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130308 디지털컨버젼스i 2교시

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130308 디지털컨버젼스i 2교시

  1. 1. 1. 시멘틱웹(Semantic Web) Preview 항목 상세내역 개요 의미기반 웹의 개념 파악 및 관련 기술에 대한 학습 기출여부 75-관, 84-관, 87-조, 92-조, 93-관, 96-관 관련KeyWord 의미기반, Semantic, Ontology, RDF, 지능형 웹 http://www.w3.org/2001/sw/SW-FAQ 추천사이트 http://www.w3.org/2001/sw/#spec 기술발전 - 상황인식, 개인화, 지능화, WEB3.0 RoadMap 기타 -0- ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  2. 2. 1. 시멘틱웹(Semantic Web)1. 시멘틱 웹의 개념가. Semantic Web의 정의 - 기존 웹기술에 의미적 요소를 부가하여 기계가 웹 Contents를 해석하고 의미해결을 가능하게 하는 차세대 지능형 웹 – 웹상에 존재하는 자료에 의미를 부가하고 사람이 관여하지 않아도 컴퓨터가 자동으로 처리할 수 있는 차세대 지능적인 웹 - 1999년, Tim Berners-Lee (W3C) -1- ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  3. 3. 1. 시멘틱웹(Semantic Web) 나. Semantic Web의 필요성 구분 설명 자원 표현의 한계 - 현재 웹은 HTML언어로 웹문서 만을 표기하는 웹으로써 자원을 표현하는데는 한계가 존재 Semantic - 웹 문서끼리의 관계가 설정 되지 않았으므로 컴퓨터가 시맨택을 이해하지 못하는 단점이 표현의 부재 존재함 - 현재 웹은 URL 만으로 문서를 인식하는데 모든 객체들을 URL로 인식하기에는 문제점이 URL의 단순성 존재 다. Semantic Web의 특징 - 정보를 검색할 때 더 정확한 검색이 가능하다. - 서로 다른 이형질 소스의 정보를 통합 비교가 가능하다. - 어떤 리소스에 대해서도 의미적이고 기술적인 정보 연계가 가능하다. -2- ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  4. 4. 1. 시멘틱웹(Semantic Web) 라. Web의 발전현황 -3- ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  5. 5. 1. 시멘틱웹(Semantic Web)2. Semantic Web의 구성도 및 구성요소가. Semantic Web의 구성도 나. Semantic Web의 구성요소 구분 내용 자원 지침 - URI/Unicode - 웹의 모든 자원을 명시적으로 지침할 수 있게 만듦 - XML - 웹 페이지 코딩 도구(≠HTML), 기계중심 자원 서술 - 데이터의 의미를 표현하기 위해 존재 - RDF - 웹 상의 자원(Resource) 기술하기 위해 메타데이터로 표현한 XML기반의 Framework 지식 서술 - Ontology - XML 용어, RDF 개념간의 구체적인 관계를 담은 공유 용어집(백과사전) 통합 운영 - Agent - Ontology를 이용하여 정보를 추출하고 추론을 이용하여 정보를 가공 지식 추론 - Logic - 인공지능 기반의 추론 연구 신뢰성 보안 - Proof/Trust - 개념적인 차후 연구 과제 -4- ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  6. 6. 1. 시멘틱웹(Semantic Web)3. Semantic Web과 현재 Web의 비교가. Semantic Web과 현재 Web의 비교 - 현재 웹은 링크만을 표현할 수 있는 반면 시맨틱웹은 링크 위에 설명을 붙여 놓아 쉽게 정보를 추론할 수 있음 -5- ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  7. 7. 1. 시멘틱웹(Semantic Web) 현재Web Semantic Web 자원 공유 및 통합 불가능 자원 공유 및 통합가능 문서의 Syntax 만 표현 문서의 Syntax 및 Semantics 도표현 데이터의 재사용불가 데이터의 재사용 가능 추론이 불가능 추론이 가능 HTML로 표현 XML, RDF, OWL 언어로 표현 나. Semantic Web의 활용분야 분야 내용 사례 - e-commerce 전자 상거래 - ebxml과 같은 전자상거래 프레임워크와 연계 - e-catalog - e-CRM Data Mining - Web Mining, Text Mining, Concept Mining - 검색엔진 - Topic Map 지식처리 - Agent를 이용한 대량의 지식축적 및 분배 - 시소러스 웹 서비스 - 기업의 비즈니스 서비스 Component 연계 - UDDI -6- ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  8. 