KR101646754B1

KR101646754B1 - 모바일 시멘틱 검색 장치 및 그 방법

Info

Publication number: KR101646754B1
Application number: KR1020150037336A
Authority: KR
Inventors: 이경호; 송민재; 신상진; 엄숭광
Original assignee: 연세대학교 산학협력단
Priority date: 2015-03-18
Filing date: 2015-03-18
Publication date: 2016-08-12
Also published as: US10289717B2; US20160275196A1

Abstract

본 발명은 모바일 장치에서 정보를 검색하는 장치와 그 방법에 관한 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 제한된 리소스를 가지고 있는 모바일 환경에서 적용이 가능하도록 간소화된 모바일 온톨로지를 제공하고, 또한 모바일 기기 내의 다양한 어플리케이션들이 각 사용하는 DB들을 통합하여 통합된 검색 환경을 제공할 수 있는 모바일 온톨로지를 제공하는 것이다. 또한 모바일 기기 내의 로컬 데이터베이스를 검색하고, 필요에 따라 웹으로 확장하여 검색을 수행하는 기능을 제공하는 시멘틱 검색 엔진을 제공하는 것이다.
이를 위하여 본 발명은, 로컬 데이터베이스에 모바일 온톨로지를 적용하여 생성된 모바일 온톨로지 데이터베이스와 시멘틱 검색 엔진 장치를 개시한다. 여기서 본 발명에 따른 시멘틱 검색 엔진 장치는 사용자로부터 입력받은 자연어 질의문을 재정리하여 키워드 그래프로 변환하는 질의문 정리부; 상기 변환된 키워드 그래프와 상기 온톨로지 데이터베이스를 이용하여 사용자의 질의 의도에 관한 정보를 포함하는 응답 그래프를 생성하는 응답 그래프 생성부; 상기 생성된 각 응답 그래프에 대하여 사용자 의도 적합 점수를 산출하는 점수 산출부; 및 상기 점수를 기준으로 우선 응답 그래프를 선정하고, 상기 선정된 우선 응답 그래프를 이용하여 메타-SQL문을 생성하고, 상기 생성된 메타-SQL문을 이용하여 사용자의 질의에 대한 검색 결과를 생성하는 검색결과 생성부를 포함한다.

Description

모바일 시멘틱 검색 장치 및 그 방법{Apparatus and Method of Mobile Semantic Search}

본 발명은 모바일 장치에서 정보를 검색하는 장치와 그 방법에 관한 것이다.

다양한 종류의 모바일 기기들의 사용이 증대됨에 따라 모바일 데이터를 검색하고 관리 및 이용하는 다양한 종류의 검색 방법들이 제안되고 있다. 현재 대부분의 모바일 플랫폼들에서는 키워드 기반의 전문 검색(Full Text Search) 방법을 제공하고 있다. 그러나 기존의 모바일 검색 방식들은 각 어플리케이션들에 의하여 각각 독립적으로 관리되는 데이터베이스들로부터 통합적인 검색을 수행하지 못하여, 사용자의 의도를 정확하게 반영한 검색 기능을 제공하지 못하는 한계점이 있다. 또한 기존의 모바일 검색 방식에서는 검색 도메인이 로컬 디바이스 내의 데이터베이스로 한정되거나 또는 웹으로 한정되어, 분리되는 한계점이 있다.

한편 시멘틱 웹 환경이 도래함에 따라 온톨로지를 이용하여 빅 데이터 환경에서 사용자가 원하는 의미 정보를 효율적으로 검색하기 위한 다양한 시멘틱 검색 방법들이 제안되고 있다. 그러나 기존 웹 상에서의 시멘틱 검색 방법은 트리플 구조로 저장된 시멘틱 데이터베이스를 전제로 하고, 또한 시멘틱 연산을 위하여 상당한 시스템 자원을 필요로 하는 한계점이 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 제한된 리소스를 가지고 있는 모바일 환경에서 적용이 가능하도록 간소화된 모바일 온톨로지를 제공하고, 또한 모바일 기기 내의 다양한 어플리케이션들이 각 사용하는 DB들을 통합하여 통합된 검색 환경을 제공할 수 있는 모바일 온톨로지를 제공하는 것이다. 또한 모바일 기기 내의 로컬 데이터베이스를 검색하고, 필요에 따라 웹으로 확장하여 검색을 수행하는 기능을 제공하는 시멘틱 검색 엔진을 제공하는 것이다.

이를 위하여 본 발명은, 로컬 데이터베이스에 모바일 온톨로지를 적용하여 생성된 모바일 온톨로지 데이터베이스와 시멘틱 검색 엔진 장치를 개시한다. 여기서 본 발명에 따른 시멘틱 검색 엔진 장치는 사용자로부터 입력받은 자연어 질의문을 재정리하여 키워드 그래프로 변환하는 질의문 정리부; 상기 변환된 키워드 그래프와 상기 온톨로지 데이터베이스를 이용하여 사용자의 질의 의도에 관한 정보를 포함하는 응답 그래프를 생성하는 응답 그래프 생성부; 상기 생성된 각 응답 그래프에 대하여 사용자 의도 적합 점수를 산출하는 점수 산출부; 및 상기 점수를 기준으로 우선 응답 그래프를 선정하고, 상기 선정된 우선 응답 그래프를 이용하여 메타-SQL문을 생성하고, 상기 생성된 메타-SQL문을 이용하여 사용자의 질의에 대한 검색 결과를 생성하는 검색결과 생성부를 포함한다.

상기 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 일 유형에 따른 모바일 검색 장치는, 로컬 데이터베이스에서 검색을 수행하는 모바일 검색 장치에 있어서, 상기 로컬 데이터베이스에 저장된 데이터들에 대한 모바일 온톨로지를 관리하는 모바일 온톨로지 관리부; 및 검색 질의문을 입력받고, 상기 검색 질의문을 구문 분석하여 상기 검색 질의문에 포함된 키워드들을 연결한 키워드 그래프를 생성하고, 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드 그래프에 대응하는 응답 그래프를 생성하고, 상기 응답 그래프를 이용하여 상기 로컬 데이터베이스에서 상기 검색 질의문에 대응하는 데이터를 검색하는 시멘틱 검색부를 포함할 수 있다.

여기서, 상기 모바일 온톨로지는 상기 로컬 데이터베이스에 저장된 데이터들에 대한 추상화 개념인 컨셉들과, 상기 컨셉들을 각 노드로 하여 서로 연결하는 연결 에지를 포함하고, 하나의 상기 연결 에지로 연결된 상기 컨셉들은 서로 간에 개념의 상하 관계에 따라, 상위 개념을 나타내는 상위 컨셉 또는 하위 개념을 나타내는 종속 컨셉인 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 연결 에지는 상기 상위 컨셉과 상기 종속 컨셉 간의 소속 관계를 나타내는 소속 연결 에지 또는 상기 상위 컨셉과 상기 종속 컨셉 간의 속성 관계를 나타내는 속성 연결 에지를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 로컬 데이터베이스는 적어도 하나 이상의 부분 데이터베이스를 포함하고, 상기 모바일 온톨로지는 상기 부분 데이터베이스 별로, 상기 부분 데이터베이스를 대표하는 추상화 개념인 최상위 컨셉과, 상기 부분 데이터베이스에 포함된 데이터에 대한 상기 컨셉을 포함하고, 상기 최상위 컨셉은 상기 부분 데이터베이스에 포함된 데이터에 대한 상기 컨셉 중 인접하는 하위의 상기 컨셉과 상기 연결 에지를 통하여 연결되는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 각 상기 부분 데이터베이스에 포함된 데이터에 대한 상기 컨셉은, 상기 소속 연결 에지를 통하여 상기 로컬 데이터베이스에 포함된 상기 부분 데이터베이스들이 공통으로 이용하는 통합 컨셉에 연결되고, 상기 모바일 온톨로지 관리부는 상기 통합 컨셉을 이용하여 복수 개의 상기 부분 데이터베이스들에 대하여 통합된 상기 모바일 온톨로지를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 시멘틱 검색부는 상기 입력받은 검색 질의문을 구문 분석하여, 상기 검색 질의문에 포함된 단어들 중 상기 키워드를 추출하고, 상기 추출된 키워드를 상기 검색 질의문의 검색 목적을 나타내는 목적 키워드, 관계를 나타내는 관계 키워드, 정보를 나타내는 정보 키워드 중 어느 하나로 분류하여, 상기 키워드들을 연결한 상기 키워드 그래프를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서 상기 키워드 그래프는 상기 목적 키워드를 시작 노드로 하고, 상기 관계 키워드 노드와 상기 정보 키워드 노드를 연결하는 그래프인 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 시멘틱 검색부는 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉들을 선택하고, 상기 선택된 컨셉들을 연결하여 상기 응답 그래프를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 시멘틱 검색부는, 상기 키워드가 상기 목적 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉을 선택하여 상기 응답 그래프의 시작 노드로 설정하고, 상기 키워드가 상기 관계 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 응답 그래프의 시작 노드로 설정된 상기 컨셉의 하위에 포함된 상기 연결 에지들 중에서, 상기 키워드에 대응하는 상기 연결 에지를 선택하여 상기 응답 그래프에 에지로 추가하고, 상기 키워드가 상기 정보 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 응답 그래프에 에지로 추가된 상기 연결 에지의 하위에 포함된 상기 컨셉들 중에서, 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉을 선택하여 상기 응답 그래프에 노드로 추가하여, 상기 응답 그래프를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 시멘틱 검색부는, 상기 키워드가 상기 관계 키워드에 해당하는 경우 상기 모바일 온톨로지에서 상기 키워드에 대응하는 상기 연결 에지를 선택할 때, 상기 키워드와 동의어 관계를 가지는 상기 연결 에지를 상기 키워드에 대응하는 상기 연결 에지로 선택하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 시멘틱 검색부는, 상기 키워드가 상기 정보 키워드에 해당하는 경우 상기 모바일 온톨로지에서 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉을 선택할 때, 상기 컨셉에 해당하는 상기 로컬 데이터베이스의 데이터 중에서 상기 키워드를 부분 구문으로 포함하는 데이터가 존재하면, 상기 컨셉을 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉으로 선택하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 시멘틱 검색부는, 하나 이상의 상기 응답 그래프를 생성한 경우, 각 응답 그래프와 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 정보 키워드와의 유사도 또는 상관도를 이용하여 점수를 산출하고, 상기 산출한 점수가 가장 높은 상기 응답 그래프를 최종 응답 그래프로 선택하고, 하나의 상기 응답 그래프를 생성한 경우, 상기 응답 그래프를 상기 최종 응답 그래프로 선택하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 시멘틱 검색부는 상기 유사도와 상기 상관도를 가중합 하여 상기 점수를 산출하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 유사도는 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 정보 키워드와, 상기 정보 키워드에 대응하는 상기 응답 그래프의 상기 컨셉에 해당하는 상기 로컬 데이터베이스의 데이터 간의 문자열 유사도를 측정한 값이 될 수 있다.

