

● 콘텐트 어댑테이션 및 명명

<시맨틱 웹의 전망>

시맨틱웹은 이제 더 이상 연구를 위한 기술이 아니라, 상용화 단계로 발전하고 있다. eClassOWL, BioPAX와 같은 다양한 온톨로지, AllegroGraph, TopBraid와 같은 상용도구가 개발되었고, 노키아 S60 포털, Haper 온라인 매거진, Yahoo!Food등 수많은 사이트들에서 시맨틱웹 기술이 활용되고 있다. 이미 인터넷 상에는 107 시맨틱웹 문서가 존재하는 것으로 알려지고 있다. Garlik, Radar Networks, Joost, Ontology Works 등 수많은 시맨틱웹 기업이 활발한 제품 개발과 비즈니스 활동을 전개하고 있다.

분산된 정보자원을 의미적 상호 운용성으로 통합하여 거대한 지식 베이스를 구축한 시맨틱웹은, 웹서비스에도 의미적 상호운용성을 실현하여, 궁극적으로 시맨틱 웹 서비스(Semantic Web Service)로 진화하여 갈 것이다. 온톨로지 언어 OWL 개발과 동시에 서비스 온톨로지인 OWL-S가 개발되었고, W3C의 SWSI나 유럽의 WSMO/L/X 연구등에서 알 수 있는 바와 같이, 시맨틱웹은 지식을 넘어서 지식 서비스로 나아가고 있다.

시맨틱 웹의 방향현재는 서로 독립적이며 자발적으로 발전되어 온 웹2.0과 시맨틱웹은 자신의 영역을 더욱 확대하기 위하여 상존하고 있지만, 궁극적으로는 자연스럽게 통합되어 차세대 웹 기술로 나타날 것이다. 이미, Microformat, RDFa, GRDDL, RSS등에서 상호 협력이 진행되고 있고, 인간중심의 RIA 인터페이스와 컴퓨터 중심의 시맨틱 비즈니스 프로세스를 기반으로 하는 새로운 엔터프라이즈 시스템의 개발이 가속화되고 있다. 웹2.0과 시맨틱웹은 경계가 분명한 경쟁기술이 아니라, 그림2처럼 차세대 웹 기술 발전 추세에서 보는 바와 같이 차세대 웹을 향한 진행 과정의 기술로 가까운 시일 내에 서로를 포옹하게[모호한 표현] 될 것이다.

<참고 문헌 및 외부 링크>

1.Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila The Semantic Web, Scientific American, May 2001

2.Nigel Shadbolt, Wendy Hall, Tim Berners-Lee, The Semantic Web Revisited, IEEE Intelligent Systems, 2007

3.Semantic Web Best Practices and Deployment Working Group

4.James Hendler, Ora Lassila, SemWeb@5: Current Status and Future Promise of the Semantic Web, Semantic Technology Conference, March, 2006

5.Anupriya Ankolekar et al, The TwoCultures: Mashing up Web 2.0 and the Semantic Web, WWW2007, May, 2007

6.Tim Berners-Lee, Wendy Hall, James Hendler, Nigel Shadbolt, Daniel J. Weitzner, Creating a Science of the Web, Science, August, 2006

7.Tim Berners-Lee et al, A Framework for Web Science, Foudations and Trends in Web Science, Vol.1, No.1, 2006

8.전양승 외, 시맨틱 웹 서비스 기술 연구 동향, 정보과학회지, 2006년 4월

9.전종홍 외, 시맨틱웹, TTA Journal, No 107, 2006년, 10월

10.Loraine Lawson, Loraine Lawson, http://www.itbusinessedge.com/cm/blogs/lawson/myths-about-semantic-technology-part-i/?cs=33168, 2009

11.knol - 시맨틱웹

온톨로지

특정한 영역을 표현하는 데이터 모델로서 특정한 영역(domain)에 속하는 개념과, 개념 사이의 관계를 기술하는 정형(formal) 어휘의 접합으로 정의된다. 예를 들어, 생물종의 관계: “종-속-과-목-강-문-계”로 분류되는 생물과 생물 사이의 종의 관계, 영어 단어 사이의 관계 같은 것을 정형어휘로 기술하면 각각 온톨로지라고 할 수 있다. 웹의 급속한 발달로 인해 검색대상범위의 확대는 보다 정교한 검색을 필요로 하게 되었으며, 지능화된 정보검색시스템 개발을 촉진하는 계기가 되었다. 이런 계기를 바탕으로 웹자원을 효과적으로 관리할 수 있는 정보검색의 새로운 도구의 필요성이 대두되었다. 온톨로지는 시맨틱 웹을 구현할 수 있는 도구로써 지식개념을 의미적으로 연결할 수 있는 도구이다.