8. 1. 시멘틱웹(Semantic Web)4. Web3.0의 이해 가. Web3.0의 개념 - 2006년 뉴욕 타임즈 기자 존 마코프가 처음 사용한 개념으로 사용자가 원하는 정보를 즉 직관적인 경험을 제공하는 Semantic Web 기반의 지능형 웹 - Web3.0은 도처에 설치된 컴퓨터를 Seamless 네트워킹으로 연결하여 인간 중심의 정보 서비스를 제공 가능한 맞춤형 서비스 플랫폼 -7- ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  9. 9. 1. 시멘틱웹(Semantic Web) 나 . Web3.0의 기반 기술 기술 설명 - 인간이 사용하는 정보 체계를 기계가 인식하고 기계와 인간이 같이 웹 정보를 동일하게 인식하게 하기 위한 기술 표준의 정의 및 용어 활용 시멘틱 웹 - 정보를 제공하고 찾아 판단하는 지능을 만들어 웹 뿐만 아니라 개인화된 사람과 동일한 정보의 입력 수정이 지속적으로 이루어 지게 되는 환경 - 인간 사이 Context가 종합적으로 교감, 전달 되는 것처럼 개인에 대한 지속적인 수정과 상황인식 기술 갱신으로 일종의 지능 행위를 통해 개인화된 지능 서비스를 제공 할 수 있음 - Agent를 활용하여 웹 정보를 개인별로 분류, 수정, 갱신하고 이를 기반으로 개인별로 개인화 기술 최적의 정보를 제공 - 정보를 수집하고 처리하는 주체로 이용자의 상황과 의도를 이해하고 자립적인 판단에 의해 처리하는 기능 프로그램 에이전트 - 인간과 컴퓨터 간의 인터페이스로 제안되는 개념으로 인터넷 상의 정보를 자동적으로 수집해서 데이터 베이스화 하는 프로그램 클라우드 컴퓨팅 - 인터넷 접속만 가능하면 어떤 단말기로든 원하는 작업을 수행 할 수 있는 환경 -8- ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  10. 10. 1. 시멘틱웹(Semantic Web) 다. . Web2.0과의 비교 구분 Web2.0 Web3.0 정보 제작 능력 정보 검색 능력 정보가치 공유, 개방, 참여 개인화, 지능화 공유가치  수익모델 개인 맞춤 정보 지식과 네트워크 중심의 데이터와 상호작용 데이터와 정보 중심의 상호작용 정보를 고객화(Customization)하는 개인화 과정 정보이용자 인간 인간, 기계 대형화, 집중화 분산(필요한 정보만 선별) 정보권력 (대형 플랫폼) 과다 정보로 대형화 불가한 시대 플랫폼 형태 참여, 공유, 개방 시멘틱 웹 기반 주 수익모델 광고 아직 없음 기반 기술 서버 관리 능력 상황 인식 센싱 및 연계 기술 -9- ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  11. 11. 2. RDF(Resource Description Framework) Preview 항목 상세내역 개요 구조화된 메타데이터의 재사용과 교환 및 인코딩을 위한 표준 프레임 워크 기출여부 관련KeyWord Semantic Web, RDF Schema 추천사이트 기술발전 메타데이터는 RDF로 통합되고, 메타데이터의 등록,인증,지침을 RoadMap 제공하는 ISO/IEC 11179 표준이 확산될 것임 기타 - 10 - ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  12. 12. 2. RDF(Resource Description Framework)1. RDF의 개념가. RDF의 정의 - Semantic 을 문서에 부여하기 위해 W3C가 제안한 프레임워크 - 구조화된 메타데이터의 재사용과 교환 및 인코딩을 위한 표준 프레임 워크 나. RDF의 필요성 기술 설명 - 의미 표현의 수단 상호 운영성 - 다양한 메타데이터 사이의 연결을 위해 의미(semantics), 구조(structure) 및 구문(syntax)에 대한 공통적인 규칙 및 메타데이터 사이의 상호운용성 지원 - 기계가 접근 가능한 웹 자원에 의미를 부여할 수 있도록 함으로써 지능형 웹 기계인식 지능형 웹 에이전트가 처리할 수 있는 지식기반 정보를 구축 XML의 - XML은 태그는 정의 가능하나 태그의 의미는 부여할 수 없음 문제점 극복 다. RDF의 특성 - 상호 운용성 (Interoperability) - 구문 독립성(Syntax Independence) : 어의적인 차이의 인정 (예 : 저자/Author, 감독/Director) - 자원을 기술하거나 검색하는데 용이 - 확장성(extensible) : 자원을 기술하려는 경우 성격 및 XML 자체 확장성, 특성에 따라 자유롭게 기술 - 11 - ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  13. 