여기서 상기 상관도는 상기 정보 키워드에 대응하는 상기 데이터가 필드에서 자리를 차지하는 정도를 산출한 값인 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 시멘틱 검색부는 상기 최종 응답 그래프에 대응하는 SQL 질의어를 생성하고, 상기 생성한 SQL 질의어를 실행하여 상기 로컬 데이터베이스에서 상기 최종 응답 그래프에 대응하는 데이터를 검색하여 획득하고, 상기 SQL 질의어는 서로 포함 관계를 가지는 부분 SQL 질의어들로 이루어지는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 시멘틱 검색부는 상기 응답 그래프의 시작 노드를 상기 연결 에지를 통하여 보충 컨셉과 연결하고, 상기 보충 컨셉에 해당하는 데이터를 웹 API를 이용하여 상기 시멘틱 검색부와 연결된 외부의 웹에서 검색하여 획득하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 시멘틱 검색부는, 상기 모바일 온톨로지에 포함된 상기 컨셉을 상기 웹 API의 입력 변수로 하여 상기 보충 컨셉에 해당하는 데이터를 검색하고, 상기 웹 API의 입력 변수가 된 상기 컨셉을 상기 보충 컨셉과 상기 연결 에지를 통하여 연결하여 상기 응답 그래프에 추가하는 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 또 다른 유형에 따른 모바일 검색 장치는, 로컬 데이터베이스에서 검색을 수행하는 모바일 검색 장치에 있어서, 검색 질의문을 입력받고, 상기 검색 질의문을 구문 분석하여 상기 검색 질의문에 포함된 키워드들을 연결한 키워드 그래프를 생성하는 질의어 정리부; 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 로컬 데이터베이스에 저장된 데이터들에 대한 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드 그래프에 대응하는 응답 그래프를 생성하는 응답 그래프 생성부; 및 상기 응답 그래프를 이용하여 상기 로컬 데이터베이스에서 상기 검색 질의문에 대응하는 데이터를 검색하는 로컬 데이터 검색부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 질의어 정리부는 상기 입력받은 검색 질의문을 구문 분석하여, 상기 검색 질의문에 포함된 단어들 중 상기 키워드를 추출하고, 상기 추출된 키워드를 상기 검색 질의문의 검색 목적을 나타내는 목적 키워드, 관계를 나타내는 관계 키워드, 정보를 나타내는 정보 키워드 중 어느 하나로 분류하여, 상기 키워드들을 연결한 상기 키워드 그래프를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 응답 그래프 생성부는 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉들을 선택하고, 상기 선택된 컨셉들을 연결하여 상기 응답 그래프를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 응답 그래프 생성부는, 상기 키워드가 상기 목적 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉을 선택하여 상기 응답 그래프의 시작 노드로 설정하고, 상기 키워드가 상기 관계 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 응답 그래프의 시작 노드로 설정된 상기 컨셉의 하위에 포함된 상기 연결 에지들 중에서, 상기 키워드에 대응하는 상기 연결 에지를 선택하여 상기 응답 그래프에 에지로 추가하고, 상기 키워드가 상기 정보 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 응답 그래프에 에지로 추가된 상기 연결 에지의 하위에 포함된 상기 컨셉들 중에서, 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉을 선택하여 상기 응답 그래프에 노드로 추가하여, 상기 응답 그래프를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 로컬 데이터 검색부는 상기 응답 그래프에 대응하는 SQL 질의어를 생성하고, 상기 생성한 SQL 질의어를 실행하여 상기 로컬 데이터베이스에서 상기 응답 그래프에 대응하는 데이터를 검색하여 획득하는 것을 특징으로 할 수 있다.

여기서, 상기 모바일 검색 장치는 상기 응답 그래프의 시작 노드를 상기 연결 에지를 통하여 보충 컨셉과 연결하고, 상기 보충 컨셉에 해당하는 데이터를 웹 API를 이용하여 상기 모바일 검색 장치와 연결된 외부의 웹에서 검색하여 획득하는 웹 검색부를 더 포함할 수 있다.

상기 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 또 다른 유형에 따른 모바일 검색 방법은, 로컬 데이터베이스에서 검색을 수행하는 모바일 검색 방법에 있어서, 검색 질의문을 입력받고, 상기 검색 질의문을 구문 분석하여 상기 검색 질의문에 포함된 키워드들을 연결한 키워드 그래프를 생성하는 질의어 정리 단계; 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 로컬 데이터베이스에 저장된 데이터들에 대한 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드 그래프에 대응하는 응답 그래프를 생성하는 응답 그래프 생성 단계; 및 상기 응답 그래프를 이용하여 상기 로컬 데이터베이스에서 상기 검색 질의문에 대응하는 데이터를 검색하는 검색 단계를 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 모바일 시멘틱 검색 장치 및 그 방법에 의하면, 간소화된 모바일 온톨로지를 이용하여 제한된 리소스를 가지고 있는 모바일 환경에서도 시멘틱 검색이 가능한 효과가 있다. 또한 모바일 기기에서의 다양한 어플리케이션들이 각 이용하는 데이터베이스들에 대하여 통합된 검색 환경을 제공하는 효과가 있다.

또한 사용자의 질의 정보와 상황 정보를 이용하여 사용자의 의도에 부합하는 정보 검색을 수행하는 효과가 있다. 또한 로컬 데이터베이스 뿐 만 아니라 필요에 따라 웹으로 확장하여 정보 검색을 수행할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 모바일 검색 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 모바일 온톨로지를 설명하기 위한 참고도이다.
도 3은 시멘틱 검색부가 키워드를 추출하는 동작과 키워드 그래프를 생성하는 동작을 설명하기 위한 참고도이다.
도 4는 시멘틱 검색부가 생성한 응답 그래프를 설명하기 위한 참고도이다.
도 5는 시멘틱 검색부가 생성하는 SQL 질의어를 설명하기 위한 참고도이다.
도 6은 시멘틱 검색부가 응답 그래프를 확장하는 동작을 설명하기 위한 참고도이다.
도 7은 시멘틱 검색부의 세부 블록도이다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 모바일 검색 장치의 블록도이다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 모바일 검색 방법의 흐름도이다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.

도 1은 본 발명에 따른 모바일 검색 장치의 블록도이다.

상기 본 발명에 따른 모바일 검색 장치는 모바일 온톨로지 관리부(100)와 시멘틱 검색부(200)를 포함한다.

본 발명에 따른 모바일 검색 장치는 검색 질의문을 입력받고 로컬 데이터베이스(10)에서 검색을 수행한다.

여기서 로컬 데이터베이스(10)는 모바일 검색 장치가 설치된 모바일 기기 내부에 저장되어 있는 데이터베이스가 될 수 있다. 로컬 데이터베이스(10)는 모바일 기기가 수집하고 저장하는 데이터들을 저장하고 분류하여 관리하는 데이터베이스이다. 예를 들면 모바일 기기는 다양한 센서를 이용하여 주변 환경에 대한 데이터를 수집하여 저장할 수 있고, 또는 사용자의 입력이나 외부 장치와의 연결을 통하여 특정 데이터를 입력받아 이를 저장할 수 있다. 이와 같이 모바일 기기 내에 지역적으로 저장되는 데이터들을 분류하고 관리하는 데이터베이스가 로컬 데이터베이스(10)가 될 수 있다.

이하에서 상세히 설명할 바와 같이 로컬 데이터베이스(10)는 하나 이상의 부분 데이터베이스들을 포함할 수 있다. 이 때 부분 데이터베이스들은 모바일 기기에서 운용되는 어플리케이션 또는 프로그램에 의하여 사용되고 관리되는 각각의 데이터베이스들이 될 수 있다.

본 발명에 따른 모바일 검색 장치는 먼저 로컬 데이터베이스(10)에서 검색 질의문에 따라 요청되는 정보를 검색하여 제공할 수 있다.

먼저 모바일 온톨로지 관리부(100)는 상기 로컬 데이터베이스(10)에 저장된 데이터들에 대한 모바일 온톨로지를 관리한다.