주로 인용되는 온톨로지에 대한 정의는 '어떤 관심 분야를 개념화하기 위해 명시적으로 정형화한 명세서 (An ontology is an explicit and formal specification of a conceptualisation of a domain of interest. (c.f. Tom Gruber, 1993)' 이다. 즉, 각 사물에서 공통점을 찾아내고 이를 하나의 집합 또는 범주로 나타내기 위해 의미, 지식의 쓰임새 등을 분명하고 자세하게 설명하는 것을 말한다. 또 Borst는 온톨로지를 '공유된 개념의 정형화된 명세이다. (Ontologies are defined as a formal specification of a shared conceptualization.)'라고 정의하고 있다. 앞의 정의에 '공유'의 개념이 추가되었는데, 이는 하나의 잘 정의된 개념을 각 분야에서 공통적으로 사용한다는 의미로 볼 수 있다.

역할과 기능시맨틱 웹 기술은 사람의 머리 속에 있는 언어에 대한 이해를 컴퓨터 언어로 표현하고 이것을 컴퓨터가 사용할 수 있게 만드는 것인데, 특별한 분산환경을 갖춘 웹에 구현하자는 것이다. 이것은 기계가 정보검색과 같은 사람의 요구를 더 잘 이해하고 적절하게 반응하도록 만들기 위해서이다. 사람과 기계 사이에 진정한 커뮤니케이션이 가능하기 위해서는 사람이 이해하는 수준으로 기계도 언어를 이해할 수 있어야 한다. 그러나 HTML 형태의 문서들로 이뤄진 현재의 웹은 사람에게 정보를 주는 역할은 하고 있지만 컴퓨터 프로그램이 각 문서의 내용을 정확히 파악할 수 없다. 온톨로지는 이러한 문제의식에서 출발한다. 세상에 있는 각각의 사물이나 사건들을 경험하면서 이들 속에 들어있는 특징을 파악해서 이해하는 방식을 개념화라고 하는데, 온톨로지는 컴퓨터에서도 사람이 갖고 있는 개념과 같은 것을 일종의 데이터베이스와 같은 형태로 만드는 기술이라 할 수 있다. 프로그램과 인간이 지식을 공유하는데 도움을 주기 위한 온톨로지는, 정보시스템의 대상이 되는 자원의 개념을 명확하게 정의하고 상세하게 기술하여 보다 정확한 정보를 찾을 수 있도록 하는데 목적이 있다. 온톨로지 기반의 시스템은 정보 콘텐츠 구조에 대한 명세서로서의 역할, 해당 분야의 지식 공유와 재사용, 해당 영역의 제약과 가정에 대한 명시, 지식과 프로세스의 분리 등의 장점을 가진다.

<온톨로지의 구성원소>

클래스(class), 인스턴스(instance), 관계(relation), 속성(property)으로 구분할 수 있다.

●클래스(Class)

클래스는 일반적으로 우리가 사물이나 개념 등에 붙이는 이름을 말한다고 설명할 수 있다. "키보드", "모니터", "사랑"과 같은 것은 모두 클래스라고 할 수 있다.

●인스턴스(Instance)

인스턴스는 사물이나 개념의 구체물이나 사건 등의 실질적인 형태로 나타난 그 자체를 의미한다. 즉, "LG전자 ST-500 울트라슬림키보드", "삼성 싱크마스터 Wide LCD 모니터", "로미오와 줄리엣의 사랑"은 일반적으로 인스턴스라 볼 수 있다. 이와 같은 클래스와 인스턴스의 구분은 응용과 사용목적에 따라서 매우 달라질 수 있다. 즉, 같은 표현의 개체가 어떠한 경우에는 클래스가 되었다가 다른 경우에는 인스턴스가 될 수 있다.

●속성(Property)

속성은 클래스나 인스턴스의 특정한 성질, 성향등을 나타내기 위하여 클래스나 인스턴스를 특정한 값(value)와 연결시킨 것이다. 예를 들어, "삼성 싱크마스터 Wide LCD 모니터는 XX인치이다."라는 것을 표현하기 위하여, hasSize와 같은 속성을 정의할 수 있다.

●관계(Relation)

관계는 클래스,인스턴스 간에 존재하는 관계들을 칭하며, 일반적으로 taxonomic relation과 non-taxonomic relation으로 구분할 수 있다.

