지난 2008년 7월 16일 기묘에서 주최한 시맨틱웹에 대한 세미나 발표자료들.
자료들이 잘만들어져서 보는것만으로도 꽤 흥미롭고 유익한 정보를 얻을 수 있다.
아쉽게도 김홍기 교수님의 자료는 구할 수 없었다.












참고)
http://cpeter7.blogspot.com/2008/07/blog-post.html
http://cherrykyun.tistory.com/269
http://blog.outsider.ne.kr/172

rdf:ID 와 rdf:about  뭐가 다른걸까.

The rdf:ID attribute on a node element (not property element, that has another meaning) can be used instead of rdf:about and gives a relative RDF URI reference equivalent to # concatenated with the rdf:ID attribute value. So for example if rdf:ID="name", that would be equivalent to rdf:about="#name". rdf:ID provides an additional check since the same name can only appear once in the scope of an xml:base value (or document, if none is given), so is useful for defining a set of distinct, related terms relative to the same RDF URI reference.
( http://www.w3.org/TR/rdf-syntax-grammar/#section-Syntax-ID-xml-base )

똑같은건데 rdf:ID 는 문서내에서 유일해야 한다는 얘기같군. 그리고,
not property element, that has another meaning <- 이건 Reification 에서 쓰일때 이야기인듯
http://www.w3.org/TR/rdf-syntax-grammar/#section-Syntax-reifying



참고)
Use rdf:about and rdf:ID effectively in RDF/XML
https://mailman.stanford.edu/pipermail/protege-owl/2007-March/001676.html

[Enterprise Ontology]
Enterprise Ontology: Theory and Methodology (Hardcover) / by Jan L.G. Dietz (Author)
http://www.springer.com/east/home/computer?SGWID=5-146-22-81056370-0
The Enterprise Ontology / by Dave McComb / Published: July 1, 2006
http://www.tdan.com/view-articles/5016
The Enterprise Ontology
http://www.aiai.ed.ac.uk/project/enterprise/enterprise/ontology.html
REA Enterprise Ontology Source Page
http://www.msu.edu/user/mccarth4/rea-ontology/
On Approach for Enterprise Ontology Transformation into Conceptual Model
/Olegas Vasilecas, Diana Bugaite, Justas Trinkunas
http://ecet.ecs.ru.acad.bg/cst06/Docs/cp/SIII/IIIA.23.pdf


기업 온톨로지 구축을 위한 AHP기법 기반의 시스템 우선 순위선정 방법
http://www.dbpia.co.kr/view/ar_view.asp?pid=760&isid=40594&arid=848925&topMenu=&topMenu1=
비즈니스 프로세스 및 비즈니스 정보 분석 개요
http://www.kito.co.kr/ebxml%20standard/kor/bpOVER.pdf
Semantic eBusiness
http://knowledge.kaistgsm.ac.kr/knowledge@KGSM/print.aspx?articleid=56

[방법론]
ontology development 101
http://protege.stanford.edu/publications/ontology_development/ontology101.html
온톨로지 구축방법
http://humbroll.springnote.com/pages/344340
온톨로지 구축과 의미 메타데이터 관리 (기초부터)
http://www.dpc.or.kr/workshop/5.pdf
온톨로지 구축 방법론 (김학래)
http://agent.itfind.or.kr/Datarpt/Web_R_13.pdf
웹 온톨로지 개발지침 연구
http://www.blogweb.co.kr/resources/haklae_guide_2005.pdf
온톨로지 구축방법 비교(OTK, CommonKADS, ONIONS, Ontology Development 101)

<<차세대 웹 기술: 시맨틱 웹>>

박영택
숭실대학교 컴퓨터학부 교수

1.개요
2. 시맨틱 웹 기술
3. 시맨틱 웹 피라미드
4. 시맨틱 웹 시장
5. 시맨틱 웹 시장 동향
6. 결론

1. 개요

1989년에 Tim Berners-Lee에 의해서 제안된 웹(Werld Wide Web: WWW)은 사람들 간의 정보 공유에 매우 큰 영향을 미쳤다. 많은 사람들은 자신이 생각한 내용이나 연구 결과를 HTML이라는 간단한 markup 언어로 표현하여 웹에 올려 놓을 수 있고, 웹에 올려진 정보는 사람들 간의 정보 공유에 매우 큰 기여를 하였다. 이에 따라 수많은 정보가 인터넷 상에 발표되고 유통되어서 사람들은 정보의 바다에서 자신이 원하는 정보를 유용하게 찾을 수 있고 이를 활용할 수 있게 되었다[1]-[2].
그러나 정보의 바다에 수많은 정보가 올려짐에 따라서 자신이 원하는 정보를 발견하는 작업이 점점 더 어려워지는 현상이 발생하게 되었다. 정보의 양이 적을 때는 웹으로부터 원하는 정보를 발견하는 데 어려움을 느끼지 못했지만, 점점 정보의 양이 많아짐에 따라서 정보를 발견하는 데 매우 많은 시간을 투자해야만 하는 현상이 생기게 되었다. 또한 웹에는 정보만이 존재하는 것이 아니라 점차적으로 서비스를 제공하는 응용 프로그램이 등장하게 되었는데, 이와 같은 응용 프로그램을 유효 적절하게 찾아서 활용하는 데도 많은 어려움에 봉착하게 되었다.
이러한 어려움을 극복하기 위해서 컴퓨터공학 분야에서는 소프트웨어 에이전트라는 방안을 제안하였다. 소프트웨어 에이전트는 사람이 하는 일을 대신하여 수행할 수 있는 지능형 소프트웨어를 총칭하여 부르는 이름이다. 사람을 대신한다는 의미는 일을 시킨 사람이 만족할 정도의 작업 결과를 내놓을 수 있다는 것을 뜻한다. 따라서, 소프트웨어 에이전트는 사람이 지시한 작업을 지시한 사람이 만족할 수 있는 수준의 결과를 제출할 수 있어야 한다. 그러나 사람이 지시한 일이라는 것이 일반적인 분야에서는 매우 높은 지능을 요구하기 때문에 지능형 에이전트를 구축한다는 것은 매우 어려운 일이다. 창의적인 작업이나 매우 복잡한 이론과 기술을 복합하는 분야에 에이전트를 활용하는 데는 아직까지 기술적인 어려움이 많이 있다. 그러나 비교적 단순 작업을 수행하는 분야에서는 에이전트가 성공적으로 사람의 일을 대신할 수 있다. 그러므로 웹은 에이전트가 사람에게 도움을 주기에 매우 좋은 분야이다. 사람이 웹에 있는 정보나 서비스를 검색하는 행위는 아직까지 단순한 작업이기 때문이다. 즉, 사람들은 자신이 원하는 정보의 주요 키워드를 주면 소프트웨어 에이전트는 웹에 있는 문서들에서 사람이 입력한 키워드가 있는 정보나 서비스를 찾아주면 되는 단순 작업만을 수행하면 되기 때문에 소프트웨어 에이전트가 매우 성공적으로 사람이 하는 일을 대신할 수 있었다. 이와 같은 대표적인 소프트웨어 에이전트가 우리가 일상 생활에서 활용하는 Google 같은 웹 검색 프로그램이다.
그러나 사람들은 이와 같은 단순 작업만을 수행하는 에이전트를 보다 지능화하기를 원하게 되었다. 그 이유는 단순한 에이전트만을 이용해서는 바쁜 일상 생활에서 자신이 만족할 수 있는 결과를 얻을 수 없었기 때문이다. 예를 들면, 키워드를 이용한 검색 프로그램을 이용하면 자신이 원하는 정보가 바로 나오는 것이 아니라 수천 또는 수만의 결과가 나오고 다시 사람이 이 중에서 자신이 원하는 정보를 찾는 수고를 해야 한다. 웹에 정보의 양이 적을 때에는 문제가 별로 심각하지 않았지만, 정보의 양이 많아지고 사람들이 보다 빠르게 정보를 요구하는 욕구가 높아짐에 따라서 기존의 웹은 많은 문제점을 노출하기 시작했다. 또한, 사람은 에이전트를 이용하여 웹에 있는 서비스를 자동으로 받고 싶지만, 기존의 에이전트는 단순 작업만을 할 수 밖에 없기 때문에 이와 같은 요구 사항을 만족시킬 수 없었다.
이와 같이 소프트웨어 에이전트가 제대로 동작을 못한 이유는 웹의 구조적인 문제에서 유래한다. 즉, 웹에 있는 모든 정보는 사람을 위한 정보이다. 사람은 웹에 있는 정보를 이해할 수 있으나, 소프트웨어 에이전트는 웹에 있는 정보를 이해할 수 없기 때문이다. 이와 같은 문제를 극복하기 위해서 웹을 주창하였던 Tim Berners-Lee는 1999년에 W3C를 중심으로 차세대 웹기술인 시맨틱 웹(Semantic Web)을 제안하게 된다[1]-[2],[8].