여기서 모바일 온톨로지 관리부(100)는 필요에 따라 내부에 상기 모바일 온톨로지를 저장할 수 있고, 또는 외부에 저장된 상기 모바일 온톨로지에 접근하여 로컬 데이터베이스(10)에 따라 상기 모바일 온톨로지를 생성 또는 변경 또는 갱신하는 등의 관리를 할 수 있다.

다음으로 시멘틱 검색부(200)는 검색 질의문을 상기 모바일 온톨로지에서 검색하여 검색 질의어에 대응하는 데이터를 검색한다.

이를 위하여 시멘틱 검색부(200)는 검색 질의문을 입력받고, 상기 검색 질의문을 구문 분석하여 상기 검색 질의문에 포함된 키워드들을 연결한 키워드 그래프를 생성하고, 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드 그래프에 대응하는 응답 그래프를 생성하고, 상기 응답 그래프를 이용하여 상기 로컬 데이터베이스(10)에서 상기 검색 질의문에 대응하는 데이터를 검색한다.

다음으로는 모바일 온톨로지 관리부(100)의 동작과 모바일 온톨로지 관리부(100)가 관리하는 상기 모바일 온톨로지에 대하여 보다 상세히 설명한다.

상기 모바일 온톨로지는 상기 로컬 데이터베이스(10)에 저장된 데이터들에 대한 추상화 개념인 컨셉들과, 상기 컨셉들을 각 노드로 하여 서로 연결하는 연결 에지를 포함한다.

즉 로컬 데이터베이스(10)에 저장되어 관리되는 데이터들은 일정한 공통 분모를 가진 데이터들 끼리 하나의 부류로 분류되고, 또한 각 부류들 간에는 일정한 관계를 가질 수 있는데, 이를 온톨로지(Ontology)로 표현하면 하나의 부류로 분류된 데이터들에 대한 추상화 개념으로 하나의 컨셉을 설정할 수 있다. 또한 이와 같이 설정된 컨셉들은 모바일 온톨로지 상에서 연결 에지를 통하여 상호간에 연결될 수 있다. 이 때 서로 연결 에지를 통하여 연결되는 컨셉들 간에는 관계에 따라 상위 컨셉과 종속 컨셉 관계가 설정될 수 있고, 컨셉들 간의 관계의 성질에 따라 속성을 나타내는 속성 연결 에지로 연결되거나, 또는 소속을 나타내는 소속 연결 에지로 연결될 수도 있다.

도 2는 상기 모바일 온톨로지를 설명하기 위한 참고도이다.

도 2의 "Person"(C3)과 같이 상기 모바일 온톨로지는 로컬 데이터베이스(10)에 저장된 데이터들에 대한 추상화 개념으로 "Person" 컨셉을 설정할 수 있다. 이때 위 "Person" 컨셉에 대응하는 로컬 데이터베이스(10)에 저장된 데이터들은 다양한 사람 객체들이 될 수 있다. 이때 로컬 데이터베이스(10)에 저장되어 있는 사람 객체 데이터는 각 사람 객체의 이름이나 소속 그룹이나 전화번호와 같은 정보를 포함할 수 있다. 이 경우 상기 모바일 온톨로지는 위 각 정보 데이터들을 다시 "Name" 컨셉, "Group" 컨셉, "PhoneNumber" 컨셉으로 설정할 수 있다. 이 경우 "Person" 컨셉과 "Name" 컨셉, "Group" 컨셉, "PhoneNumber" 컨셉 간에는 상호 간에 속성 관계를 가지므로, "Person" 컨셉은 속성 연결 에지(E1)을 통하여 "Name" 컨셉, "Group" 컨셉, "PhoneNumber" 컨셉과 각 연결될 수 있다.

또한 도 2를 참조하면 "Email"(C1)과 같이 로컬 데이터베이스(10)에 저장된 이메일 데이터들에 대한 추상화 개념으로 "Email" 컨셉이 설정될 수 있다. 그리고 로컬 데이터베이스(10)에 저장된 이메일 데이터들에는 각각 송신자와 참조자 정보가 저장되어 있을 수 있다. 이 경우 상기 모바일 온톨로지는 로컬 데이터베이스(10)에 저장된 각 송신자 데이터들에 대한 추상화 개념으로 "Sender" 컨셉을, 각 참조자 데이터들에 대한 추상화 개념으로 "CC" 컨셉(C2)을 설정할 수 있고, "Email" 컨셉(C1)을 속성 연결 에지(E1)를 통하여 "Sender" 컨셉 및 "CC" 컨셉(C2)과 각 연결할 수 있다.

또한 위 "Sender" 컨셉과 "CC" 컨셉(C2)은 모두 사람이라는 공통 분모를 가지므로, 도 2와 같이 "Person" 컨셉(C3)과 소속 연결 에지(E2)를 통하여 연결될 수 있다.

즉 본 발명에 따른 상기 모바일 온톨로지에서 컨셉들은 연결 에지를 통하여 서로 연결될 수 있고, 여기서 상기 연결 에지는 상기 상위 컨셉과 상기 종속 컨셉 간의 소속 관계를 나타내는 소속 연결 에지 또는 상기 상위 컨셉과 상기 종속 컨셉 간의 속성 관계를 나타내는 속성 연결 에지를 포함할 수 있다.

또한 여기서 하나의 상기 연결 에지로 연결된 상기 컨셉들은 서로 간에 개념의 상하 관계에 따라, 상위 개념을 나타내는 상위 컨셉 또는 하위 개념을 나타내는 종속 컨셉이 될 수 있다.

예를 들면 도 2의 위 예에서 "Sender" 컨셉과 "Person" 컨셉 간에는 "Sender" 컨셉이 "Person" 컨셉에 소속되는 관계를 가지므로, "Sender" 컨셉이 종속 컨셉이 되고, "Person" 컨셉이 상위 컨셉이 될 수 있다. 즉 여기서 개념의 상하 관계는 컨셉들 간의 소속 관계에 따라 설정될 수 있다.

또는 필요에 따라 컨셉들 간의 속성 관계에 따라 컨셉들의 개념의 상하 관계가 설정될 수도 있다. 즉 "A" 컨셉이 "B"컨셉의 속성을 가지는 경우, "A" 컨셉이 상위 컨셉이 되고, "B" 컨셉이 종속 컨셉이 될 수 있다. 도 2의 상기 예를 들면, "Email" 컨셉은 "Sender" 컨셉의 속성을 가져 속성 연결 에지로 연결되므로, 이 경우 "Email" 컨셉이 상위 컨셉이 되고, "Sender" 컨셉이 종속 컨셉이 될 수 있다.

이상과 같은 상위 컨셉과 종속 컨셉은 하나의 연결 에지를 중심으로 연결되는 양 컨셉들 간에서 상대적으로 설정되는 것이므로, 상기 모바일 온톨로지 전체를 놓고 보았을 때는 종속 컨셉으로 설정된 특정 컨셉이 다른 컨셉과의 연결관계에 있어서는 상위 컨셉으로 설정될 수도 있다.

한편 로컬 데이터베이스(10)는 적어도 하나 이상의 부분 데이터베이스를 포함할 수 있다.

위에서 설명한 바와 같이 이 때 부분 데이터베이스들은 모바일 기기에서 운용되는 어플리케이션 또는 프로그램에 의하여 사용되고 관리되는 각각의 데이터베이스들이 될 수 있다. 예를 들면 모바일 기기 내에, 사진 촬영 어플리케이션에 의하여 관리되는 사진에 관한 부분 데이터베이스와 이메일 관리 어플리케이션에 의하여 관리되는 이메일에 관한 부분 데이터베이스가 존재할 수 있고, 이 경우 로컬 데이터베이스(10)는 위와 같은 부분 데이터베이스들을 포함할 수 있다.

이 경우 상기 모바일 온톨로지는 상기 부분 데이터베이스 별로, 상기 부분 데이터베이스를 대표하는 추상화 개념인 최상위 컨셉과, 상기 부분 데이터베이스에 포함된 데이터에 대한 상기 컨셉을 포함할 수 있다.

먼저 상기 모바일 온톨로지는 부분 데이터베이스를 대표하는 추상화 개념인 최상위 컨셉을 포함할 수 있다. 예를 들면 이메일에 관한 부분 데이터베이스에 대하여 이를 대표하는 추상화 개념으로 "Email" 컨셉(C1)을 상기 최상위 컨셉으로 설정하여 이를 포함할 수 있다.

또한 상기 모바일 온톨로지는 위와 같이 설정된 최상위 컨셉 하에, 상기 이메일에 관한 부분 데이터베이스에 포함된 데이터들에 대한 추상화 개념인 컨셉들을 포함할 수 있다. 그리고 위 컨셉들은 상기 최상위 컨셉 하에서 연결 에지를 통하여 계층적 구조를 가지고 상호 간에 연결될 수 있다.

도 2를 참조하면 이메일에 관한 부분 데이터베이스에는 각 이베일 별로 송신자와 참조자에 관한 데이터가 저장되어 있을 수 있고, 이와 같은 경우 최상위 컨셉인 "Email" 컨셉(C1)은 "Sender" 컨셉 및 "CC" 컨셉과 연결 에지를 통하여 연결됨으로써, 상기 모바일 온톨로지는 최상위 컨셉과 그 이하의 컨셉들을 포함할 수 있다.

즉 위와 같이 상기 최상위 컨셉은 상기 부분 데이터베이스에 포함된 데이터에 대한 상기 컨셉 중 인접하는 하위의 상기 컨셉과 상기 연결 에지를 통하여 연결될 수 있다.

또한 여기서 각 상기 부분 데이터베이스에 포함된 데이터에 대한 상기 컨셉은, 상기 소속 연결 에지를 통하여 상기 로컬 데이터베이스(10)에 포함된 상기 부분 데이터베이스들이 공통으로 이용하는 통합 컨셉에 연결될 수 있다.