Taxonomic Relation은 클래스,인스턴스들의 개념분류를 위하여 보다 폭넓은 개념과 구체적인 개념들로 구분하여 계층적으로 표현하는 관계이다. 예를 들어, "사람은 동물이다"와 같은 개념간 포함관계를 나타내기 위한 "isA" 관계가 그것이다.

Non-taxonomic relation은 Taxonomic Relation이 아닌 관계를 말한. 예를 들어, "운동으로 인해 건강해진다"는 것은 "cause" 관계(인과관계)를 이용하여 표현한다.

일반적으로 관계와 속성은 굳이 구분하여 칭하지 않는 경우가 많다. "isA(사람, 동물)", "cause(운동, 건강)", "hasSize(삼성 싱크마스터 Wide LCD, XX 인치)"와 같은 실제 클래스,인스턴스들 사이의 관계로 선언한 관계,속성을 관계,속성 인스턴스(relation/property instance)라고 부르기도 하는데, 이는 "isA", "cause", "hasSize" 등과 같이 정의하여 명명한 관계,속성과의 구분을 위하여서이다.

시스템 측면에 따른 구분언어 온톨로지(Linguistic Ontology) : 텍스트, 말뭉치 등에서 추출된 데이터나 정보에 대한 자연어 인터페이스를 지원하는 온톨로지이다. (예: CYC 온톨로지, EDR, WordNet)

공리 온톨로지(Axiomatized Ontology) : 정보시스템과 관련된 영역의 부분적 이해를 표현하는데 이용되는 규칙, 이론, 제한점 등의 스키마나 애플리케이션을 자동으로 생성시키는 것을 지원하는 온톨로지이다. (예: 웹 온톨로지)

언어 온톨로지 + 공리 온톨로지 : 인공지능 온톨로지이다.

구축 범위에 따른 구분일반온톨로지(Generic or common-sense ontology) : 우리 주위의 세상을 구성하는 일반적 개념들을 대상으로 구축한 온톨로지이다. 공간, 상태, 사건, 시간과 같은 일반적이고 포괄적인 지식에 대하여 의미론적 연관 관계를 구축한 개념의 집합체이다.

영역온톨로지(Domain ontology) : 특정 영역에서 유효한 지식들을 대상으로 구축한 온톨로지이다. 구체적인 사물 혹은 특정 학문영역과 같은 제한된 영역에서 의미론적 연관관계를 구축한 개념의 집합체라 할 수 있다.

구축 대상에 따른 구분메타데이터 온톨로지 : 데이터베이스 정보의 의미론적 연결을 위한 기술 어휘와 기준의 집합니다.

●웹 온톨로지(Web ontology) : 넓은 의미에서 메타데이터 온톨로지의 한 종류라 할 수 있으며, 웹 문서 작성 언어의 태깅과 정의에 필요한 기준, 기술방식의 의미론적 연결이라 할 수 있다.

●표현 온톨로지(Representational ontology) : 특정 영역(domain)에 해당하지 않으면서 무엇을 표현해야 하는지에 대한 언급 없이 프레임, 슬롯, 제한을 기술함으로써 개체(entity)를 표현하는 온톨로지이다.

●업무 온톨로지(Method/Task ontology) : 특정한 업무에 관한 정보를 제공하는 온톨로지이다.

온톨로지 언어온톨로지에서 주로 사용하는 언어에는 RDF, OWL, SWRL 등이 있다.

●RDF는 XML에서 발전한 형태이며, subject, object, predicate으로 이루어지며, 단순하게 개념 혹은 인스턴스 사이의 관계를 나타낸다. 일반적으로 복잡한 제약조건이 필요없는 일반 응용을 산정할 경우에 RDF를 많이 사용한다.

●OWL은 관계들 간의 hierarchy, 관계 인스턴스 내에서의 논리적 제약조건 등을 포함한 언어이다. 정밀하고 논리적인 추론을 필요로 하는 경우에 사용한다.

●SWRL은 추론을 위한 규칙을 정의하기 위하여 사용한다.