2. 시맨틱 웹 기술

가. 지능형 에이전트 기술

시맨틱 웹의 출현은 지능형 에이전트를 위한 새로운 공간을 제공하기 위한 것이라고 할 수 있다. 즉, 웹이 사람을 위한 사이버 공간을 제공하였다면, 시맨틱 웹은 지능형 에이전트를 위한 공간을 제공하여 보다 사람이 편리하게 에이전트로부터 정보를 찾거나 서비스를 받을 수 있게 하는 것이다. 웹에 있는 HTML문서는 사람이 보고 이해하는 데는 불편함이 없도록 설계되어 있으나, 소프트웨어 에이전트는 HTML문서를 이해할 방법이 없다. 예를 들면, 우리가 프랑스 영화를 볼 때 불어를 모르면 영화의 내용을 이해할 수 없는 것과 같이 소프트웨어 에이전트도 HTML문서를 보면 그 내용을 이해할 수 없다. 번역된 자막을 보면 우리가 프랑스 영화의 내용을 이해할 수 있는 것과 유사하게 소프트웨어 에이전트는 시맨틱 웹 환경에서 HTML문서의 메타데이터를 보면 HTML문서의 내용을 파악하게 된다. 그러나 불어 대본이 가지고 있는 의미와 자막에 번역된 의미의 차이는 매우 크다. 번역된 자막은 영화를 이해하는 데 필요한 최소한의 정보만을 가지고 있을 수 밖에 없다. 이와 같이 시맨틱 웹 공간에서는 지능형 에이전트가 웹에 있는 정보나 서비스를 한정된 범위에서 이해할 수 있는 구조를 만들어 줌으로써, 사람이 지능형 에이전트를 이용하여 보다 복잡한 작업을 시킬 수 있게 된다.
따라서, 소프트웨어 에이전트가 이해할 수 있는 단순한 언어를 이용하여 HTML 문서의 내용을 메타데이터의 형태로 표현하면 된다. 즉, HTML 문서가 있는 웹 공간은 사람을 위한 사이버 공간이고, HTML 문서의 메타데이터가 있는 웹 공간은 소프트웨어 에이전트를 위한 사이버 공간이라고 할 수 있다. 이때 메타데이터는 HTML문서의 내용을 표현하고 있어야 하는데, 사람이 생각한 모든 내용을 표현한다는 것이 불가능하므로 사람의 생각 중에서 소프트웨어 에이전트에게 가장 필요한 부분만을 개념화하여 표현하는 방식을 취하게 된다. 이와 같이 시맨틱 웹에서는 두개의 공간을 준비하여 지능형 에이전트가 활동을 할 수 있는 구조를 제공하게 된다.
시맨틱 웹 환경에서는 기존의 웹 공간과 이 웹에 있는 정보를 표현하는 메타 공간으로 구성된다. 이 메타 공간에 있는 정보는 웹 공간에 있는 HTML문서의 의미를 표현하고 있으며, 지능형 에이전트가 메타 공간에 있는 정보를 이해할 수 있도록 설계되어 있다. 메타 공간에 표현되는 언어는 한정된 vocabulary를 가지고 있고, 일정한 규칙을 가지도록 설계되었으므로 소프트웨어 에이전트는 메타 공간에 표현되는 언어를 이해할 수 있다. 따라서, 소프트웨어 에이전트는 사람이 지시한 작업을 수행하는데 웹에 있는 문서의 의미를 파악하면서 자동으로 문제를 해결할 수 있는 기반 구조를 가지게 되었다. 앞에서 들은 영화 예를 든다면, 영화의 자막이 없는 경우에 우리는 영화를 보면서 영화의 내용을 추측만하게 되지만 자막이 있는 경우는 영화의 내용을 알 수 있으므로 영화 스토리를 다른 사람에게 설명할 수 있게 된다. 기존의 웹에 있는 모든 소프트웨어 에이전트는 우리가 자막이 없는 프랑스 영화를 보는 것과 같이, 단순히 키워드 기반의 분석 작업에 의존하는 한계를 가지면서 사람이 지시한 작업을 수행하게 된다. 그러나 시맨틱 웹 환경에서의 지능형 에이전트는 웹에 있는 정보의 의미를 이해할 수 있는데, 이것은 우리가 영화의 자막을 보는 것과 유사하게 웹에 있는 HTML 문서의 메타데이터를 보면서 이해할 수 있게 된다.