도 2를 예를 들면 "Email" 컨셉과 "Photo" 컨셉과 "Event" 컨셉은 각각 이메일에 관한 부분 데이터베이스, 사진에 관한 부분 데이터베이스, 일정 관리에 관한 부분 데이터베이스에 대하여 설정된 상기 최상위 컨셉이 될 수 있고, 그 이하에 각각의 컨셉들이 연결 에지를 통하여 상기 최상위 컨셉들 각각과 연결될 수 있다.

이때 모바일 온톨로지 관리부(100)는 상기 통합 컨셉을 이용하여 복수 개의 상기 부분 데이터베이스들에 대하여 통합된 상기 모바일 온톨로지를 생성할 수 있다. 즉 본 발명에 따른 상기 모바일 온톨로지는 위와 같이 서로 별개로 존재하는 복수개의 부분 데이터베이스들을 통합하여 하나의 온톨로지를 생성하기 위하여, 상기 부분 데이터베이스들이 공통으로 이용하는 추상화 개념인 통합 컨셉을 이용하여 최상위 컨셉들에 각 연결된 컨셉들을 통합한다.

도 2를 예를 들면 최상위 컨셉인 "Email" 컨셉에 연결 에지를 통하여 연결된 "Sender" 컨셉과 "CC" 컨셉, 그리고 최상위 컨셉인 "Photo" 컨셉에 연결 에지를 통하여 연결된 "TakenPerson" 컨셉은 모두 사람 객체에 관한 것이라는 공통 분모를 가지고 있으므로, 본 발명에 따른 상기 모바일 온톨로지는 이들 컨셉들을 "Person" 컨셉이라는 상기 통합 컨셉에 모두 연결 에지를 통하여 연결함으로써, "Email" 컨셉으로 대표되는 이메일에 관한 부분 데이터베이스와 "Photo" 컨셉으로 대표되는 사진에 관한 부분 데이터베이스를 하나의 온톨로지로 통합한다. 그리고 모바일 온톨로지 관리부(100)가 위와 같은 동작을 수행하여 상기 모바일 온톨로지를 생성할 수 있다.

다음으로는 시멘틱 검색부(200)의 동작에 대하여 보다 상세히 설명한다.

시멘틱 검색부(200)는 첫째로 검색 질의문을 입력받고, 상기 검색 질의문을 구문 분석하여 상기 검색 질의문에 포함된 키워드들을 연결한 키워드 그래프를 생성한다. 그리고 둘째로 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드 그래프에 대응하는 응답 그래프를 생성한다. 그리고 셋째로 상기 응답 그래프를 이용하여 상기 로컬 데이터베이스(10)에서 상기 검색 질의문에 대응하는 데이터를 검색한다. 이하에서는 위와 같은 시멘틱 검색부(200)의 각 동작에 대하여 보다 상세히 설명한다.

첫째로 시멘틱 검색부(200)는 검색 질의문을 입력받고, 상기 검색 질의문을 구문 분석하여 상기 검색 질의문에 포함된 키워드들을 연결한 키워드 그래프를 생성한다.

여기서 검색 질의문은 사용자 또는 외부 장치로부터 입력되는 것으로 문장 또는 구문 형식을 가질 수 있다. 예를 들면 사용자가 직접 자판으로 입력한 문장이 상기 검색 질의문으로 입력될 수도 있고, 사용자가 발화한 음성을 음성 인식부를 통하여 인식하여 획득된 문장이 상기 검색 질의문으로 입력될 수도 있다.

여기서 시멘틱 검색부(200)는 상기 입력받은 검색 질의문을 구문 분석하여, 상기 검색 질의문에 포함된 단어들 중 상기 키워드를 추출한다.

여기서 키워드는 상기 검색 질의문 중에서 검색 질의의 내용을 나타내는 핵심 단어들을 의미한다. 시멘틱 검색부(200)는 검색 질의문을 구문 분석하여 관사나 조사 또는 관계 대명사와 같은 보조 역할을 하는 단어들을 제외하고, 주어, 목적어, 술어와 같은 질의문에 포함된 핵심 단어들을 상기 키워드로 선별할 수 있다.

이를 위하여 시멘틱 검색부(200)는 검색 질의문을 분석하여 자연 언어 그래프를 생성한 후, 자연 언어 그래프에서 키워드를 선택할 수 있다. 예를 들면 시멘틱 검색부는 검색 질의문을 분석하여 자연 언어 그래프를 생성하기 위하여 'Stanford NLP parser'를 이용할 수 있다. 다음으로 자연 언어 그래프에서 관사나 조사 또는 관계 대명사와 같은 보조 역할을 하는 단어들을 제외하고, 주어, 목적어, 술어와 같은 질의문에 포함된 핵심 단어들을 상기 키워드로 선별할 수 있다.

다음으로 시멘틱 검색부(200)는 상기 추출된 키워드를 상기 검색 질의문의 검색 목적을 나타내는 목적 키워드, 관계를 나타내는 관계 키워드, 정보를 나타내는 정보 키워드 중 어느 하나로 분류하여, 상기 키워드들을 연결한 상기 키워드 그래프를 생성한다.

여기서 상기 목적 키워드는 검색 질의어에 포함된 키워드들 중 검색 목적을 나타내는 키워드이다. 그리고 관계 키워드는 관계를 나타내는 키워드로 동사와 같은 술어가 될 수 있다. 그리고 정보 키워드는 명사와 같은 단어가 될 수 있다.

도 3은 시멘틱 검색부(200)가 상기 키워드를 추출하는 동작과 키워드 그래프를 생성하는 동작을 설명하기 위한 참고도이다.

도 3을 참조하면 시멘틱 검색부(200)는 "What are events that undergraduate participate in"이라는 검색 질의문을 입력받고, 상기 검색 질의문을 구문 분석하여 "events"를 목적 키워드로, "participateIn"를 관계 키워드로, "undergraduate"를 정보 키워드로 추출할 수 있다. 그리고 상기 추출된 키워드들을 도 3 (b)와 같이 연결하여 "events" => "participateIn" => "undergraduate"와 같은 키워드 그래프를 생성할 수 있다. 그리고 상기 키워드들을 추출하는 과정에서 도 3 (a)와 같이 검색 질의어를 구문 분석하여 자연 언어 그래프를 생성하고, 상기 자연 언어 그래프에 포함된 노드들을 이용하여 상기 키워드들을 추출할 숭 있다.

여기서 상기 키워드 그래프는 상기 목적 키워드를 시작 노드로 하고, 상기 관계 키워드 노드와 상기 정보 키워드 노드를 연결하는 그래프이다. 여기서 키워드 그래프는 하나 이상의 관계 키워드 노드와 정보 키워드 노드의 연결들을 포함할 수 있다. 예를 들면 ("목적 키워드" => "관계 키워드" => "정보 키워드" => "관계 키워드" => "정보 키워드")와 같이 키워드 그래프가 생성될 수도 있다.

둘째로 시멘틱 검색부(200)는 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드 그래프에 대응하는 응답 그래프를 생성한다.

시멘틱 검색부(200)는 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉들을 선택하고, 상기 선택된 컨셉들을 연결하여 상기 응답 그래프를 생성한다.

여기서 시멘틱 검색부(200)는, 상기 키워드가 상기 목적 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉을 선택하여 상기 응답 그래프의 시작 노드로 설정한다.

또한 시멘틱 검색부(200)는 상기 키워드가 상기 관계 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 응답 그래프의 시작 노드로 설정된 상기 컨셉의 하위에 포함된 상기 연결 에지들 중에서, 상기 키워드에 대응하는 상기 연결 에지를 선택하여 상기 응답 그래프에 에지로 추가한다.

여기서 시멘틱 검색부(200)는, 상기 키워드가 상기 관계 키워드에 해당하는 경우 상기 모바일 온톨로지에서 상기 키워드에 대응하는 상기 연결 에지를 선택할 때, 상기 키워드와 동의어 관계를 가지는 상기 연결 에지를 상기 키워드에 대응하는 상기 연결 에지로 선택하는 것이 바람직하다.

여기서 시멘틱 검색부(200)는 키워드와 동의어 관계를 가지는 연결 에지를 선택하기 위하여 미리 정해진 동의어 사전 데이터베이스를 참조할 수 있다.

또한 시멘틱 검색부(200)는 상기 키워드가 상기 정보 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 응답 그래프에 에지로 추가된 상기 연결 에지의 하위에 포함된 상기 컨셉들 중에서, 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉을 선택하여 상기 응답 그래프에 노드로 추가한다.

여기서 시멘틱 검색부(200)는, 상기 키워드가 상기 정보 키워드에 해당하는 경우 상기 모바일 온톨로지에서 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉을 선택할 때, 상기 컨셉에 해당하는 상기 로컬 데이터베이스(10)의 데이터 중에서 상기 키워드를 부분 구문(substring)으로 포함하는 데이터가 존재하면, 상기 컨셉을 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉으로 선택하는 것이 바람직하다.

시멘틱 검색부(200)는 이상과 같이 각 키워드의 타입에 따라 서로 다른 방식으로 해당 키워드를 상기 응답 그래프에 추가하여 응답 그래프를 생성한다.

도 4는 도 3 (b)와 같이 생성된 키워드 그래프와 도 2와 같은 모바일 온톨로지를 이용하여 시멘틱 검색부(200)가 생성한 응답 그래프를 나타내는 참고도이다. 이하에서는 상술한 시멘틱 검색부(200)의 동작을 도 2 내지 도 4의 예를 참조하며 설명한다.

