• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.9 no.2
• /
• pp.415-421
• /
• 2008

The increasing interest in ontologies is driven by the large volumes of information now available as well as by the increasing complexity and diversity of this information. These trends have also increased interest in automating many activities that were traditionally performed manually. We are currently engaged in this paper that have realized benefits in productivity and clarity by utilizing UML class diagrams to develop and to display complex OWL ontologies. UML has many features, such as profiles, global modularity and extension mechanisms that are not generally available in most ontology languages. However, ontology languages have some features that UML does not support. Our paper identifies the similarities and differences between UML and the ontology languages RDF and OWL. To reconcile these differences, we propose a modification to the UML metamodel to address some of the most problematic differences.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.19 no.4
• /
• pp.43-53
• /
• 2014

In this paper, we propose an ontology-based approach to measuring degree-of-interest in country by analyzing wikipedia usage data. First, we developed the degree-of-interest ontology called DOI ontology by extracting concept hierarchies from wikipedia categories. Second, we map the title of frequently edited articles into DOI ontology, and we measure degree-of-interest based on DOI ontology by analyzing wikipedia page views. Finally, we perform chi-square test of independence to figure out if interesting fields are independent or not by country. This approach shows interesting fields are closely related to each country, and provides degree of interests by country timely and flexibly as compared with conventional questionnaire survey analysis.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.649-651
• /
• 2005

차세대 웹으로 기대되는 시맨틱웹에 대한 기술에 대한 관심이 증대되고 있어 시맨틱웹에서 가장 중요시 되는 온톨로지의 대한 관리에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 온톨로지 관리에 대한 연구로는 KAON, OntoServer등이 진행되고 있으며 이러한 연구에서는 RDF, DAML등의 온톨로지 언어를 지원한다. 이에 본 연구에서는 W3C에서 표준 온톨로지 언어로 지정한 OWL을 지원하는 온톨로지 저장소에 대한 아키텍처를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.109-111
• /
• 2004

시맨틱웹의 실용화에 대한 연구가 활기를 띠면서 국내에서도 시맨틱웹에 관한 연구와 그 기반이 되는 온톨로지에 대한 관심이 높아지고 있다. RDF, DAML+OIL 등 많은 온톨로지 언어가 개발되었고 W3C는 2004년 2월 OWL(Web Ontology Language)을 온톨로지를 위한 표준 언어로 발표했다. 이와 함께 프로티지 등 온톨로지 개발을 위한 편짐 도구들에 관한 연구도 진행되고 있다 본 논문에서는 기존 편집기의 문제를 지적하고 새로운 편집 방법을 통한 온톨로지 편집기를 개발하였다. 이 편집기는 가장 널리 사용되고 있는 온톨로지 개발도구인 프로티지와 그 위에서 작동하는 OWL plug-in을 기반으로 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.481-483
• /
• 2005

현재 온톨로지는 많은 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 온톨로지 구축에 관한 표준 언어가 W3C에 의해 공표되었으며, 온톨로지를 구축하기 위한 많은 도구들이 개발되어져 왔다. 그러한 도구들은 각각 특징이 있고, 온톨로지의 구축물 위해 최적화되어 있지만, 한가지 단정은 도구의 일반성의 결여이다. 기존의 모든 온톨로지 구축 도구들은 온톨로지 전문가를 위한 전문가용 구축 도구라고 해도 과언이 아니다. 그리하여 온톨로지에 관심이 있는 일반 사용자가 그러한 도구들을 사용하기 위해 많은 노력이 필요하다. 본 연구에서는 이런 단점을 보완하기 위하여 온톨로지 언어에 대한 사용자 지침 표준안을 만들고, 이 표준안을 온톨로지 구축 도구에 적용하여 보다 쉽고 정확한 온톨로지 구축이 가능한 온톨로지 구축 도구를 설계 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.527-529
• /
• 2003

지식관리시스템의 지식 분류 체계가 지식맵이며 이 지식맵을 이용하여 지식 서비스가 제공된다. 그러나 현재의 지식맵은 비표준적인 지식 네트웍 구조와 정적인 분류체계라는 문제를 가진다. 문제 해결 방법은 지식맵에 온틀로지를 적용해서 표준성, 의미 기반의 지식 네트웍 구조. 동적인 지식분류, 자동화된 지식서비스를 제공하는 새로운 개념의 지식맵을 구현하는 것이다. 본 논문에서는 토픽맵 모델을 기반으로 온톨로지를 생성, 저장, 검색하는 효율적인 온톨로지 관리 시스템인 K-Box를 구현하였다. K-Box는 온톨로지 관리를 위한 기본적인 기능들을 제공하며, 이질적인 저장소들을 일관된 인터페이스로 접근할 수 있도록 함으로써 저장 장치 독립성을 제공하였다. 또한, 저장 관리되는 모든 온톨로지들의 무결성을 보장하기 위한 새로운 기법과 사용자 관심을 중심으로 한 온톨로지 검색 지원을 위한 방법을 제안하였다. 마지막으로, 우리는 여러 온톨로지들을 적용해 봄으로써 K-Box 시스템이 효율적으로 사용 가능함을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.10 no.1
• /
• pp.1-13
• /
• 2004