나. 온톨로지 기술 개발

지능형 에이전트가 동작할 수 있도록 구조적인 공간을 만들어 주기 위해서는 사람이 만든 HTML문서의 내용을 메타데이터의 형식으로 표현하여야 한다. 이와 같은 메타데이터 공간을 지능형 에이전트가 활용하게 되므로 메타데이터를 표현하는 것은 매우 중요하다. 사람은 머리 속에 있는 생각과 개념을 이용하여 HTML문서를 표현하였으므로, 이와 같은 HTML 문서가 가지는 의미를 소프트웨어 에이전트에게 표현하기 위해서는 사람이 가지고 있었던 개념이나 생각을 표현하는 것이 필요하다. 이와 같은 시맨틱 개념을 이용하여 소프트웨어 에이전트를 위한 메타데이터를 표현하게 되는데, 사람이 생각한 시맨틱 개념을 소프트웨어 에이전트가 이해할 수 있도록 표현한 것을 온톨로지(Ontology)라고 한다[3].
온톨로지는 두가지 중요한 의미를 가지게 된다. 첫번째는, 메타데이터를 표현하기 위한 해당 분야의 개념이라고 할 수 있다. 예를 들면, 앞에서 예를 든 영화가 공상과학 영화라면 자막에는 과학 용어가 나오게 될 것이고 우리는 그 과학 용어에 대한 개념을 알고 있을 때 그 자막을 이해할 수 있다. 반대로 그 영화가 프랑스 역사물이라면 자막에 나오는 역사 사건에 대한 개념이 있을 때 그 영화의 내용을 이해할 수 있다. 이와 같이 자막과 같은 메타데이터가 있더라도, 그 자막에 있는 vocabulary에 대한 개념을 가지고 있을 때 그 내용을 알 수 있게 된다. 그러므로 온톨로지는 메타데이터에 있는 vocabulary에 대한 개념이라고 할 수 있다.
두번째는, 이와 같은 온톨로지는 공유(shared)된다는 점이다[3]. 즉, 온톨로지를 설계하는 것은 시맨틱 웹 프로그래머이고 이 프로그래머는 온톨로지를 설계할 때 일정한 규칙과 잘 정의된 방식에 따라서 설계하여 이 내용을 소프트웨어 에이전트에게 알려주게 된다. 이와 같은 과정을 거쳐서 온톨로지는 사람도 이해하고 소프트웨어 에이전트도 이해하는 특징을 가지게 된다. 여기서 소프트웨어 에이전트가 이해한다는 것은 에이전트가 온톨로지를 파싱할 수 있고, 그 구조를 이해한다는 것을 의미하는 것으로 지능을 가지고 이해한다는 것은 아니다. 따라서, 온톨로지 개발과정은 지능형 시스템의 지식베이스를 개발하는 과정과 매우 유사하다. 또한 온톨로지는 지능형 에이전트가 제공할 서비스에 따라서 다른 내용과 형식을 가지게 된다.

다. 메타데이터 표현 기술

시맨틱 웹이 성공하기 위해서는 메타데이타가 필수적이다. 사실 시맨틱 웹이 출현한 이유는 지능형 에이전트가 웹의 정보를 이해할 수 있는 공간을 구축하기 위함인데, 이와 같은 공간이 결국은 메타데이터이다. 즉, 웹에서는 HTML 문서와 같은 한 종류의 정보만 존재하지만, 시맨틱웹에서는 HTML문서가 가지고 있는 의미있는 정보를 지능형 에이전트가 이해할 수 있도록 메타데이터를 필요로 한다. 메타데이터는 웹상의 문서나 정보의 의미를 표현하는데, 예를 들면, 그 문서의 주요 개념, 저자, 저작 년월일 등이다. 어찌보면 매우 간단한 정보같지만 기존의 웹 상에서는 이와 같은 정보가 명시적으로 표현되지 않았기 때문에 소프트웨어가 처리하는데 매우 불편했고 따라서 소프트웨어의 지능이 떨어지게 되었다[1],[3].

3. 시맨틱 웹 피라미드

(그림 1)은 시맨틱 웹의 계층적 구조를 잘 나타내주는 대표적인 그림이다. (그림 1)을 보면 시맨틱 웹의 하부는 Unicode, URI, XML이라는 것을 쉽게 알 수 있다. 시맨틱 웹에서는 XML 구조를 사용하지만 단순히 markup 용으로 XML을 활용하고 있다. 시맨틱 웹에서는 모든 자료를 그래프의 구조로 보고 있다. 그래프의 한 조각은 subject, object과 이 둘을 연결하는 링크 정보로 표현된다. 이와 같은 그래프 구조를 표현하기 위해서 시맨틱 웹에서는 RDF(Resource Description Framework) 방식을 이용하고 있다. 앞의 구조에서 Ontology vocabulary, Logic, Proof는 시맨틱 웹의 중요한 구성요소이다. 이 부분이 가지는 의미는 앞에서도 설명하였듯이 소프트웨어 에이전트가 이해할 수 있는 온톨로지 vocabulary로 메타데이터를 표현하면, 이 내용을 소프트웨어 에이전트가 이해하고 인공지능의 로직 기반의 추론 과정을 이용하여 사람이 지시한 작업을 지능적으로 수행한다는 것을 의미한다. 이와 같이 로직 기반의 지능형 추론과정을 거치게 되면, 소프트웨어 에이전트는 자신이 수행한 작업을 설명할 수 있게 된다. 따라서, 에이전트가 수행한 작업의 내용을 Proof 하는 기능을 가지게 된다. (그림 1)은 시맨틱 웹이 지능형 소프트웨어 에이전트가 작업을 수행할 수 있는 인프라를 구축하고 있다는 점을 중시하고 있다고 볼 수 있다. 마지막으로, 소프트웨어 에이전트는 나쁜 의도를 가지고 있으면 안되고 서로 믿을 수 있도록 설계되어야 한다는 내용을 표현하고 있다.

시맨틱 웹은 HTML, XML을 기반으로 하고 있으며, 인공지능, 소프트웨어 공학, 프로세스 모델링 등의 학제간 연구를 통해서 발전하고 있다. (그림 2)에서 보여 주는 바와 같이 미국과 EU에서는 RDF, DAML(DARPA Agent Markup Language), OIL(Ontology Inference Layer)와 같은 온톨로지 모델링 언어를 개발하였다. 그 후에 미국과 EU는 공동으로 DAML+OIL를 제안하게 되었고 W3C는 2004년에 OWL(Web Ontology Language)을 제안하게 된다[1]-[3]. OWL은 현재 시맨틱 웹에서 온톨로지 표현 언어의 표준으로 채택되고 있다. <표 1>은 온토롤지 모델 언어의 종류와 특징을 보여주고 있다.