도 3 (b)와 같이 생성된 키워드 그래프는 목적 키워드로 "events", 관계 키워드로 "participateIn", 정보 키워드로 "undergraduates"를 포함한다.

먼저 시멘틱 검색부(200)는 목적 키워드인 "events"에 대하여 위 키워드에 대응하는 컨셉을 선택하기 위하여 모바일 온톨로지를 검색한다. 도 2와 같은 모바일 온톨로지를 검색하는 경우, "Event" 컨셉이 존재하므로 이를 선택하여 응답 그래프의 시작 노드로 설정한다.

다음으로 시멘틱 검색부(200)는 관계 키워드인 "participateIn"에 대하여 위 키워드에 대응하는 연결 에지를, 응답 그래프의 시작 노드로 설정된 "Event" 컨셉의 하위에 포함된 연결 에지들 중에서 검색한다. 도 2의 모바일 온톨로지의 경우 "Event" 컨셉에 연결된 "hasParticipant"라는 속성 연결 에지가 존재하므로, 시멘틱 검색부(200)는 "hasParticipant" 연결 에지를 선택하여 응답 그래프에 도 4와 같이 에지로 추가한다. 이때 시멘틱 검색부(200)는 관계 키워드인 "participateIn"와 대응하는 연결 에지로 "hasParticipant" 연결 에지를 선택함에 있어서, "participateIn"와 "hasParticipant"가 동의어 관계를 가지는 것으로 판단하고, "hasParticipant" 연결 에지를 관계 키워드 "participateIn"에 대응하는 연결 에지로 선택할 수 있다. 여기서 시멘틱 검색부(200)는 미리 정해진 동의어 사전 데이터베이스를 참조하여 위 동의어 관계 여부를 판단할 수 있다.

다음으로 시멘틱 검색부(200)는 정보 키워드인 "undergraduates" 키워드에 대하여 위 키워드에 대응하는 컨셉을 상기 모바일 온톨로지에서 선택하여 응답 그래프에 노드로 추가할 수 있다. 이 때 상기 정보 키워드와 대응하는 컨셉은, 응답 그래프에서 상기 관계 키워드에 대응하여 에지로 추가된 연결 에지의 하부에서 검색된다. 즉 위 예에 의하면 도 2의 모바일 온톨로지 내에서 "hasParticipant" 연결 에지의 하부에서 검색된다. 여기서 연결 에지의 하부에서 검색된다는 것은 연결 에지를 통하여 연결된 종속 컨셉과 그 종속 컨셉에 다시 연결된 컨셉들 중에서 검색된다는 것을 의미한다. 또한 정보 키워드에 대응하는 컨셉을 검색함에 있어서는 컨셉에 해당하는 로컬 데이터베이스(10)의 데이터 중에서 정보 키워드를 부분 구문으로 포함하는 데이터가 존재하는지 여부를 검색하는 것을 의미한다. 즉 컨셉은 로컬 데이터베이스(10)에 포함된 데이터들에 대한 추상화 개념이므로, 해당 컨셉에 해당하는 로컬 데이터베이스(10)에 저장된 데이터들 중 정보 키워드와 구문이 부분적으로 일치하는 데이터가 존재하면, 일치하는 데이터의 컨셉을 정보 키워드에 대응하는 컨셉으로 선택하는 것이다. 예를 들면 시멘틱 검색부(200)는 정보 키워드인 "undergraduates" 구문을 부분 구문으로 포함하는 데이터를 로컬 데이터베이스(10)에서 검색하고, 예를 들어 로컬 데이터베이스(10)에 "undergraduates group"이라는 데이터가 존재하여 검색되었고, 위 "undergraduates group" 데이터가 모바일 온톨로지 내에서 "Group" 컨셉에 해당하는 경우, "Group" 컨셉을 정보 키워드 "undergraduates"에 대응하는 컨셉으로 선택하여 응답 그래프에 추가할 수 있다.

이때 필요에 따라 시멘틱 검색부(200)는 정보 키워드에 대응하는 컨셉과 함께 해당 컨셉에 정보 키워드를 응답 그래프에 추가할 수 있다. 즉 도 4와 같이 "Group" 컨셉과 함께 "undergraduates" 정보 키워드를 이에 연결하여 응답 그래프에 추가할 수 있다.

여기서 시멘틱 검색부(200)는 상기 키워드 그래프에 포함된 키워드들을 모두 포함하는 응답 그래프들이 상기 모바일 온톨로지를 검색하여 컨셉을 선택하는 과정에서 여러개 생성되는 경우, 가장 짧은 길이를 가지는 그래프로 응답 그래프를 선택하여 응답 그래프로 할 수 있다.

또한 정보 키워드에 대응하는 컨셉이 응답 그래프에 추가되는 경우, 시멘틱 검색부(200)는 해당 컨셉과 함께, 모바일 온톨로지 상에서 관계 키워드에 대응하는 연결 에지로부터 해당 컨셉에 이르기까지의 그래프를 함께 추가할 수 있다. 즉 예를 들면 도 4와 같이 "group" 컨셉을 추가하는 경우, 도 2의 모바일 온톨로지 상에서 "hasParticipant" 연결 에지로부터 "group" 컨셉에 이르기까지의 "Participant" => "Person" => "group" 그래프를 응답 그래프에 추가할 수 있다.

아래 표 1은 시멘틱 검색부(200)가 위와 같이 키워드 그래프를 이용하여 모바일 온톨로지를 검색하여 응답 그래프를 생성하는 동작을 의사 코드로 표현한 것이다.

만일 시멘틱 검색부(200)가 정보 키워드와 대응하는 컨셉을 모바일 온톨로지에서 검색하여 선택함에 있어서 복수 개의 컨셉들이 선택되는 경우, 같은 길이를 가지는 복수 개의 응답 그래프가 생성될 수 있다. 예를 들어 키워드 그래프에 K개의 정보 키워드가 포함되어 있고, 각 정보 키워드에 대응하는 컨셉을 모바일 온톨로지에서 검색한 결과 k 번째의 정보 키워드에 대하여 d_k 개의 컨셉이 검색된 경우, 총 응답 그래프는 d_1 x d_2 x ... x d_K 개가 생성될 수 있다.

이와 같이 동일한 길이를 가지면서도 정보 키워드에 대응하는 컨셉이 서로 다른 응답 그래프들이 복수개 생성된 경우, 시멘틱 검색부(200)는 각 생성된 응답 그래프에 대하여 점수를 산출하고, 상기 점수를 기준으로 응답 그래프들 중에서 검색에 사용될 최종 응답 그래프를 선택할 수 있다.

여기서 최종 응답 그래프를 산출하는 기준이 되는 점수는 각 응답 그래프와 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 정보 키워드와의 유사도 또는 상관도를 이용하여 산출하는 것이 바람직하다.

즉 시멘틱 검색부(200)는, 하나 이상의 상기 응답 그래프를 생성한 경우, 각 응답 그래프와 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 정보 키워드와의 유사도 또는 상관도를 이용하여 점수를 산출하고, 상기 산출한 점수가 가장 높은 상기 응답 그래프를 최종 응답 그래프로 선택할 수 있다.

이때 시멘틱 검색부(200)는 상기 유사도와 상기 상관도를 가중합 하여 상기 점수를 산출하는 것이 바람직하다.

여기서 상기 점수는 하기 수학식 1과 같이 산출될 수 있다.

(여기서 a, b는 가중치이고, K는 상기 키워드 그래프에 포함된 정보 키워드의 집합이고, AG는 상기 응답 그래프이고, Similarity는 상기 유사도를 산출하는 함수이고, Correlation은 상기 상관도를 산출하는 함수이다.)

여기서 상기 유사도는 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 정보 키워드와, 상기 정보 키워드에 대응하는 상기 응답 그래프의 상기 컨셉에 해당하는 상기 로컬 데이터베이스(10)의 데이터 간의 문자열 유사도를 측정한 값을 이용하여 산출하는 것이 바람직하다. 다시 말하면 상기 정보 키워드에 대응하는 것으로 상기 모바일 온톨로지 내에서 선택된 컨셉에 해당하는 로컬 데이터베이스(10) 내의 데이터와, 상기 정보 키워드 간의 문자열 유사도를 측정한 값을 이용하여 산출하는 것이다.

도 4의 예를 참조하면, 정보 키워드 "undergraduates"에 대응하는 컨셉으로 모바일 온톨로지 내에서 "Group" 컨셉이 선택되고, 로컬 데이터베이스(10)에서 "undergraduates group" 데이터가 검색되어 선택된 경우, 정보 키워드 "undergraduates"와 "undergraduates group" 데이터 간의 문자열 유사도를 측정한 값을 이용하여 상기 유사도를 산출할 수 있다.

여기서 위와 같은 문자열 유사도가 클수록 상기 유사도가 크게 되도록 상기 유사도를 산출하는 것이 바람직하다.

여기서 상기 유사도는 하기 수학식 2와 같이 산출될 수 있다.

(여기서

는 키워드 그래프에 포함된 i번째 키워드이고,

는

에 대응하는 로컬 데이터베이스(10)의 데이터 중 j 번째 데이터이고, F는

와

간의 문자열 유사도를 측정하는 함수이다.)

여기서 문자열의 유사도는 두 개의 문자열 간에 일치가 이루어지기 위하여 변환되어야 할 문자의 개수에 따른 거리인 Levenstein Distance를 이용하여 측정하는 것이 바람직하다.

