There has recently been a noteworthy progress and a tremendous increase in research interests in the area of semantic web on which connected computers can perform various logical inferences. The main reason for these progress and increase in interests is because of the capability of the semantic web in providing, by using specific ontology, various web services that would have never been otherwise available. In this paper, we designed the ontology using OWL give a description of semantic web and implemented the relevancy search system which, by using the very same ontology, can now perform a relevancy search. Our relevancy search system returns a relevant result-normally a document-with a query that does not really contain any specific search keyword. However, assuming that the ontology continues to grow larger in size at the present rate, thus creating more difficulties for ontology experts in selecting the right relevant class in turn, there should have to appear a solution for those experts. In the steps towards providing such solution, this paper proposes a methodology that measures the class relevance in OWL document by using the class path length and the individual link structure. As a result, it has been sufficiently shown that the corresponding work in our experiments fulfills the general users' expectations.
최근 시멘틱 웹 분야에 있어서 많은 관심이 모아지고 있으며 다양한 연구가 진행 중이다. 시멘틱 웹은 컴퓨터가 논리적 추론을 할 수 있는 웹으로써 온톨로지를 사용하여 기존의 웹이 제공하기 어려웠던 서비스들을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 웹 온톨로지 언어인 OWL을 이용하여 기술한 온톨로지를 사용하여, 기존의 키워드 기반 검색 엔진에서 제공하기 어려웠던 연관 검색을 제공하는 검색 시스템에 대해 살펴 본다. 연관 검색은 키워드를 포함하고 있지 않더라도 키워드와 관련된 정보를 포함하고 있는 문서를 반환할 수 있는 검색 시스템이다. 이런 연관 검색을 제공하기 위해서는 온톨로지 내에 관련이 높은 클래스들을 선택해야 하는데, 온톨로지가 커지고 개념간의 링크가 복잡해질 경우 연관도가 높은 개념들을 선택하는 어려움이 증가할 수 있다. 이를 위해, OWL 문서 내에 존재하는 클래스들의 경로 길이와 인디비듀얼간의 연결 구조를 사용하여 개념에 해당하는 클래스들의 연관도를 측정하는 방법을 제시한다. 연관 검색 엔진에서 사용자의 만족도를 높이기 위해서는 키워드에 해당하는 클래스와 관련이 높은 클래스를 선택하여 해당 인디비듀얼들을 결과로 반환해야 하며, 이때 제안한 클래스 연관도를 사용하여 관련이 높은 클래스를 선택할 수 있다. 또한 실험을 통해 사용자의 만족도와 클래스 연관도가 유사함을 보이고, 사용자를 만족시키는 클래스 연관도에 대해 살펴본다.