4. 시맨틱 웹 시장

가. 시맨틱 웹 시장

시맨틱 웹 시장은 현재 매우 초기 단계에 있다. 현재의 실정은 1980년대 말의 웹 시장과 유사한 상황이다. 온톨로지 표현 언어는 표준화가 된 상태이지만, 메타데이터를 자유롭게 저작할 수 있는 저작 도구가 보편화되어 있지 않아서 일반대중이 활용하는 데는 많은 어려움이 있다. 그러나 초기의 웹 시장이 그러하듯이 전문적인 분야에서는 매우 활발하게 시장을 형성하고 있다. 미국과 EU에서는 W3C[7], DARPA[6], DERI[5] 등의 연구소와 IBM, HP, Google 등의 회사에서 LEAD(Live Early Adoption and Development)와 같은 방식으로 컬러 애플리케이션(killer application)을 발굴하는 작업을 수행하고 있다. 현재 시맨틱 웹 시장은 온톨로지나 메타데이터를 적극 활용하는 분야나 활용할 수 밖에 없는 분야에서 시장을 형상하고 있다. 전자의 경우는 블로그 시장을 예로 들 수 있는데, 블로그 시장에 있는 모든 사용자들은 자신의 정보를 광고하는 데 열심인 그룹들이다. 이 그룹에서는 자신의 정보를 널리 알리기 위해서 온톨로지 기반의 메타데이터를 적극 활용하는 분위기이므로 시맨틱 웹의 컬러 애플리케이션이 생길 수 있는 가능성이 매우 크다. 이런 이유 때문에 MIT 인공지능 연구실과 IBM T.J. Watson연구소, 그리고 EU의 SWAD-E(Semantic Web Advanced Development-Europe) 등에서 연구가 진행되어 왔다. 두번째 시장은 엔터프라이즈 소프트웨어 시장이다. 이 시장은 지식 공유를 매우 중시하는 분야이므로 온톨로지를 이용한 메타데이터를 저작한다는 불편함을 극복하고서라도 지능형 소프트웨어를 생산하려는 의지가 매우 높은 시장이다. 따라서, 향후의 ERP, CRM, SCM시장 등도 점진적으로 온톨로지 기반의 지능형 소프트웨어로 발전할 것이라는 예측이 많이 나오고 있다.
이와 같은 시장이 충분히 성숙되면, 일반 사용자가 시맨틱 웹 시장을 창출할 것으로 예상하고 있다. Google과 같은 회사에서는 2010년경에 일반 사용자들이 시맨틱 웹을 활발히 활용할 것이라는 전망하에 수년전부터 시맨틱 웹에 대한 연구를 진행하고 있다.

나. 시맨틱 웹 서비스 시장

현재 웹 시장은 서비스를 포함하는 시장으로 확산되고 있다. 즉, 과거의 웹에는 문서나 정지영상과 같은 정적인 콘텐츠를 포함하고 있었지만, 근래에 들어 웹에서 서비스를 처리할 수 있는 응용 소프트웨어가 출현하고 있다. 현재, WSDL, UDDI, SOAP과 같은 방식을 이용하여 웹에 있는 서비스를 표현하고, 저장하고, 검색하는 웹 서비스 시장이 활발히 만들어지고 있다. 시맨틱 웹 서비스 분야에서는 이와 같은 웹 서비스에 온톨로지를 이용하여 서비스에 대한 메타데이터를 표현하므로써 지능형 에이전트가 사람을 대신하여 작업을 수행할 수 있는 시장을 개척하는 시도가 이루어지고 있다. 궁극적으로 미래 사회에서는 현재 사람이 하는 모든 웹상의 트랜잭션을 지능형 에이전트가 대신하게 될 것이므로 시맨틱 웹 서비스 기술은 매우 필수적일 것으로 예측을 하고 있다.
시맨틱 웹 서비스 분야는 DARPA에서 주도적으로 연구와 개발이 진행되고 있다. 현재는 웹에 있는 서비스를 표현하기 위한 온톨로지 표현 언어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 OWL-S를 이용한 웹서비스 온톨로지 구축을 하고 있다. 한가지 문제점은 기존의 대형 회사들이 이미 WSDL(Web Service Description Language), BPEL4WS(Business Process Execution Language for Web Service)과 같은 표준안을 사용하고 있기 ??문에 기업과 연구소간의 공동 작업이 매우 어려운 실정이다. 또한, EU에서는 DERI(Digital Enterprise Research Institute)를 중심으로 시맨틱 웹 기술을 이용한 웹 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다[5]. DERI에서는 WSMO conceptual 모델을 이용한 웹 서비스에 대한 연구를 진행 중에 있다. DARPA의 OWL-S나 DERI의 WSMO는 시맨틱 웹 서비스를 지향하는 점에서는 같은 방향이지만, OWL-S가 logic 중심이고 procedural 실행과정을 중시한 반면에 DERI의 WSMO는 보다 declarative한 방식을 취하고 있는 차이점이 있다.
시맨틱 웹 서비스 연구의 성공은 기업에서 사용할 수 있는 시맨틱 웹 서비스 온톨로지를 개발하는 것이 무엇보다 중요하다. 아무리 좋은 온톨로지라 하더라도 기업에서 현재 사용하고 있는 WSDL, BPEL과 연동할 수 없다면 매우 늦은 속도로 시맨틱 웹 서비스 기술과 시장이 형성될 것이다. 또한, 시맨틱 웹 서비스 온톨로지를 구축할 수 있는 인프라와 인력 양성이 중요한 문제점으로 대두되고 있다. 현재 OWL-S 온톨로지를 구축할 수 있는 저작 도구가 매우 빈약한 상태이고, OWL-S나 WSMO의 개념을 이해하여 온톨로지를 활용할 수 있는 전문 인력이 적다는 점도 문제점으로 대두되고 있다.

5. 시맨틱 웹 시장 동향

시맨틱 웹과 관련한 시장의 출현은 필수적인 것으로 간주되고 있다. 지금의 시맨틱 웹 시장은 1980년 말의 웹 시장과 매우 유사한 상황이다. 1980년대 말의 웹 시장이 형성되기 시작해서 지난 10여년간 매우 비약적으로 새로운 시장과 산업이 형성되었듯이 시맨틱 웹 시장도 향후 10년 동안 매우 빠른 속도로 확장될 것으로 예상하고 있다. Gartner 그룹의 분석에 의하면 온톨로지 기반의 기술이 향후 핵심 기술로 자리 잡을 것이며 2007년경에는 간단한 온톨로지가 응용 프로젝트의 75%를 차지할 것으로 예상하고 있다[9]. 2010년경에는 인공지능의 지식표현 기술[4]을 활용하는 강력한 온톨로지가 응용 프로젝트의 80% 이상을 차지할 것으로 예상하고 있다.
또한 Forrester의 연구 결과에 의하면 온톨로지를 이용하는 소프트웨어가 궁극적으로 성공할 것으로 예측하고 있다. 온톨로지 기반의 소프트웨어 에이전트를 활용하는 소프트웨어가 성공할 것이며 그렇지 못하는 응용 소프트웨어는 결과 쇠퇴할 것으로 예상하고 있고, 더 나아가서 점진적으로 자동화 할 수 있는 온톨로지 기술이 필요할 것으로 예상하고 있다[10]. TopQuadrant 사는 IT 분석가와 벤더들의 연구 결과를 바탕으로 2010년의 시맨틱 웹 시장을 (그림 3)과 같이 예상하고 있다. 이와 같은 분석은 향후에 활용될 Knowledge Management Infrastructure, 온톨로지 기반의 응용 소프트웨어, ERP/CRM 등과 같은 enterprise-class 응용 소프트웨어, 포털, 웹 서비스, 그리드 컴퓨팅, 유비쿼터스 컴퓨팅 등의 모든 소프트웨어를 대상으로 2010년의 시맨틱 웹 시장의 규모를 예측하고 있다.

