Abstract
Information in UbiComp Environment are transformed to knowledge by relationship in a spatio-temporal location, and then became intelligent contents with task procedures or application models. The entities in U-City has lots of relationships. It is important in U-City contents to provide intelligent and personalized response to meet the intention of users. We extend the spatial ontology model of SPIRIT to other domain. Domain ontologies are consist of type, relation, and instance ontologies. When the relationship model by shared concepts are not defined, we used the spatio-temporal events to find relationships. So we proposed the methods to recommend semantically related terms, not syntactically.
유비쿼터스 환경에서 획득되는 정보들은 시공간의 틀 속에서 서로 만나 관계성을 가지게 됨으로써 지식화되고, 업무 또는 어플리케이션 모델과 결합하여 지능화된 콘텐츠로 변화하게 된다. 따라서, 유시티 콘텐츠를 구성하는 개체들은 복잡한 관계들을 가진다. 유시티 콘텐츠는 사용자의 의도를 파악하여 개인화된 응답을 제공하는 지능성을 갖추어야 한다. 본 연구에서는 SPIRIT의 공간 온톨로지 설계 방법을 확장하여 사람 또는 사물에 대하여도 유형, 관계, 인스턴스의 세 가지 온톨로지로 구성하였다. 공유된 개념의 관계 모델이 없는 경우의 인스턴스들 간의 관계는 어떤 시공간적 사건을 통한 관계로 설정하였다. 이렇게 함으로써 문자열 매칭에 의한 연관어에 비하여, 반드시 의미적 관련성을 갖는 연관어들을 추천할 수 있게 하였다.