상기 상관도는 각 정보 키워드에 대응하는 데이터가 선택된 필드에서 자리를 차지하는 정도를 산출한 값인 것이 바람직하다. 즉 만일 같은 값을 가지는 모든 데이터가 서로 다른 필드에 속하게 되는 경우이면, 그 데이터를 포함한 필드와 키워드 간의 관계는 키워드와 데이터 간의 관계보다 강하게 평가되게 된다. 이와 같은 경향을 반영하기 위하여 상기 상관도를 산출하여 상기 점수에 반영한다. 여기서 상관도는 각 정보 키워드에 대응하는 데이터가 선택된 필드에서 자리를 차지하는 정도를 산출한 값이다.

여기서 상기 상관도는 하기 수학식 3과 같이 산출될 수 있다.

(여기서

는 키워드 그래프에 포함된 i번째 키워드이고,

는

와 대응하는 DB 필드이고,

는 필드 내에

를 부분 문자열로 포함하는 열의 수이고,

는

를 부분 문자열로 포함하는

의 열의 수이다.)

이상과 같이 산출된 상관도와 유사도를 가중합 하여 획득되는 점수를 기준으로, 가장 높은 점수를 가지는 응답 그래프를 최종 응답 그래프로 선택할 수 있다.

한편 만일 하나의 상기 응답 그래프를 생성한 경우에는 상기 응답 그래프를 검색에 사용할 최종 응답 그래프로 선택할 수 있다.

셋째로 시멘틱 검색부(200)는 상기 최종 응답 그래프를 이용하여 상기 로컬 데이터베이스(10)에서 상기 검색 질의문에 대응하는 데이터를 검색한다.

시멘틱 검색부(200)는 상기 최종 응답 그래프에 대응하는 SQL 질의어를 생성하고, 상기 생성한 SQL 질의어를 실행하여 상기 로컬 데이터베이스(10)에서 상기 최종 응답 그래프에 대응하는 데이터를 검색하여 획득한다.

여기서 시멘틱 검색부(200)는 SQL 질의어를 부분 SQL 질의어로 나뉘어 지도록 생성할 수 있다. 즉 상기 SQL 질의어는 서로 포함 관계에 있는 하나 이상의 부분 SQL 질의어로 이루어질 수 있다. 또한 시멘틱 검색부(200)는 각 부분 SQL 질의어들이 상호 간에 다중화되어 어느 하나의 부분 SQL 질의어가 다른 부분 SQL 질의어에 포함되는 형태로 생성할 수 있다.

이상과 같이 서로 포함 관계에 있는 부분 SQL 질의어를 이용함으로써, 시멘틱 검색부(200)는 각 부분 SQL 질의어를 해당 부분 데이터베이스에서 실행하여 검색 결과를 획득하고, 이를 상위 포함관계에 있는 부분 SQL 질의어의 입력으로 다시 이용하여 상위 부분 SQL 질의어를 다시 해당 부분 데이터베이스에서 실행하도록 함으로써, 복수 개의 부분 데이터베이스들을 포함하는 로컬 데이터베이스(10)에서 최종 응답 그래프에 대응하는 SQL 질의어를 실행하여, 그에 대한 검색 결과를 획득할 수 있다.

여기서 상기 부분 SQL 질의어는 선택(Select) 절, 장소(Where) 절, 내용 절을 포함할 수 있다.

즉 부분 SQL 질의어는 {Select 절, Where 절, 내용 절}과 같이 이루어질 수 있다.

도 5는 시멘틱 검색부(200)가 생성하는 SQL 질의어를 설명하기 위한 참고도이다.

도 4와 같은 응답 그래프에 대하여 시멘틱 검색부(200)는 도 5와 같이 {"Event", "Participant", {"Person", "Group", "undergraduates"}}와 같은 SQL 질의어를 생성할 수 있다. 여기서 위 SQL 질의어는 상술한 바와 같이 다중화된 부분 SQL 질의어들로 이루어진다. 즉 {"Person", "Group", "undergraduates"}와 같은 부분 SQL 질의어가 생성되고 이를 실행하여 해당 부분 데이터베이스에서 검색이 이루어진 다음, 그 검색 결과가 {"Event", "Participant", NULL} 부분 SQL 질의어의 NULL 부분으로 입력되어 다시 해당 부분 데이터베이스에 대하여 실행되어 최종 검색 결과가 획득될 수 있다.

여기서 부분 SQL 질의어 {"Person", "Group", "undergraduates"}에서, Select 절은 "Person", Where 절은 "Group", 내용 절은 "undergraduates"가 될 수 있다.

이상에서 설명한 시멘틱 검색부(200)의 동작은 입력받은 검색 질의어를 이용하여 로컬 데이터베이스(10)로부터 검색을 수행하는 것에 관한 것이다.

본 발명에 따른 시멘틱 검색부(200)는 위와 같은 로컬 데이터베이스(10)에서의 검색과 함께 외부 웹에서의 검색을 함께 수행할 수 있다. 이를 위하여 시멘틱 검색부(200)는 외부 웹에서의 검색을 수행하는 웹 API를 이용할 수 있다. 또한 웹에서 검색한 데이터를 기존의 로컬 데이터베이스(10)에서의 검색과 통합하기 위하여 웹 API를 이용하여 검색되는 데이터를 보충 컨셉과 연결 에지를 이용하여 기존의 응답 그래프에 추가할 수 있다.

여기서 시멘틱 검색부(200)는 상기 응답 그래프의 시작 노드를 상기 연결 에지를 통하여 보충 컨셉과 연결하고, 상기 보충 컨셉에 해당하는 데이터를 웹 API를 이용하여 상기 시멘틱 검색부(200)와 연결된 외부의 웹에서 검색하여 획득할 수 있다.

여기서 시멘틱 검색부(200)는 보충 컨셉을 응답 그래프에 추가하고 연결 에지로 연결하여 응답 그래프를 확장할 수 있다.

도 6은 시멘틱 검색부(200)가 응답 그래프를 확장하는 동작을 설명하기 위한 참고도이다.

도 6과 같이 도 4의 응답 그래프는 보충 컨셉인 "Weather" 컨셉을 추가하여 확장될 수 있다. 여기서 보충 컨셉은 시멘틱 검색부(200)가 로컬 데이터베이스(10)에 대응하는 모바일 온톨로지를 이용하여 생성한 응답 그래프에 추가되어 정보를 보충하는 기능을 수행하는 컨셉이다. 예를 들어 도 6과 같이 "Event" 컨셉에 대하여 해당 "Event" 컨셉에 대응하는 날씨에 관한 정보가 요청될 수 있다. 이 경우 시멘틱 검색부(200)는 응답 그래프의 시작 노드인 "Event" 컨셉에 보충 컨셉으로 "Weather" 컨셉을 연결할 수 있다. 이 때 "Weather" 컨셉을 연결하는 에지는 보충 연결 에지인 것이 바람직하다.

여기서 상기 보충 컨셉에 해당하는 데이터는 외부의 웹으로부터 웹 API를 이용하여 검색 및 획득할 수 있다. 이때 "Event"에 대응하는 날씨 데이터를 검색하기 위하여 웹 API는 해당 이벤트의 장소와 시간에 관한 정보를 입력으로 필요로 할 수 있다. 이 경우 시멘틱 검색부(200)는 웹 API가 입력 변수로 필요로 하는 데이터에 대응하는 컨셉을 상기 모바일 온톨로지에서 선택하여 상기 보충 컨셉과 연결 에지로 연결하고, 상기 선택된 컨셉에 해당하는 데이터를 웹 API에 입력 변수로 제공할 수 있다.

여기서 시멘틱 검색부(200)는, 상기 모바일 온톨로지에 포함된 상기 컨셉을 상기 웹 API의 입력 변수로 하여 상기 보충 컨셉에 해당하는 데이터를 검색할 수 있다.

그리고 시멘틱 검색부(200)는 상기 웹 API의 입력 변수가 된 상기 컨셉을 상기 보충 컨셉과 상기 연결 에지를 통하여 연결하여 상기 응답 그래프에 추가할 수 있다.

도 7은 시멘틱 검색부(200)의 세부 블록도이다.

도 7과와 같이 시멘틱 검색부(200)는 질의어 정리부(210), 응답 그래프 생성부(220), 로컬 데이터 검색부(230)를 포함할 수 있다.

여기서 질의어 정리부(210), 응답 그래프 생성부(220), 로컬 데이터 검색부(230)의 각 동작은 위에서 도 1 내지 도 6을 참조하면서 상세히 설명한 시멘틱 검색부(200)의 첫 번째 내지 세 번째까지의 각 세부 동작과 동일하게 수행될 수 있다. 따라서 이하에서는 중복되는 부분은 생략하고 간략히 서술한다.

질의어 정리부(210)는 검색 질의문을 입력받고, 상기 검색 질의문을 구문 분석하여 상기 검색 질의문에 포함된 키워드들을 연결한 키워드 그래프를 생성한다.

응답 그래프 생성부(220)는 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드 그래프에 대응하는 응답 그래프를 생성한다.

로컬 데이터 검색부(230)는 상기 응답 그래프를 이용하여 상기 로컬 데이터베이스(10)에서 상기 검색 질의문에 대응하는 데이터를 검색한다.

도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 모바일 검색 장치의 블록도이다.

상기 본 발명에 따른 모바일 검색 장치는 질의어 정리부(210), 응답 그래프 생성부(220), 로컬 데이터 검색부(230)를 포함할 수 있다.