TopQuadrant사의 분석을 보면, 시맨틱 웹을 위한 새로운 인프라를 구축하는 시장을 예상하고 있다. 현재 시맨틱 웹 시장을 활성화하기 위해서는 시맨틱 웹의 구축, 저장, 유통을 위한 제반 인프라가 필요한 실정이다. 이와 같은 현상은 1990년대 초반에 웹 시장이 시작할 때와 유사한 상황이라고 볼 수 있다. 근래에 들어 웹 시장에서는 많은 저작 도구와 관련된 유틸리티들의 출현으로 웹 산업의 활성화를 지원하고 있다. 시맨틱 웹 시장에서도 이와 같은 시도가 필요하다. 또한, 기존의 웹 소프트웨어를 시맨틱 웹 소프트웨어로 통합하기 위한 시장이 매우 활성화 될 것으로 예상한다. 이와 같은 시장은 시맨틱 웹 소프트웨어들의 통합 시장도 포함한다. 한가지 주목할 점은 시맨틱 웹 시장에서는 사람의 생각을 한정된 범위에서 이해하고 사람의 작업을 대신 수행할 수 있는 지능형 에이전트가 동작할 수 있는 인프라를 제안하고 있으므로, 이러한 기능을 활용할 수 있는 Discover & Access, Reasoning 시장이 활성화 된다는 점이다. 이와 같은 시장에서는 단순한 키워드 기반의 검색이 아니라 시맨틱 웹 상의 문서나 서비스의 의미를 파악한 지능형 에이전트가 자동으로 검색하고 계획할 수 있는 시장이 새롭게 형성되는 것을 의미한다. 또한, 통신(Communicate) 시장은 지능형 에이전트들 사이에 시맨틱 수준의 통신을 통하여 사용자가 요구한 작업에 대해서 전문가 수준의 결과를 얻기 위한 협업 시장을 의미한다.
IDC, Gartner, Meta Group, VSS, McKinset, TopQuadrant 사의 분석에 의하면 현재 2003년의 시맨틱 기술 시장이 20억 달러 규모에서 2010년에는 630억 달러 규모로 다른 소프트웨어, 하드웨어, 서비스 시장보다 현저하게 시장 규모가 확장될 것으로 예상하고 있다.

6. 결론

시맨틱 웹 분야는 새로 출현하는 시장이고 필연적으로 발전할 수 밖에 없는 분야로 간주되고 있다. 1980년 말에 웹 시장이 현재와 같이 큰 시장이 될 것이라고 예측한 사람들은 별로 많지 않았을 것이다. 2005년 현재 시맨틱 웹 시장에 대한 예측은 우리가 1980년 말에 웹 시장을 예측한 것과 같은 관점에서 접근할 필요가 있다고 본다. 그리고 시맨틱 웹은 지능형 에이전트가 동작하기 위한 인프라를 제공하고, 이를 기반으로 자동화되고 지능적인 소프트웨어가 동작하는 새로운 지능형 소프트웨어 시장을 가능하게 해준다. 이와 같은 시장은 매우 깊이 있는 원천 기술과 핵심 기술을 바탕으로 할 때, 국산 소프트웨어가 세계 시장을 선도할 수 있을 것이라고 예측할 수 있다. 단순한 프로그램 작업 만으로는 새롭게 도래하는 시맨틱 웹 시장을 선도할 수 없고, 보다 깊이 있는 원천 핵심 기술을 바탕으로 할 때 국산화율이 높은 시맨틱 웹 기반의 소프트웨어를 창출 할 수 있을 것이다.

<참 고 문 헌>

[1] Dieter Fensel, James Hendler, Henry Lieberman, and Wolfgang Wahlster, Spinning the Semantic Web, MIT Press, 2003.
[2] Grigoris Antoniou and Frank van Harmelen, A Semantic Web Primer, MIT Press, 2004.
[3] Dieter Fensel, Ontologies: A Silver Bullet for Knowledge Management and Electronic Commerce, 2nd edition, Springer, 2004.
[4] Ronald J. Brachman and Hector J. Levesque, Knowledge Representation and Reasoning, Morgan Kaufmann Publisher, 2004.
[5] DERI, http://www.deri.org
[6] DARPA, http://www.darpa.org
[7] W3C, http://www.w3c.org
[8] Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila, “The Semantic Web,” Scientific American, May 2001.
[9] Gartner, Semantic Web Rechnologies Take Middleware to the Next Level, 2002.
[10] Forrester Research, How Things Will Communicate, 2001.

제공 : DB포탈사이트 DBguide.net

출처명: ITFIND

출처 : http://twlog.net/wp/index.php?p=96

현재 진행하고 있는 시맨틱 웹 FAQ top 10을 위해 복습을 위해 모아놓은 시맨틱웹 관련 자료 모음집.

W3C, RDF/OWL specifications, semanticweb.org, daml.org,
Dave Beckett’s Resource Description Framework (RDF) Resource Guide 등은 이미 너무 잘 알려져 있으므로 모두 빼놓은 상태.

다음 카페를 2년여 정도 운영하면서 회원들이 가장 많이 물어보는 질문을 중심으로 만들고 있기 때문에 자료는 시맨틱웹의 개요에 관한 한글자료가 가장 많다.

[한글 자료]

* 개요 *
보이지 않는 공간의 혁명, 시맨틱 웹
시맨틱웹의 가능성과 한계
웹의 진화와 미래, 시맨틱웹
Introduction to Semantic Web (시맨틱 웹의 개요)
웹의 진화, 시맨틱웹(Semantic Web)
시맨틱 웹의 개요와 연구동향
시맨틱웹 - 차세대 지능형 웹 기술
시맨틱 웹
차세대웹
Ontology: Semantic Web
Web Ontology Language와 그 활용에 관한 고찰 (위키)
네이버 지식in 질문 답변
<월요논단>웹 서비스와 시멘틱 웹

* 온톨로지 *
[특강]온톨로지에 대한 새로운 접근
온톨로지 관련 네이버 블로그
한국어정보처리와 온톨로지
웹온톨리지의 표준화

* 응용 *
시맨틱웹과 검색 시스템 연결
시맨틱 웹 기술을 적용한 지식관리시스템 아키텍처에 관한 연구
3차원 그래픽 웹 데이터베이스와 시맨틱 웹
효과적인 시맨틱 웹의 구현을 위한 마크업 언어
Semantic Web과 e-Learning

* 그외*
OWL 웹 온톨로지 언어
RDF Primer (한글)
시맨틱웹 관련 논문 모음
W3C 코리아 메일링 리스트
HOLLOBLOG (별주부뎐)
ZebehnLog
태우’s log
다음 시맨틱웹 카페
네이버 시맨틱웹 카페1
네이버 시맨틱웹 카페2
온톨로지

[영어 자료]

* 개요 *
Intro to SemWeb (또는 quicktime 버전)
The Semantic Web: A Primer
The Semantic Web (Scientific American 기사)
The Semantic Web: 1-2-3
The Semantic Web: An Introduction
The Semantic Web In Breadth
August 2009: How Google beat Amazon and Ebay to the Semantic Web
Semantic Web (wikipedia 정의)
Questions on Semantic Web
RDF Introduction
Making a Semantic Web
Tutorial on OWL

* 응용 *
시맨틱웹 응용 Case (WWW 2004)
ISWC 2004: Demo Papers
Ontology-Driven Software Development in the Context of the Semantic Web
온톨로지 모음1 (schemaweb)
온톨로지 모음2 (rdfdata.org)

