• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.677-680
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• 2004

시맨틱 웹의 개발에 대한 연구가 많이 진행됨에 따라 많은 도메인 온톨로지들이 구축되고 있다. 많은 개발자들이 연구 겉과를 바탕으로 온톨로지를 제작하고 있으나, 개발자들의 개인 관점의 차이, 명확한 온톨로지 구축 방법론의 부재, 온톨로지 구축 도구의 다양성 등의 문제에 따라 동일한 주제의 온톨로지 일지라도 내용에서 많은 차이점이 발생하고 있다. 이러한 온톨로지 언어적 수준, 온톨로지적 수준의 차이 때문에 각각 온톨로지의 상호운용성이 떨어진다. 또한 현재 온톨로지 구축 도구들의 기능들은 온톨로지 생성, 편집, 추론 등이 주를 이루고 있고, 동일한 주제에 대한 이질의 도메인 온톨로지를 병합하는 기능은 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 각각의 개발자에 의해 개발된 동일한 도메인의 온톨로지들을 병합하여 더욱 완전한 온톨로지 구축을 위한 병합 방법을 연구하였다. 병합 방법은 대형의 온톨로지인 워드넷(WordNet)을 기반으로 하여, 이러한 이질의 도메인 온톨로지들을 공통된 주제를 중심으로 세부적인 단계를 거쳐 병합을 꾀하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.05a
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• pp.388-392
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• 2009

웹 관련 기술의 발전과 더불어 정보시스템의 개발에서 기계가 자동 처리할 수 있는 데이터의 기술 방법으로 온톨로지의 사용이 보편화되고 있다. 온톨로지는 특정 영역의 개념과 그들간의 관계를 단순 명료하게 기술한다. 지식 발견을 위한 도메인 온톨로지 구축은 도메인의 이해, 데이터의 이해, 테스크의 이해, 온톨로지 학습, 온톨로지 평가, 정제 등 다단계를 통해 완성되나 전문성이 요구된다. 본 논문에서는 학습 기반 도메인 온톨로지 구축방법을 제안하고 건강데이터를 위한 온톨로지 구축에서 응용하였다. 제안된 학습 기반 온톨로지 구축 방법은 건강데이터의 세부 영역별 개념과 관계를 밝히는데 유용하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1690-1697
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• 2006

온톨로지는 사람들 간의 정확한 의사소통을 가능하게 하고 시스템 사이의 상호운용성을 달성하기 위한 도구로서 다양한 분야에서 많은 기대를 받고 있는 기술이다. 온톨로지의 구축은 기존 온톨로지들간의 통합을 통해 더욱 효율적으로 이루어질 수 있다. 그러나 기존 온톨로지들이 표현 언어, 대상 도메인, 온톨로지 구성요소 등의 측면에서 다양한 형태와 특성을 가지므로, 온톨로지 통합이 이루어지기 위해서는 온톨로지들 간의 상호운용성의 확보가 필수적이다. 본 논문에서는 온톨로지를 분류하는 체계적인 프레임워크의 제공을 통해 온톨로지들 간의 상호운용성 확보를 지원하는 온톨로지 아키텍처를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 온톨로지 아키텍처는 온톨로지를 바라보는 3가지 관점에 따라 MDA에 기반한 온톨로지 표현 분류축, 시맨틱 도메인 분류축, 온톨로지 구성요소 분류축의 3개 분류축으로 이루어져 있으며, MDA의 4계층 메타모델링을 문법적인 기반으로 하고 있다. 온톨로지 아키텍처의 3개의 분류축은 온톨로지들 간의 문법적인 상호운용성과 의미적인 상호운용성을 향상시키기 위해 조화롭게 설계됨으로써 온톨로지 통합이 유연하게 이루어지도록 지원한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.481-484
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• 2005

같은 도메인 내에 서로 다른 관점을 다루고 중복되는 정보를 포함하는 온톨로지들이 증가함에 따라서, 이들 사이에 재사용 및 공유를 위한 통합이 중요한 과제로 떠오르게 되었다. 또한 도메인 온톨로지로부터 상위 온톨로지를 추출하는 방법에 관한 연구도 온톨로지의 재사용과 공유를 목적으로 진행되고 있다. 본 논문에서 우리는 맵핑을 이용한 온톨로지 통합을 바탕으로 상위 온톨로지 생성 방법을 제안하고, 이를 정형화된 형태의 일반적인 목적을 가지는 온톨로지(general-purpose ontology)로 확장시켜 나가는 방안에 대해 살펴본다. 본 논문에서 제안된 온톨로지들 사이의 매핑은 개념들 간의 관계를 효율적으로 만들고, 해당 도메인에 대한 일반화된 온톨로지는 추후 사용자들의 공유를 용이하게 한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.288-293
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• 2008