여기서 상기 본 발명에 따른 모바일 검색 장치의 질의어 정리부(210), 응답 그래프 생성부(220), 로컬 데이터 검색부(230)의 각 동작은 위에서 도 1 내지 도 6을 참조하면서 상세히 설명한 시멘틱 검색부(200)의 첫 번째 내지 세 번째까지의 각 세부 동작과 동일하게 수행될 수 있다. 따라서 이하에서는 중복되는 부분은 생략하고 간략히 서술한다.

상기 본 발명에 따른 모바일 검색 장치는 로컬 데이터베이스(10)에서 검색을 수행한다.

응답 그래프 생성부(220)는 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 로컬 데이터베이스(10)에 저장된 데이터들에 대한 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드 그래프에 대응하는 응답 그래프를 생성한다.

여기서 상기 모바일 온톨로지는 상기 로컬 데이터베이스(10)에 저장된 데이터들에 대한 추상화 개념인 컨셉들과, 상기 컨셉들을 각 노드로 하여 서로 연결하는 연결 에지를 포함하고, 하나의 상기 연결 에지로 연결된 상기 컨셉들은 서로 간에 개념의 상하 관계에 따라, 상위 개념을 나타내는 상위 컨셉 또는 하위 개념을 나타내는 종속 컨셉인 것을 특징으로 한다.

질의어 정리부(210)는 상기 입력받은 검색 질의문을 구문 분석하여, 상기 검색 질의문에 포함된 단어들 중 상기 키워드를 추출하고, 상기 추출된 키워드를 상기 검색 질의문의 검색 목적을 나타내는 목적 키워드, 관계를 나타내는 관계 키워드, 정보를 나타내는 정보 키워드 중 어느 하나로 분류하여, 상기 키워드들을 연결한 상기 키워드 그래프를 생성할 수 있다.

응답 그래프 생성부(220)는 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉들을 선택하고, 상기 선택된 컨셉들을 연결하여 상기 응답 그래프를 생성할 수 있다.

여기서 응답 그래프 생성부(220)는, 상기 키워드가 상기 목적 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉을 선택하여 상기 응답 그래프의 시작 노드로 설정하고, 상기 키워드가 상기 관계 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 응답 그래프의 시작 노드로 설정된 상기 컨셉의 하위에 포함된 상기 연결 에지들 중에서, 상기 키워드에 대응하는 상기 연결 에지를 선택하여 상기 응답 그래프에 에지로 추가하고, 상기 키워드가 상기 정보 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 응답 그래프에 에지로 추가된 상기 연결 에지의 하위에 포함된 상기 컨셉들 중에서, 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉을 선택하여 상기 응답 그래프에 노드로 추가하여, 상기 응답 그래프를 생성할 수 있다.

로컬 데이터 검색부(230)는 상기 응답 그래프에 대응하는 SQL 질의어를 생성하고, 상기 생성한 SQL 질의어를 실행하여 상기 로컬 데이터베이스(10)에서 상기 응답 그래프에 대응하는 데이터를 검색하여 획득할 수 있다.

상기 모바일 검색 장치는 상기 응답 그래프의 시작 노드를 상기 연결 에지를 통하여 보충 컨셉과 연결하고, 상기 보충 컨셉에 해당하는 데이터를 웹 API를 이용하여 상기 모바일 검색 장치와 연결된 외부의 웹에서 검색하여 획득하는 웹 검색부(240)를 더 포함할 수 있다.

도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 모바일 검색 방법의 흐름도이다.

상기 본 발명에 따른 모바일 검색 방법은 질의어 정리 단계(S210), 응답 그래프 생성 단계(S220), 로컬 데이터 검색 단계(S230)를 포함할 수 있다.

여기서 상기 본 발명에 따른 모바일 검색 방법의 질의어 정리 단계(S210), 응답 그래프 생성 단계(S220), 로컬 데이터 검색 단계(S230)의 각 동작은 위에서 도 1 내지 도 6를 참조하면서 상세히 설명한 시멘틱 검색부(200)의 각 세부 동작과 동일하게 수행될 수 있다. 따라서 이하에서는 중복되는 부분은 생략하고 간략히 서술한다.

상기 본 발명에 따른 모바일 검색 방법은 로컬 데이터베이스(10)에서 검색을 수행하는 방법이다.

질의어 정리 단계(S210)는 검색 질의문을 입력받고, 상기 검색 질의문을 구문 분석하여 상기 검색 질의문에 포함된 키워드들을 연결한 키워드 그래프를 생성한다.

응답 그래프 생성 단계(S220)는 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 로컬 데이터베이스(10)에 저장된 데이터들에 대한 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드 그래프에 대응하는 응답 그래프를 생성한다.

검색 단계(S230)는 상기 응답 그래프를 이용하여 상기 로컬 데이터베이스(10)에서 상기 검색 질의문에 대응하는 데이터를 검색한다.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.

또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 기록매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.

또한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 상세한 설명에서 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

로컬 데이터베이스 : 10
온톨로지 관리부 : 100
시멘틱 검색부 : 200
질의어 정리부 : 210
응답 그래프 생성부 : 220
로컬 데이터 검색부 : 230
웹 검색부 : 240
질의어 정리 단계 : S210
응답 그래프 생성 단계 : S220
로컬 데이터 검색 단계 : S230