* Extensive *
[Always On 기사] Tomorrow’s Semantic Web: Understanding What We Mean
[Always On 기사] It’s a Matter of Semantics
[Always On 기사] Deep Thought
[Always On 기사] Mining the Semantic Web
[Always On 기사] On the Radar: The Relationship Web
[Always On 기사] The Ontological Challenge
[Always On 기사] Semantic Development in the Enterprise
[Always On 기사] Economies of (Semantic) Scale
[Always On 기사] Because Humans Are Chaotic, Our Systems Are Chaotic
Missing Web
SIG SEMIS 기사 모음
rdf vs. xml
Scalability Report on Triple Store Applications
The Semantic Web in Ten Passages

* 그외 *
Semantic Web Tutorial 자료 모음
The Semantic Web, Syllogism, and Worldview
WWW Past & Future - Berners-Lee - Royal Society
Building the Semantic Web
시맨틱웹 수업 1
시맨틱웹 수업 2
W3C 소개
Semantic Web, Phase 2: Developments and Deployment
W3C 시맨틱웹 메일링 리스트
rdfweb-dev 메일링 리스트
시맨틱웹 관련 블로그

+++

ㅁ The Semantic Web

(by Tim Berners-Lee, James Hendler and Ora Lassila. Scientific American)

ㅁSearch RDF data with SPARQL

   SPARQL and the Jena Toolkit open up the semantic Web

   Philip McCarthy (philmccarthy@gmail.com), Software development consultant, Independent    -  10 May 2005

ㅁAn Idiot's Guide to the Resource Description Framework

ㅁ KEM 고도화를 위한 온톨로지 기반 시맨틱 웹 연구

- 시맨틱웹 기술전반에 대한 개략적인 설명과 국내외 사례, 그리고 실제 적용을 위해
설계한 예를 볼수 있는 꽤 유용한 자료

* KEM(korea educational metadata)

http://www.keris.or.kr/upload/board01/250285503.pdf

출처 : http://www.kosen21.org/pls/kosendev/menu.home_index?vc_url=
/pls/kosendev/WEBZINE_CLIENT.contents_view?n_webzine_seq=
61%26n_board_seq=646%26n_data_seq=1032%26n_total=4

성원경  한국과학기술정보연구원

[시맨틱 웹 기술과 응용 시스템]

시맨틱 웹에 대한 Tim Berners-Lee의 정의는 시맨틱 웹을 “확장된 현재의 웹(an extension of the current web)”으로 명시하였다. 그러나 시맨틱 웹은 이미 웹의 범위를 넘어, 정보서비스 분야와 같은 여타 분야에서도 정보 접근성(information accessibility) 향상을 위한 기술로서 폭넓게 응용되고 있다. 이는 시맨틱 웹의 구현을 위한 요소 기술들이 “시맨틱 웹 기술”이라는 하나의 독자적인 기술 영역으로 확장되었으며, 현재 웹의 확장으로서의 시맨틱 웹은 결과적으로 정보서비스 분야와 마찬가지로 “시맨틱 웹 기술”의 한 응용 영역이 되었음을 의미한다고 말할 수 있을 것이다.

시맨틱 웹 응용 시스템에서 시맨틱 웹 기술은 다음의 영역들에서 중요한 역할을 한다.

- 콘텐츠 부문
시맨틱 웹 응용 시스템에서 콘텐츠는 매우 중요한 위치를 점한다. 이는 시맨틱 웹 기술이 전술한 바와 같이 메타데이터에 기반하기 때문이다. 시맨틱 웹 기술에서의 콘텐츠는 정보 자원을 모델링하기 위한 OWL 온톨로지와 이에 기초하여 RDF 트리플 형태로 만들어진 정보 자원에 대한 메타데이터들로 구성된다. 여기서 한 가지 지적해야 할 것은 OWL이 유일한 온톨로지 표현 언어가 아니라는 것이다. 온톨로지는 오래 전부터 인공지능 분야의 주요 연구 대상이었으며 그 결과 KIF/S CL, OKBC, F-Logic, LOOM 및 UML 등과 같은 다양한 표현 체계가 사용되어 왔었다. 그러나 적어도 시맨틱 웹 기술 분야에서는 OWL이 표준 온톨로지 표현 언어로 지정되었으므로 시스템 및 콘텐츠 부문의 호환성과 상호운용성(interoperability)을 고려한다면 OWL의 사용은 필수적이라고 할 수 있다.

- 지원 도구 부문
지원 도구는 시맨틱 웹 응용 시스템의 개발을 지원하기 위한 것으로서 대표적인 지원도구로는 온톨로지 편집기인 Protégé(http://protege.stanford.edu/)와 시맨틱 정보 주석(semantic annotation) 도구인 Amaya(http://www.w3.org/Amaya/)가 있다. Protégé는 맨체스터 대학과 협력하여 스탠포드 대학에서 2007년 현재 버전 3.3 베타까지 개발되었으며 RDF, RDFS 및 OWL을 지원한다. 또한 Protégé의 기능 확장을 위해 함께 사용될 수 있는 87개의 다양한 플러그 인(plug-in)이 현재 제공되고 있다.
한편 W3C에서 개발된 Amaya는, html 문서 편집 기능뿐만 아니라 html 문서 내의 정보 개체에 시맨틱 정보를 부착할 수 있는 주석 기능도 갖추고 있어서, 시맨틱 웹 환경에 게시될 수 있는 웹 문서의 제작을 지원하는 도구로서 활용될 수 있다.
온톨로지 편집기나 시맨틱 주석 도구와 함께 언급될 만한 또 다른 지원 도구로는 URI 관리기를 들 수 있다. URI는 정보 자원의 정의와 식별을 위해 일종의 식별자(identifier)로 부여되는 것으로서, 동일 대상을 지칭하는 다양한 형태의 정보 자원들에게는 동일한 URI가 부여되어야 하며, 반대로 동일한 형태의 정보 자원들이라도 다른 대상을 지칭한다면 별개의 URI가 부여되어야 한다. 이는 같은 이름을 가져도 다른 사람이라면 다른 주민등록번호가 부여되는 것과 마찬가지 이치이다. 따라서 URI의 일관성 유지는 정보 자원들 간의 통합•연계 및 추론 과정의 일관성 확보를 위해 반드시 필요한 것이라 할 수 있다. 그러나 이와 같은 중요성에도 불구하고, 현재까지 URI의 일관성 유지에 대한 연구는 소수에 그치고 있으며 구현된 도구도 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 OntoURI가 유일한 실정이다. 이는 아마도 시맨틱 웹 기술에 대한 연구가 온톨로지와 추론에 집중되고 있기 때문일 것이나 현실적인 시맨틱 웹 응용 시스템의 개발을 위해서는 반드시 다루어져야 할 사항이다.