13. 2. RDF(Resource Description Framework)2. RDF의 구성 및 예제가. RDF의 구성 구성 설명 자원(Resource) - RDF로 기술되는 모든 것 즉 Identity가 있는 모든것 특성(Property) - Resource를 기술하기 위한 특징, 속성, 관계 - Resource가 가질수 있는 Value 서술(Statements) - 노드(Node)와 아크(arc)로 표현 나. RDF의 예시 - 예를 들어 ‘www.rdf.co.kr’이라는 웹페이지 제작자가 홍길동이라면 URL은 자원이 되고 제작자는 속성 유형이 되며 ‘홍길동’은 속성값이 된다. Resource Property value <rdf> <description about = “www.rdf.co.kr”> Property type www.rdf.co.kr 홍길동 <creator> 홍길동</creator> Has the create </ description > </rdf> - 12 - ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  14. 14. 2. RDF(Resource Description Framework)3. RDF Schema에 대한 이해가. RDF Schema 의 특징 – 특성에 대한정의나 사용상의 제약사항을 기술한 것임 – RDF의 의미는 스키마를 통해서 표현됨 – RDF문을 구성하는Term 정의 – RDF 단어들에 대한 세부적인 의미서술사전 나. RDF Schema 와 XML Schema 비교 구분 RDF Schema XML Schema - RDF에 나타나는 Object의 관계를 개념 - XML Data의 Format을 정의 서술하는 Frame 구현기술 - 문서의 구조, 의미 서술 - XML 문서 형식 기술 - 속성 중심 구조 - Tree 지향 모델 모델 - 객체 사이의 관계를 정의하는 모델 - 문서의 구조를 정의하는 모델 해석 - 의미 해석 - 문법 해석 - 13 - ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  15. 15. 2. RDF(Resource Description Framework)4. RDF의 활용 가. RDF 응용분야 응용분야 설명 - 메타 데이터에 정의된 특정 분야의 정보를 쉽게 검색할 수 잇어 향상된 검색 자원탐색 능력을 제공 - 데이터베이스나 웹 사이트에서 이용 가능한 컨텐츠를 메타 데이터로 기술해 목록분야 메타데이터 사이의 상호운용이 가능 지능형 S/W 에이전트 - 메타 데이터로 지식을 표현해 에이전트가 가진 지식의 공유와 교환이 가능 - 웹 페이지의 자료를 등급화해 원하는 자료를 검색할 수 있고, 유해한 정보를 내용 평가영역 차단 가능 가. RDF 향후 전망 - Semantic Web 구현을 위한 핵심 요소기술 - 메타데이터 통합을 위한 새로운 가능성 제시 - 웹 상에서의 메타데이터는 보다 완전히 표현할 수 있는 수단으로 자리매김할 것임 - RDF 기반의 파싱 기술 연구 및 개념 및 지식 표현 기술에 대한 연구가 필요 - 메타데이터는 RDF로 통합되고, 메타데이터의 등록,인증,지침을 제공하는 ISO/IEC 11179 표준이 확산될 것임 - 14 - ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  16. 16. 3. Ontology Preview 항목 상세내역 개요 실세계의 모든 객체를 개념화하여 의미를 부여하고 관계를 표현한 지식사전 기출여부 75-관, 78-조, 93-관 관련KeyWord 지식사전, DAML+OIL, OWL, OIL, Modeler, Generator, Validator 추천사이트 http://readholic.com/category/ontoBox - 지능화된 e-Biz 기술발전 - 웹 검색 RoadMap 기타 - 15 - ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  17. 17. 