Abstract
Ontology mapping is the task of finding semantic correspondences between two ontologies. In order to improve the effectiveness of ontology mapping, we need to consider the characteristics and constraints of data models used for implementing ontologies. Earlier research on ontology mapping, however, has proven to be inefficient because the approach should transform input ontologies into graphs and take into account all the nodes and edges of the graphs, which ended up requiring a great amount of processing time. In this paper, we propose a multi-strategic mapping approach to find correspondences between ontologies based on the syntactic or semantic characteristics and constraints of the topic maps. Our multi-strategic mapping approach includes a topic name-based mapping, a topic property-based mapping, a hierarchy-based mapping, and an association-based mapping approach. And it also uses a hybrid method in which a combined similarity is derived from the results of individual mapping approaches. In addition, we don't need to generate a cross-pair of all topics from the ontologies because unmatched pairs of topics can be removed by characteristics and constraints of the topic maps. For our experiments, we used oriental philosophy ontologies, western philosophy ontologies, Yahoo western philosophy dictionary, and Yahoo german literature dictionary as input ontologies. Our experiments show that the automatically generated mapping results conform to the outputs generated manually by domain experts, which is very promising for further work.
유사한 지식구조의 분산된 온톨로지들을 통합 및 연결하여 새로운 온톨로지를 생성하거나 확장 지식 검색을 효과적으로 제공하기 위해서는 온톨로지 모델 자체의 구조적 특성이나 제약조건을 고려한 온톨초지 매핑이 중요하다. 그러나 과거의 온톨로지 매핑은 범용성을 높이기 위해 대부분 그래프 모델을 기반으로 노드와 간선 중심의 매핑여부를 계산함으로써 온톨로지 모델의 특성과 제약조건을 매핑에 반영하지 못하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 RDF와 함께 온톨로지 모델로 사용되고 있는 토픽맵의 구문적 특성과 제약조건을 반영한 다중 매핑 전략의 토픽맵 매핑 기법을 제안한다. 다중 매핑 전략에는 토픽명 기반 매핑, 토픽 속성 기반 매핑, 계층 구조 기반 매핑, 연관관계 기반 매핑의 4가지 매핑 전략이 포함되어 있으며 개체들 사이의 매핑 여부를 결정하기 위해 각 매핑의 개별 유사도를 조합한 다음 단일 유사도를 결정하는 하이브리드 방식을 사용한다. 또한 토픽맵의 구문적 특성에 따라 매핑 계산 전에 매핑이 불가능한 개체들을 미리 제거함으로써 탐색 범위를 줄이고 있으며 토픽명 색인과 PSI 색인을 생성하여 매핑 계산의 효율을 높이고 있다. 제안하는 토픽맵 매핑 기법의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 철학 백과사전 및 독일 문학 백과사전을 토픽맵으로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 자동 생성된 매핑 집합이 전문가에 의해 생성된 매핑 집합을 대부분 포함함을 확인하였다.