- 엔진 부문
엔진 부문에는 시맨틱 웹 응용 시스템의 실행을 위해 필요한 소프트웨어들이 포함되며 OWL 추론 엔진이 그 대표적인 예이다. OWL 추론 엔진은 OWL 온톨로지와 대용량의 RDF 인스턴스 데이터를 저장하는 기능과 함께 추론 메커니즘을 따라 저장된 정보에 대한 질의 및 탐색을 고속으로 처리하는 기능을 수행한다.
OWL 추론 엔진은 추론 방식에 따라 “DL 기반 엔진”과 “규칙 기반 엔진”으로 구분된다. DL 기반 엔진은 tableaux 알고리듬을 사용하여 추론을 하며 RacerPro, FaCT, Pellet 등이 대표적이다. 반면 규칙 기반 엔진들은 FOL(First-order Logics), F-Logic, Production Rule 등으로 기술된 메타 추론 규칙을 사용하여 추론을 수행하는 것으로서 Jena, Bossam, JTP, XSB 등이 그 예에 속한다. 추론 엔진은 그 기능상 시맨틱 웹 응용 시스템의 성능을 좌우하는 핵심 엔진이다. 그러나 아직까지는 대개의 상용/비상용 추론 엔진들의 처리 대상 데이터의 규모가 작고 느린 응답 속도가 문제점으로 지적되고 있어 추가적인 개선이 필요한 실정이다.

- 표준 부문
시맨틱 웹 기술과 관련된 표준은 크게 수평적 표준(horizontal standard)와 수직적 표준(vertical standard)으로 구분된다. 수평적 표준은 시맨틱 웹 기술 일반 표준으로서 W3C의 RDF, RDFS 및 OWL에 대한 표준이 그 예이다. 현재까지의 시맨틱 웹의 수평적 표준들에는 온톨로지와 그 인스턴스들인 RDF 트리플들을 “어떻게 표현하는가?”에 대한 규정만이 언급되고 있으며 “어떤 방법으로 구축하며, 어떻게 적용하는가?”에 대한 규정은 존재하지 않는다. 그러나 구축 방법과 관련하여서는, 표준화된 것은 아니지만, CYC 방법론, KACTUS 방법론 등 다양한 방법론 등이 사용되고 있으며, 적용 방안 역시, 많은 관련 연구들이 진행 중이므로 추가적인 표준안이 마련될 수 있을 것으로 기대한다.
수평적 표준에 대비되는 수직적 표준은 특정한 분야의 특정 목적을 위해 제정된 것들로서, 시맨틱 웹 기술과 관련된 주요 수직적 표준들로는 저작물의 메타데이터 표현을 위한 DC(Dublin Core), 블로그와 같이 갱신이 잦은 디지털 콘텐츠의 배포를 위한 RSS(Really Simple Syndication) 그리고 세계 표준은 아니지만 의료 분야의 용어 표준화 및 통제를 위하여 사실상 의료 분야의 표준으로 활용되고 있는 UMLS(Unified Medical Language System) 등이 있다.

[시맨틱 웹 기술의 응용 분야]

다음 그림은 현재 시맨틱 웹 기술이 활용되고 있거나 활용이 가능한 다양한 응용 분야를 예시한다.



위의 응용 분야들에서의 시맨틱 웹 기술의 활용 범위는 크게 “시맨틱 정보 주석”, “온톨로지 기반의 통합” 및 “추론”으로 구분된다. 이 가운데서 “시맨틱 정보 주석”은 시맨틱 웹 기술을 가장 기초적인 수준에서 응용하는 것으로서, 최근 웹 2.0에서 많이 언급되고 있는 사용자 태그 또는 folksonomy를 활용하여 문서 정보뿐만 아니라 멀티미디어 정보들을 분류•연계하는 포털들이 그 대표적인 응용 사례에 속한다. 그러나 사용자 태그의 경우, 태그들의 의미와 태그들 간의 관계에 대한 명확한 정의가 없다는 것은 문제점으로 지적될 수 있을 것이다. 동일한 태그도 사용된 의미와 용도가 다르다면 태그를 통한 정보의 의미적 분류 및 연계는 불가능하기 때문이다. 이와 같이 주석 정보의 활용은 반드시 온톨로지를 전제로 한다.

시스템 통합과 상호운용성 분야도 온톨로지가 매우 유용하게 사용될 수 있는 분야이다. 통합과 상호운용성은 기본적으로 구문적(syntactic), 구조적(structural) 합의가 필요하다. 구문적 합의를 통하여 교환되는 정보 또는 메시지의 형식을 정의하여야 하며 구조적 합의를 통하여 교환 정보의 구조를 통일하여야 한다. 그러나 진정한 통합 및 상호운용성을 위해서는 무엇보다도 교환되는 정보의 해석과 관련된 의미적 합의가 반드시 필요하며 이때 시맨틱 웹 기술의 온톨로지가 활용될 수 있다. 대표적인 사례로는 SOA(Service-Oriented Architecture)와 Web Services를 들 수 있는데, SOA와 Web Services는 컴포넌트 서비스에 대한 메타데이터의 생성과 관리에 온톨로지를 적용하여 서비스들 간의 의미적 통합 및 상호작용이 가능한 “시맨틱 SOA”, “시맨틱 Web Services”로 발전하고 있다.

마지막으로, 정보 검색 및 지식 관리 분야도 시맨틱 웹 기술의 적용이 시도되고 있는 주요 분야 중 하나이다. 이 분야에서는 정보 획득, 조직화 및 교환 측면에서 많은 난제들이 제기되어 왔었다. 키워드를 사용하는 기존 방식에서는 필요한 정보를 찾고, 분석하고 또한 이형의 시스템들 간의 정보를 공유•교환하는 것이 매우 어려웠기 때문이다. 시맨틱 웹 기술은 이러한 문제점들을 해결하기 위한 방안으로 적용이 시도되고 있으나 대상 데이터 규모가 방대하고 특히 앞에서 언급했듯이 추론 엔진의 성능이 아직은 충분하지 않아서 문제 해결에는 다소의 시간이 필요할 것으로 예상된다.

[시맨틱 웹 기술의 미래]

WWW2004 기조 연설에서 Tim Berners-Lee는 다음과 같이 말하였다.

“Semantic web is for connecting things“

(출처: http://www.w3.org/2004/Talks/0519-tbl-keynote/slide17-0.html)

이는 시스템이든 자원이든 연계가 필요한 영역이라면 모두 시맨틱 웹 기술의 적용이 가능하다는 것으로서, 달리 말하자면, 시맨틱 웹 기술은 정보기술 전반에 적용이 가능하다는 것을 의미한다.

정보기술 전반에는 이와 같이 시맨틱 웹 기술의 발전과 함께 변화의 물결이 일고 있으며 시맨틱 웹 기술은 그만큼 많은 관심과 기대의 대상이 되고 있다. 그러나 이러한 변화의 물결이 찻잔 속의 물결에 그치지 않기 위해서는 이미 구축되어 있는 정보들로부터 시맨틱 메타데이터를 생성하는 과정을 효율적으로 지원할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 새로운 정보들은 시맨틱 웹 기술의 지식화 과정에 따라 구축하여 즉시 사용할 수 있겠으나, 이미 구축되어 있는 대량의 정보들은, 대응하는 시맨틱 메타데이터가 없을 경우, 시맨틱 웹 기술의 혜택을 볼 수 없기 때문이다. 시맨틱 웹 기술이 아무리 좋은 기술이더라도 이미 존재하는 대량의 정보들을 처리할 수 없다면 그 미래가 보장되기 어려울 것이라는 것은 자명하다.