<적용 분야>

인공지능 분야가장 먼저 온톨로지 개념을 적용한 컴퓨터 분야는 역시 지식표현과 활용을 연구하는 인공지능 분야다. 특히 에이전트 분야는 이미 90년대 초부터 분산된 환경에서 에이전트들이 상호작용을 통해 의미있는 문제를 해결하기 위해서는 서로 공유할 수 있는 기본 지식기반의 필요하다는 것을 인식하여 일종의 온톨로지라 할 수 있는 개념 계층도(concept hierarchy) 등을 이용했으며, 지식과 정보를 교환하기 위한 질의어(예 KQML-Knowledge Query and Manipulation Language)와 지식교환형식(예: KIF-Knowledge Interchange Format) 등을 정의했다. 특히 미 국방연구처(DARPA)의 DAML-OIL(DARPA Agent Markup Language - Ontology Inference Layer)은 대표적인 온톨로지 표현언어 및 형식으로 받아들여지고 있다.

정보검색 분야

대표적 분야 중 하나인 정보검색 분야의 온톨로지는 용어모음이나 동의어사전 형태만으로도 불필요한 오류를 방지할 수 있고 검색효율을 높일 수 있다. 예를 들어 사용자가 잘못 기재한 ‘불공정 거레’라는 키워드는 온톨로지를 이용해 ‘불공정 거래’로 바로잡힐 것이며, ‘불공정 경쟁, 독점, 덤핑, 정부 보조금’과 같은 유사 또는 관련어를 이용해 더욱 풍부한 검색서비스를 제공할 수 있게 된다. 개방형 디렉터리 프로젝트[1]에서는 자발적으로 참여하는 사람들이 인터넷 정보의 분류체계를 만들고 있으며, 이 분류체계는 구글 등 상용검색사이트를 비롯한 수많은 사이트에서도 사용될 정도로 대표적인 웹정보 분류체계로 받아들여지고 있어 처음 방문하는 사이트에서도 익숙한 분류 카테고리를 이용할 수 있는 경우가 점점 많아지고 있다.

유비쿼터스

컴퓨팅 분야휴대형의 작은 무선기기들이 동적으로 임의 네트워크를 형성하는 환경에서 각 기기들이 서로의 서비스 기능을 광고하고 또 인식할 수 있어야 하는데, 서로 다른 시기에 상이한 업체에 의해 제조된 기기들 사이에서 이를 가능하게 하기 위해서는 동적으로 접근이 가능한 온톨로지의 사용이 타당한 대안으로 제시된다.

전자상거래 분야

온톨로지가 가장 널리 파급될 가능성이 있는 분야는 전자상거래 분야다. 컴퓨터 프로그램이 상거래의 일부 또는 전부를 맡아서 처리하는 것이므로 프로그램이 다양한 상거래 개념을 이해하고 처리해야 할 것이다. 로제타넷과 같은 전자상거래 프래임워크는 종합 온톨로지라 할 수 있는데, 예를 들어 로제타넷의 PIP(Partner Interface Process)는 거래 프로세스의 온톨로지로 볼 수 있고 로제타넷비즈니스사전(RNBD)과 로제타넷기술사전(RNTD)은 각각 비즈니스와 기술적인 개념들의 온톨로지로 볼 수 있다. 즉 표준화할 수 있고 일반화할 수 있는 개념들을 컴퓨터가 처리할 수 있는 형식으로 명시함으로써 공유할 수 있고 재사용이 가능한 틀을 제공할 수 있는 것이다.

출처

고영만 〈온톨로지와 웹 온톨로지 (Ontology and Web Ontology)〉. 성균관대학교 문헌정보학과. 온톨로지란 무엇인가.

이상구 〈[테마특강]온톨로지에 대한 새로운 접근

RDF

RDF(Resource Description Framework)는 웹상의 자원의 정보를 표현하기 위한 XML 규격으로 상이한 메타데이터간의 어의, 구문 및 구조에 대한 공통적인 규칙을 지원하는 기법을 통해 웹상에 존재하는 기계 해독형(machine-understandable)정보를 교환하기 위하여월드 와이드 웹 컨소시엄에서 제안한 것으로, 메타데이터간의 효율적인 교환 및 상호호환을 목적으로 한다. 이를 위해서 명확하고 구조화된 의미표현을 제공해 주는 공통의 기술언어로 XML(eXtensible Markup Language)을 사용한다. RDF는 데이터 모형, 데이터의 상호교환을 위한 구문, 스키마 모형, 기계 해독형 스키마를 위한 구문, 질문과 프로파일 프로토콜과 같은 요소로 구성된다.