The Semantic Web introduces the next generation of the Web by establishing a semantic layer of machine-understandable data to enable machines (i.e intelligent agents) retrieve more relevant information and execute automated web services using semantic information. Ontology-related technologies are very important to evolve the World Wide Web of today into the Semantic Web in representation and share of semantic data. In this paper, we proposed and implemented the efficient ontology management system, K-Box, which constructs and manages ontologies using topic maps. We can use K-Box system to construct, store and retrieve ontologies. K-Box system has several components: Topicmap Factory, Topicmap Provider, Topicmap Query Processor, Topicmap Object Wrapper, Topicmap Cache Manager, Topicmap Storage Wrapper.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.15 no.5
• /
• pp.1097-1104
• /
• 2011

In this paper, we propose a semantic web approach for personalized book recommendation. Our approach takes advantage of the content-based recommendation and improves its disadvantage that users should input their interesting fields into all book search systems they use. Our approach provides the sharing of users' profile with their interesting fields by enabling user's interesting fields to be described over each book classification ontology of various book information providers. We also provide a middleware that manages users' profiles written in RDF and analizes similarity between user's interesting field and each concept over the book classification ontology. Our approach provide better performance than traditional keyword-based search by sharing the user's profile among book recommendation systems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.646-648
• /
• 2005

인터넷의 급속한 성장과 더불어 사용자들은 인터넷을 통해 많은 정보를 얻을 수 있게 되었으며 최신 뉴스를 실시간으로 접근할 수 있게 되었다. 이에 따라 방대한 정보 속에 사용자 관심사에 맞는 정보를 효과적으로 검색하기 위한 여러 방법들이 연구되어 왔다. 하지만 기존의 많은 선행 연구들은 단어 빈도 기반의 키워드 벡터 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 학습하고 있다. 이러한 키워드 벡터 모델은 사용자의 선호도를 명확하게 기술하지 못하고 키워드를 이용한 특징 벡터 (feature-vector)는 개념들 사이의 관계를 찾기 어려운 한계를 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에선 계층적 개념 인덱싱(Hierarchical Concept Indexing)을 이용한 온톨로지 형태의 개인화된 사용자 프로파일을 만드는 방법을 제안한다. 생성된 사용자 프로파일에 개념 간의 유사도와 개념에 대한 사용자의 관심도를 고려하여 보다 개인의 선호도에 맞는 기사를 제공한다. 실험에서는 제안된 방법의 성능 평가를 위해서 기존의 키워드 벡터 모델의 학습 방법인 WebMate 시스템과 비교 분석하였다. 그 결과 제안하는 방법이 키워드 벡터를 이용한 학습 방법보다 향상된 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10c
• /
• pp.291-296
• /
• 2006

OASIS의 ebXML 레지스트리는 e-비즈니스 컨텐츠 및 이에 대한 표준화된 메타-데이터를 안전하게 저장 및 관리하는 정보 시스템이다. ebXML 레지스트리 내의 e-비즈니스 정보에 대한 메타-데이터의 스키마는 OASIS 표준문서에 미리 정의되어 있으며, 이를 ebXML 레지스트리 정보모델(RIM: Registry information Model)이라 한다. 한편, 전자상거래 환경에서 시맨틱 정보 처리 기술을 도입하여 보다 효율적이고 원활한 상거래를 지원하기 위한 노력의 일환으로, 기존 ebXML 레지스트리에 온톨로지 기반의 시맨틱 정보를 관리 혹은 처리하는 기능을 추가하려는 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 이에 본 연구에서는, OWL 시맨틱 정보 구성자(semantic construct)로 표현된 온톨로지 데이터가 ebXML 레지스트리 내에 관리될 수 있도록 새로운 ebXML 레지스트리 정보 모델, 즉 시맨틱 정보 모델(SIM: Semantic Information Model)을 제시한다. 이를 기반으로 ebXML 레지스트리 내에서 온톨로지 정보의 추론을 이용한 지능형 정보 처리가 가능해진다. 본 논문에서는 온톨로지 데이터를 위한 새로운 ebXML 레지스트리 정보 모델을 제안하며, 아울러 온톨로지 정보 추론을 활용한 지식 처리의 예를 제시한다.