그러나 시맨틱 웹 기술에서 무엇보다도 당장 필요한 것은 제기된 모든 문제를 해결하기 위하여 기술 자체를 고도화하는 것이 아니라 현실적인 상황에서 실제로 쓰이는 사례를 많이 만들어 내는 것일 것이다. 미흡한 부분이 있더라도 실제로 시맨틱 웹 기술이 적용되어 상당한 개선이 보이고 그 결과가 검증된다면 시맨틱 웹 기술을 활용하고자 하는 추세는 더욱 강화될 것이며 이로 인해 시맨틱 웹 기술의 더 많은 발전이 가능할 것이다.

오라클에서도 많은 일들이 일어나고 있군요. TopQuadrant 사와 밀접한 관계인듯,.

Semantic 테크놀로지 센터
http://www.oracle.com/technology/global/kr/tech/semantic_technologies/index.html

Oracle Database 10g RDF 데이터 모델을 이용한 Semantic Web 애플리케이션의 개발

오라클의 서버 테크놀로지 담당 디렉터 Xavier Lopez, 테크니컬 스태프 수석 위원 Melliyal Annamalai가 오라클 오픈월드에서 발표한 프리젠테이션 자료로 Semantics 테크놀로지의 특성과 활용 분야, RDF에 대한 최신 정보 등을 소개하고 있습니다.

W3C 의 RDF 문서(SPEC , set of six)
Primer
Concepts
Syntax
Semantics
Vocabulary
Test Cases

An Introduction to RDF and the Jena RDF API (RDF 입문서로 추천!!)
http://jena.sourceforge.net/tutorial/RDF_API/index.html

From  IBM developerworks

최고의 매시업 -- 웹 서비스와 시맨틱 웹, Part 1: 웹 서비스 사용과 결합 (한글)

매시업이란이란 여러 개의 서비스로에서 가져온 데이터를 결합하여 새로운 것을 만들어내는 애플리케이션을 말합니다. 본 연재를 통하여, 각기 다른 매시업들에서 추출한 데이터를 저장하는 것에 그치지 않고, 시맨틱 기술을 이용하여 서비스를 교환하거나 데이터를 선택하는 방식으로 자신만의 매시업을 만들어낼 수 있는 '궁극' 의 매시업 개발에 대해 소개하고자 합니다. 여기서는 자바 프로그래밍, 서블릿과 JSP, 오픈 소스 제나(Jena) 프로젝트의 소프트웨어와 DB2의 새로운 네이티브 XML 기술을 사용합니다. Part 1에서 Nicholas Chase는 매시업 개념을 소개하고 간단한 버전의 매시업을 어떻게 개발하고 활용하는지 보여줄 것입니다.

최고의 매시업 -- 웹 서비스와 시맨틱 웹, Part 2: 매시업 데이터 캐시 관리 (한글)
검 색할 때, 온라인 쇼핑을 할 때, 또는 지도 서비스를 사용할 때 사용하는 많은 대용량 애플리케이션들은 완전히 새로운 애플리케이션에서 여러분이 쓰기 위한 데이터를 제공합니다. 엔터프라이징 애플리케이션 개발자들은 몇 가지 애플리케이션의 데이터 세트를 결합해 특정 목적을 이루기 위한 매시업 애플리케이션을 개발해왔습니다. 이 연재의 Part 1에서는 다양한 서비스로부터 데이터를 가져와 결합시키는 애플리케이션에 대해 설명하였습니다. 이제 우리는 DB2 9 데이터베이스에 어떻게 호출 결과를 저장하는지, 그리고 외부 서비스를 가볍게 하여 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있는 방법은 무엇인지에 대해 논의할 것입니다.

최고의 매시업 -- 웹 서비스와 시맨틱 웹, Part 3: RDF와 RDFs 이해하기 (한글)
최고의 매시업이 갖는 힘은 시맨틱 웹 기술, 특히 웹 온톨로지 언어(OWL)를 이용하여 매시업에 지능을 갖추게 하는 것입니다. OWL에 대해 자세히 알아보기에 앞서 필요한 것은 그 기본 언어인 RDF(Resource Description Framework)와 RDFs(RDF Schema Language)에 대해 이해하는 것입니다. 본 튜토리얼은 RDF와 RDFs를 다룸으로써 웹 서비스에 온톨로지를 만들고, RDF를 사용하여 다른 프로젝트를 수행할 수 있도록 도울 것입니다.

최고의 매시업 -- 웹 서비스와 시맨틱 웹, Part 4: 온톨로지 만들기 (한글)
본 연재는 사용자에게 보여주는 데이터를 제어할 수 있는 매시업 애플리케이션을 만드는 방법에 대해 자세히 다루고 있습니다. 그렇게 하려면 지능이 필요합니다. 이제 RDF(Resource Description Framework)로 정보를 나타내는 방법을 알았으니 XML 기반 웹 온톨로지 언어(이하, OWL)를 사용해 온톨로지를 만들어 보겠습니다. OWL을 사용해 서비스나 서비스 부분 중 하나를 자동으로 선택할 수 있습니다.

최고의 매시업 -- 웹 서비스와 시맨틱 웹, Part 5: 웹 서비스 변경하기 (한글)
본 연재는 사용자가 볼 수 있는 데이터를 제어할 수 있는 매시업 애플리케이션을 만드는 방법에 대해 자세히 다룹니다. 이제 서비스로 나타나는 개념을 정의하는 온톨로지를 만들 수 있게 되었으니 사용자들이 원하는 서비스를 선택할 수 있게 할 수 있습니다.

최고의 매시업 -- 웹 서비스와 시맨틱 웹, Part 6: 사용자에게 제어 능력 주기 (한글) 본 튜토리얼은 매시업 애플리케이션을 만드는 방법을 다루는 연재의 마지막 튜토리얼입니다. 이제 제대로 작동하는 애플리케이션과 프레임워크를 가짐으로써 시스템이 시맨틱 추론을 통해 어떻게 서비스를 작동시키는지 이해할 수 있습니다. 본 튜토리얼에서는 사용자가 서비스 유형과 웹 서비스에서 뽑아낸 데이터, 그 데이터의 프레젠테이션을 선택할 수 있도록 사용자에게 제어 능력을 주는 방법을 다룰 것입니다.

Jena는 HP 시맨틱 웹 연구소(HP Labs Semantic Web Research)의 Brian Bride에 의해 개발된 시맨틱 웹 프레임워크이다. RDF, RDFS 및 OWL을 위한 프로그래밍 환경과 기본적인 RDF파서를 제공하며 내부적으로 룰(rule)기반의 추론엔진을 포함하고 있다.

* Introduction to Jena
Use RDF models in your Java applications with the Jena Semantic Web Framework
http://www-128.ibm.com/developerworks/java/library/j-jena/

* http://jena.sourceforge.net/

* HP Jena Tutorial 및 Persistent한 Model 만들기

* JenaRDB로 Sparql수행하는 예제

* Jena 사용하기

* A Programmer's Introduction to RDQL