<RDF 데이터 모형(Data Model)>

RDF 데이터 모형은 메타데이터의 일관적인 인코딩과 교환 및 작성을 지원하기 위한 표현모형으로 여러가지 유형의 메타데이터가 가지고 있는 어의(semantics)를 정의할 수 있도록 함으로써 구조적인 상호호환성을 제공한다. RDF 데이터 모형은 정보 자원(Resource), 속성 유형 (Property Type), 속성값(Value)으로 구성된다. RDF 데이터 모형에서 기술되는 정보 자원은 그 형태에 관계없이 URI로 식별가능한 모든 객체를 의미하며, 하나의 정보 자원은 여러 개의 속성 유형과 속성 값을 가질 수 있다. 속성 유형은 '저자', '서명' 등과 같이 자원의 속성을 적절한 이름으로 표현한 것이며, 속성값은 속성유형에 상응하는 값으로, 문자열이나 숫자 등과 같은 자연어로 상세하게 기술될 수도 있으며, 또다른 정보 자원이 되어 고유의 속성(Property)을 가질 수 있다. 속성이란 정보 자원과 속성 유형, 속성값을 모두 포함한 것으로, 속성 그 자체가 다른 속성의 값이 되기도 하며, 또는 그 자신이 또 다른 속성을 가질 수 있다. 이러한 동일한 정보 자원을 참조하고 있는 속성들의 집합을 기술(Description)이라고 한다.

<RDF 구문(Syntax)>

RDF 데이터 모형은 메타데이터를 정의하고 사용하기 위한 추상적이고 개념적인 구조를 제공하는 것이며, 실제로 메타데이터를 교환하고 작성하기 위해서는 구체적인 구문이 필요하다. 이를 위해서 RDF에서는 상호호환성과 확장성, 검증, 인간 및 기계가독성, 웹 상에서의 운용가능성, 그리고 복잡한 문서의 논리적 구조를 표현해 줄 수 있는 장점을 가지는 XML을 사용한다. 다만 RDF는 XML 문서유형정의부(DTD)를 정의하지 않는 유연한 구조를 취하고 있다. RDF에서는 동일 어의를 가진 여러 표현간의 불명확성을 고려하기 위해 XML의 Namespace기법을 사용하여 RDF기술 내에서 사용되는 어휘들에 대한 정의를 제공하는 메타데이터 스키마를 URI로 선언해 줌으로써 새롭게 작성된 메타데이터 어휘를 기계 해독이 가능하도록 처리해 준다. Namespace정의는 다음과 같은 형식으로 선언된다. <?xml:namespace name="URI" as='some-abbreviation"?> RDF 구문은 나열형구문(Serialization Syntax)과 축소형구문(Abbreviated Syntax)의 두 가지 형식으로 표현될 수 있는데, 축소형 구문은 HTML 문서 내에 RDF 메타데이터를 포함시킬 경우에 사용된다.

<RDF 스키마(Schema)>

RDF 스키마는 특정 메타데이터에서 정의하고 있는 어휘들을 선언하기 위해서 사용된다. 어휘(Vocaburaries)란 속성집합으로 자원을 기술하기 위해 각 메타데이터 형식들에서 정의하고 있는 메타데이터 요소집합을 말한다. 인간이 읽을 수 있고(human-readable) 기계처리가 가능한(machine-processable) 어휘들을 정형화 하는 것은 상이한 메타데이터 형식들간의 어휘 확장과 재사용, 상호교환을 가능하게 해 주는 것이며, 이러한 정형화를 위한 것이 바로 RDF 스키마이다. RDF 스키마는 RDF의 데이터 모형과 구문 명세에 의해서 표현된다. 현재 RDF 스키마 명세는 개발단계에 있으며, 더 많은 연구가 필요된다. 기본적인 RDF스키마 유형으로는 property, propertyType, instanceOf, subclassof, allowedPropertyType, Range 가 있다.

<더블린 코어에서의 RDF 적용>

더블린 코어 제5차 워크숍에서 다양한 형식의 메타데이터를 지원하기 위한 구조로 RDF를 채택하였으며, 특히 더블린코어 메타데이터를 RDF로 구현하였다. RDF를 이용하여 더블린 코어를 기술하기 위해 우선 더블린코어의 15가지 기술 요소를 더블린 코어 스키마로 정의하고, Namespace기법을 이용하여 더블린 코어를 선언한 후에 실제 정보자원의 기술을 위한 더블린 코어 레코드를 작성한다.

출처

1.김세정, 한승희(Kim Sei-Jung, Han Seung-Hee) 〈메타데이터간의 상호호환성을 위한 구조 연구 : Resource Description Framework를 중심으로(A Study on Architecture for Introperability Between Metadata Standards : Using RDF)〉. 연세대학교 대학원 문헌정보학과(Department of Library and Information Science, Yonsei). University)