Claims

로컬 데이터베이스에서 검색을 수행하는 모바일 검색 장치에 있어서,
상기 로컬 데이터베이스에 저장된 데이터들에 대한 모바일 온톨로지를 관리하는 모바일 온톨로지 관리부; 및
검색 질의문을 입력받고, 상기 검색 질의문을 구문 분석하여 상기 검색 질의문에 포함된 키워드들을 연결한 키워드 그래프를 생성하고, 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드 그래프에 대응하는 응답 그래프를 생성하고, 상기 응답 그래프를 이용하여 상기 로컬 데이터베이스에서 상기 검색 질의문에 대응하는 데이터를 검색하는 시멘틱 검색부;
를 포함하되, 상기 시멘틱 검색부는
상기 입력받은 검색 질의문을 구문 분석하여, 상기 검색 질의문에 포함된 단어들 중 상기 키워드를 추출하고, 상기 추출된 키워드를 상기 검색 질의문의 검색 목적을 나타내는 목적 키워드, 관계를 나타내는 관계 키워드, 정보를 나타내는 정보 키워드 중 어느 하나로 분류하여, 상기 키워드들을 연결한 상기 키워드 그래프를 생성하고,
하나 이상의 상기 응답 그래프를 생성한 경우, 각 응답 그래프와 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 정보 키워드와의 유사도 또는 상관도를 이용하여 점수를 산출하고 상기 산출한 점수가 가장 높은 상기 응답 그래프를 최종 응답 그래프로 선택하고, 하나의 상기 응답 그래프를 생성한 경우, 상기 응답 그래프를 상기 최종 응답 그래프로 선택하는 것을 특징으로 하는 모바일 검색 장치.
제1항에 있어서,
상기 모바일 온톨로지는 상기 로컬 데이터베이스에 저장된 데이터들에 대한 추상화 개념인 컨셉들과, 상기 컨셉들을 각 노드로 하여 서로 연결하는 연결 에지를 포함하고,
하나의 상기 연결 에지로 연결된 상기 컨셉들은 서로 간에 개념의 상하 관계에 따라, 상위 개념을 나타내는 상위 컨셉 또는 하위 개념을 나타내는 종속 컨셉인 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
제2항에 있어서,
상기 연결 에지는 상기 상위 컨셉과 상기 종속 컨셉 간의 소속 관계를 나타내는 소속 연결 에지 또는 상기 상위 컨셉과 상기 종속 컨셉 간의 속성 관계를 나타내는 속성 연결 에지를 포함하는 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
제3항에 있어서
상기 로컬 데이터베이스는 적어도 하나 이상의 부분 데이터베이스를 포함하고,
상기 모바일 온톨로지는 상기 부분 데이터베이스 별로, 상기 부분 데이터베이스를 대표하는 추상화 개념인 최상위 컨셉과, 상기 부분 데이터베이스에 포함된 데이터에 대한 상기 컨셉을 포함하고,
상기 최상위 컨셉은 상기 부분 데이터베이스에 포함된 데이터에 대한 상기 컨셉 중 인접하는 하위의 상기 컨셉과 상기 연결 에지를 통하여 연결되는 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
제4항에 있어서,
각 상기 부분 데이터베이스에 포함된 데이터에 대한 상기 컨셉은, 상기 소속 연결 에지를 통하여 상기 로컬 데이터베이스에 포함된 상기 부분 데이터베이스들이 공통으로 이용하는 통합 컨셉에 연결되고,
상기 모바일 온톨로지 관리부는 상기 통합 컨셉을 이용하여 복수 개의 상기 부분 데이터베이스들에 대하여 통합된 상기 모바일 온톨로지를 생성하는 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
삭제
제2항에 있어서,
상기 키워드 그래프는 상기 목적 키워드를 시작 노드로 하고, 상기 관계 키워드 노드와 상기 정보 키워드 노드를 연결하는 그래프인 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
제2항에 있어서,
상기 시멘틱 검색부는 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉들을 선택하고, 상기 선택된 컨셉들을 연결하여 상기 응답 그래프를 생성하는 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
제8항에 있어서, 상기 시멘틱 검색부는,
상기 키워드가 상기 목적 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉을 선택하여 상기 응답 그래프의 시작 노드로 설정하고,
상기 키워드가 상기 관계 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 응답 그래프의 시작 노드로 설정된 상기 컨셉의 하위에 포함된 상기 연결 에지들 중에서, 상기 키워드에 대응하는 상기 연결 에지를 선택하여 상기 응답 그래프에 에지로 추가하고,
상기 키워드가 상기 정보 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 응답 그래프에 에지로 추가된 상기 연결 에지의 하위에 포함된 상기 컨셉들 중에서, 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉을 선택하여 상기 응답 그래프에 노드로 추가하여,
상기 응답 그래프를 생성하는 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
제9항에 있어서, 상기 시멘틱 검색부는,
상기 키워드가 상기 관계 키워드에 해당하는 경우 상기 모바일 온톨로지에서 상기 키워드에 대응하는 상기 연결 에지를 선택할 때, 상기 키워드와 동의어 관계를 가지는 상기 연결 에지를 상기 키워드에 대응하는 상기 연결 에지로 선택하는 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
제9항에 있어서, 상기 시멘틱 검색부는,
상기 키워드가 상기 정보 키워드에 해당하는 경우 상기 모바일 온톨로지에서 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉을 선택할 때, 상기 컨셉에 해당하는 상기 로컬 데이터베이스의 데이터 중에서 상기 키워드를 부분 구문으로 포함하는 데이터가 존재하면, 상기 컨셉을 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉으로 선택하는 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
삭제
제8항에 있어서,
상기 시멘틱 검색부는 상기 유사도와 상기 상관도를 가중합 하여 상기 점수를 산출하는 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
제8항에 있어서,
상기 유사도는 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 정보 키워드와, 상기 정보 키워드에 대응하는 상기 응답 그래프의 상기 컨셉에 해당하는 상기 로컬 데이터베이스의 데이터 간의 문자열 유사도를 측정한 값이고,
상기 상관도는 상기 정보 키워드에 대응하는 상기 데이터가 필드에서 자리를 차지하는 정도를 산출한 값인 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
제8항에 있어서,
상기 시멘틱 검색부는 상기 최종 응답 그래프에 대응하는 SQL 질의어를 생성하고, 상기 생성한 SQL 질의어를 실행하여 상기 로컬 데이터베이스에서 상기 최종 응답 그래프에 대응하는 데이터를 검색하여 획득하고,
상기 SQL 질의어는 서로 포함 관계를 가지는 부분 SQL 질의어들로 이루어지는 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
제9항에 있어서,
상기 시멘틱 검색부는 상기 응답 그래프의 시작 노드를 상기 연결 에지를 통하여 보충 컨셉과 연결하고, 상기 보충 컨셉에 해당하는 데이터를 웹 API를 이용하여 상기 시멘틱 검색부와 연결된 외부의 웹에서 검색하여 획득하는 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치
제16항에 있어서, 상기 시멘틱 검색부는,
상기 모바일 온톨로지에 포함된 상기 컨셉을 상기 웹 API의 입력 변수로 하여 상기 보충 컨셉에 해당하는 데이터를 검색하고,
상기 웹 API의 입력 변수가 된 상기 컨셉을 상기 보충 컨셉과 상기 연결 에지를 통하여 연결하여 상기 응답 그래프에 추가하는 것을 특징으로 하는, 모바일 검색장치
로컬 데이터베이스에서 검색을 수행하는 모바일 검색 장치에 있어서,
검색 질의문을 입력받고, 상기 검색 질의문을 구문 분석하여 상기 검색 질의문에 포함된 키워드들을 연결한 키워드 그래프를 생성하는 질의어 정리부;
상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 로컬 데이터베이스에 저장된 데이터들에 대한 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드 그래프에 대응하는 응답 그래프를 생성하는 응답 그래프 생성부; 및
상기 응답 그래프를 이용하여 상기 로컬 데이터베이스에서 상기 검색 질의문에 대응하는 데이터를 검색하는 로컬 데이터 검색부;
를 포함하되, 상기 질의어 정리부는 상기 입력받은 검색 질의문을 구문 분석하여, 상기 검색 질의문에 포함된 단어들 중 상기 키워드를 추출하고, 상기 추출된 키워드를 상기 검색 질의문의 검색 목적을 나타내는 목적 키워드, 관계를 나타내는 관계 키워드, 정보를 나타내는 정보 키워드 중 어느 하나로 분류하여, 상기 키워드들을 연결한 상기 키워드 그래프를 생성하고,
상기 응답 그래프 생성부는 하나 이상의 상기 응답 그래프를 생성한 경우, 각 응답 그래프와 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 정보 키워드와의 유사도 또는 상관도를 이용하여 점수를 산출하고 상기 산출한 점수가 가장 높은 상기 응답 그래프를 최종 응답 그래프로 선택하고, 하나의 상기 응답 그래프를 생성한 경우, 상기 응답 그래프를 상기 최종 응답 그래프로 선택하는 것을 특징으로 하는 모바일 검색 장치.
제18항에 있어서,
상기 모바일 온톨로지는 상기 로컬 데이터베이스에 저장된 데이터들에 대한 추상화 개념인 컨셉들과, 상기 컨셉들을 각 노드로 하여 서로 연결하는 연결 에지를 포함하고,
하나의 상기 연결 에지로 연결된 상기 컨셉들은 서로 간에 개념의 상하 관계에 따라, 상위 개념을 나타내는 상위 컨셉 또는 하위 개념을 나타내는 종속 컨셉인 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
제19항에 있어서,
상기 질의어 정리부는 상기 입력받은 검색 질의문을 구문 분석하여, 상기 검색 질의문에 포함된 단어들 중 상기 키워드를 추출하고, 상기 추출된 키워드를 상기 검색 질의문의 검색 목적을 나타내는 목적 키워드, 관계를 나타내는 관계 키워드, 정보를 나타내는 정보 키워드 중 어느 하나로 분류하여, 상기 키워드들을 연결한 상기 키워드 그래프를 생성하는 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
제20항에 있어서,
상기 응답 그래프 생성부는 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉들을 선택하고, 상기 선택된 컨셉들을 연결하여 상기 응답 그래프를 생성하는 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
제21항에 있어서, 상기 응답 그래프 생성부는,
상기 키워드가 상기 목적 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉을 선택하여 상기 응답 그래프의 시작 노드로 설정하고,
상기 키워드가 상기 관계 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 응답 그래프의 시작 노드로 설정된 상기 컨셉의 하위에 포함된 상기 연결 에지들 중에서, 상기 키워드에 대응하는 상기 연결 에지를 선택하여 상기 응답 그래프에 에지로 추가하고,
상기 키워드가 상기 정보 키워드에 해당하는 경우, 상기 모바일 온톨로지에서 상기 응답 그래프에 에지로 추가된 상기 연결 에지의 하위에 포함된 상기 컨셉들 중에서, 상기 키워드에 대응하는 상기 컨셉을 선택하여 상기 응답 그래프에 노드로 추가하여,
상기 응답 그래프를 생성하는 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
제18항에 있어서,
상기 로컬 데이터 검색부는 상기 응답 그래프에 대응하는 SQL 질의어를 생성하고, 상기 생성한 SQL 질의어를 실행하여 상기 로컬 데이터베이스에서 상기 응답 그래프에 대응하는 데이터를 검색하여 획득하는 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치.
제19항에 있어서,
상기 응답 그래프의 시작 노드를 상기 연결 에지를 통하여 보충 컨셉과 연결하고, 상기 보충 컨셉에 해당하는 데이터를 웹 API를 이용하여 상기 모바일 검색 장치와 연결된 외부의 웹에서 검색하여 획득하는 웹 검색부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 장치
로컬 데이터베이스에서 검색을 수행하는 모바일 검색 방법에 있어서,
검색 질의문을 입력받고, 상기 검색 질의문을 구문 분석하여 상기 검색 질의문에 포함된 키워드들을 연결한 키워드 그래프를 생성하는 질의어 정리 단계;
상기 키워드 그래프에 포함된 상기 키워드를 상기 로컬 데이터베이스에 저장된 데이터들에 대한 모바일 온톨로지에서 검색하여 상기 키워드 그래프에 대응하는 응답 그래프를 생성하는 응답 그래프 생성 단계; 및
상기 응답 그래프를 이용하여 상기 로컬 데이터베이스에서 상기 검색 질의문에 대응하는 데이터를 검색하는 검색 단계;
를 포함하되, 상기 질의어 정리 단계는 상기 입력받은 검색 질의문을 구문 분석하여, 상기 검색 질의문에 포함된 단어들 중 상기 키워드를 추출하고, 상기 추출된 키워드를 상기 검색 질의문의 검색 목적을 나타내는 목적 키워드, 관계를 나타내는 관계 키워드, 정보를 나타내는 정보 키워드 중 어느 하나로 분류하여, 상기 키워드들을 연결한 상기 키워드 그래프를 생성하고,
상기 응답 그래프 생성 단계는 하나 이상의 상기 응답 그래프를 생성한 경우, 각 응답 그래프와 상기 키워드 그래프에 포함된 상기 정보 키워드와의 유사도 또는 상관도를 이용하여 점수를 산출하고 상기 산출한 점수가 가장 높은 상기 응답 그래프를 최종 응답 그래프로 선택하고, 하나의 상기 응답 그래프를 생성한 경우, 상기 응답 그래프를 상기 최종 응답 그래프로 선택하는 것을 특징으로 하는 모바일 검색 방법.
제25항에 있어서,
상기 모바일 온톨로지는 상기 로컬 데이터베이스에 저장된 데이터들에 대한 추상화 개념인 컨셉들과, 상기 컨셉들을 각 노드로 하여 서로 연결하는 연결 에지를 포함하고,
하나의 상기 연결 에지로 연결된 상기 컨셉들은 서로 간에 개념의 상하 관계에 따라, 상위 개념을 나타내는 상위 컨셉 또는 하위 개념을 나타내는 종속 컨셉인 것을 특징으로 하는, 모바일 검색 방법.