3. Ontology 1. Ontology의 개념 가. Ontology 의 정의 - 실세계의 모든 객체를 개념화하여 의미를 부여하고 그들간의 관계를 표현한 지식사전 - 실세계(도메인)에 존재하는 모든 개념들과 개념들의 속성, 그리고 개념들이 상호간의 어떻게 연결되어 있는가에 대한 정보를 가지고 있는 지식베이스 나. Ontology 의 필요성 – 이질성의 데이터 검색 불가능 (용어들간의 상호 운영성(Interoperability)) – 도메인지식에 대한 재사용 불가능 – 사용자의 요구 중 광범위한 수용성 증가 다. Ontology 의 역할 - 객체의 관련 정보를 Ontology에 명시하여 시멘틱 웹의 자원을 식별하고 그 자원을 추적하는 추론을 가능하게 함 - 시멘틱 웹 모델들간의 관련성 파악 2. Ontology 의 생성 및 구성 가. Ontology 의 설계과정 - 16 - ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  18. 18. 3. Ontology 나. Ontology 의 생성 구성요소 구성 요소 설명 - 데이터 베이스를 참조하여 지식을 개념화 온톨로지 모델러 - 개념화간의 계층적 구조를 위하여 구분 규칙(Taxonomy Rule) 적용 (Ontology Modeler) - 온톨로지 생성기에 개념화 용어를 제공 온톨로지 생성기 - 온톨로지 모델러로부터 받은 용어에 명세화 (Ontology Generator) - 온톨로지 언어(지식 표현 언어)로 작성 온톨로지 검사기 - 작성된 온톨로지의 유효성을 검사 (Ontology Validator) - 온톨로지 언어의 문법적인 검사 다. Ontology 의 생성언어 표현 언어 내용 -Ontology Web Language OWL -논리계층의 Formal Semantic제공 -DAML+OIL의 namespace와 속성변경 사용 의미 구조,문법 -Ontology Interface Layer OIL -논리계층 및 상위레벨의 Semactic 지원으로 추론계층지원 -DARPA Agent Markup Language Formal DAML+OIL -논리적 계층에서의 의미 지원 Sementic -Resource Description Framework RDF -데이터계층의 구조와 Syntax 정의 -웹자원의 메타정보 표현언어 - 17 - ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  19. 19. 3. Ontology 라. Ontology 의 Layer Layer 내용 의미 언어 - Formal Semantics Logical Layer - Reasoning Support -Higher Semantics -DAML+OIL, OWL - Heavy weight Ontology - Definition of Vocabulary Schema Layer -Semantics -RDF Schema - Light weight Ontology -Simple Data Model and Syntax Fromat Data Layer Data -Structure Syntax -RDF, XML Schema -RDF : Instance - 18 - ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부
  20. 20. 3. Ontology 3. Ontology 의 요소기술 및 활용분야 가. Ontology 의 요소기술 - XML, RDF의 계층적 구성 - 추론 규칙(Inference Rule) : 메타데이터와 대비되는 특징 예) 성인 도서는 미성년자에게 판매할 수 없다는 규칙 - 분류체계(Taxonomy) - 지식 표현 기술 - 색인 기술(Indexing) - 온톨로지 표현언어(DAML+OIL) 나. Ontology 의 활용분야 응용 분야 설명 지능화된 e-Biz - CRM, ERP, SCM, EAI등에 활용 검색분야 - 인공지능 기반 검색 엔진에 유용 Web Commerce - 쇼핑 에이전트, 지능화된 온라인 가게, 지능화된 e-Marketplace - 중립적 온톨로지 작성 Community Reference - 커뮤니티 참조는 동일한 언어로 작성해야 하고 서로 다른 기종의 환경하에서 사용하기 위해 다른 언어로의 전환이 가능해야 함 - DB 스키마 정의나 온톨로지 명세화 같은 DB 주석을 위한 공통의 사전 정의 Vocabulary 정의 - 지식에 대한 서술과 공유를 위해 동일한 표준 용어로써 기술함 정보 이용 - 온톨로지는 공통적으로 공유되는 지식의 용어를 제공함을써 서로 다른 언어로 공통 방법 제공 작성이 되어 있어도 지식을 제공할 수 있음. - 19 - ㈜인포레버컨설팅 교육사업본부

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