의미적 지식기반인 온톨로지(ontology)에 대한 관심이 높아지고 있다. 온톨로지란 어휘나 개념의 정의 또는 명세로서, 인간과 컴퓨터의 의사소통 또는 지식의 표현과 저장, 활용 및 재사용을 위해 이용된다. 그러나 온톨로지를 구축하는 대부분의 방법은 체계적이거나 자동적이지 못하다. 도메인 전문가에 의존하는 전통적인 온톨로지 구축 방법은 시간과 비용이 많이 소요된다. 온톨로지 구축 툴은 많이 있지만 아직 인간의 노력을 필요로 한다. 또한 변화하는 도메인 지식을 온톨로지에 신속하게 반영하는 것은 어려운 일이다. 본 연구는 이러한 한계를 해결하기 위해, 도메인 전문가의 지식이나 경험을 최소화하면서 자동적으로 도메인 지식을 얻을 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은, 데이터 기반의 도메인 지식을 대상으로, 베이지안 망(Bayesian network)이 갖고 있는 데이터 분석에서의 장점과 온톨로지와의 관련성을 이용하여 온톨로지를 자동적으로 구축하는 것이다. 평판(flat panel) TV 경기예측 사례를 통하여 온톨로지를 구축하는 과정을 알아보았다. 구축과정의 타당성을 확보하기 위하여 디스플레이 산업 전문가들과의 인터뷰를 통하여 온톨로지를 완성하고, 해당 온톨로지의 타당성 검증을 위하여 멤버체크를 한 결과 매우 높은 타당성을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 온톨로지는, 실제로 산업경기 예측을 계획하고 구축하며 미래 의사결정지원시스템을 설계하기 위한 주요 구성요인으로 제공될 수 있을 것이다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.3 s.106
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• pp.299-308
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• 2006

As recently XML is becoming the standard of exchanging web documents and public documentations, XML data are increasing in many areas. To retrieve the information about XML documents efficiently, the semantic web based on the ontology is appearing. The existing ontology has been constructed manually and it was time and cost consuming. Therefore in this paper, we propose the semi-automatic ontology generation technique using the data mining technique, the association rules. The proposed method solves what type and how many conceptual relationships and determines the ontology domain level for the automatic ontology generation, using the data mining algorithm. Appying the association rules to the XML documents, we intend to find out the conceptual relationships to construct the ontology, finding the frequent patterns of XML tags in the XML documents. Using the conceptual ontology domain level extracted from the data mining, we implemented the semantic web based on the ontology by XML Topic Maps (XTM) and the topic map engine, TM4J.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.688-690
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• 2005

본 논문은 웹에 산재되어 있는 OWL/RDF(S) 도메인 온톨로지에 대한 검색 시스템을 설계하여, 온톨로지의 재사용성을 극대화 하는데 그 목적이 있다. 컴퓨터와 인간이 정보를 공유하고, 의미적인 상호작용을 위한 시맨틱 웹에 대한 연구가 활발이 진행되고 있다. 시맨틱 웹을 실현하기 위해 개념들의 정의와 개념들간의 관계를 형성하는 온톨로지의 구축이 필수요소가 됨에 따라 온톨로지를 구축하기 위해 OWL, RDF(S) 그리고 DAML+OIL 등의 많은 온롤로지 언어가 개발되었고, 이들 언어를 기반으로 하는 Protege, OILEd와 KAON 등의 사용자들에게 온톨로지 구축의 편리성을 제공하는 온톨로지 구축 도구들도 50여가지 이상 개발되었다. 이러한 이유로 많은 온톨로지들이 개발되고 있다. 그렇지만 온톨로지의 가장 큰 특징은 동일 도메인의 온톨로지의 재사용인데, 산재되어 있는 온톨로지들을 검색하기 어렵고, 이들을 한데 모아놓은 저장소 또한 갖추어지지 않아 동일한 도메인 온톨로지가 존재할지라도 새롭게 온톨로지를 구축해야한다. 이에 본 논문에서는 웹상에 존재하는 온톨로지들의 검색을 용이하게 하여 지식 정보의 재사용을 최대화하기 위하여 본 연구를 진행하고 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.305-309
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• 2008

기존의 온톨로지 구축에 관한 연구들을 살펴보면 개념의 상 하위 관계와 관련한 연구 또는 기구축된 도메인에 특화된 지식베이스에 기반한 도메인 온톨로지 구축 연구가 주를 이룬다. 그러나 개념과 개념간의 관계는 상 하위 구조와 같은 단순한 계층적 구조로는 그 다양한 특성을 표현할 수 없으며, 도메인 온톨로지를 구축하는 경우에 기구축된 데이터베이스와 같은 개념간 관계가 잘 정의된 데이터는 반드시 필요하였다. 예를 들면, 다양한 지식이 구축되어 있는 데이터베이스나 특정 도메인에 관한 전문 사이트(예 : 의학정보, 약학정보 사이트) 등이 있어야 개념간의 다양한 관계가 표현되어 있는 온톨로지를 구축할 수 있었다. 본 연구에서는 도메인 온톨로지를 구축함에 있어서 이러한 제약을 극복하기 위하여 도메인에 특화된 문서들을 웹 검색을 통하여 수집하였고, 수집된 문서 데이터를 이용하여 자동으로 도메인에 특화된 개념들을 추출하고 이들 개념들을 클러스터링함으로써 개념들간의 다양한 관계를 표현할 수 있는 도메인 온톨로지의 자동 구축 가능성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.81-84
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• 2002

멀티미디어 분야가 급성장하면서 좀더 효율적으로 멀티미디어 자료의 저장, 처리, 검색을 위한 연구가 진행되고 있다. 특히, 내용기반 시각정보 검색에 있어 지능형 시스템(Intelligent System)을 접목하여 의미적 접근을 시도하는 I-CBIR(Intelligent-Content Based Image Retrieval)에 관한 연구가 진행되고 있다. 또한, 내용기반 이미지검색 시스템에 온톨로지(Ontology)의 이론을 적용하여 이미지에 의미를 부여하여 개념적 검색이 가능하도록 노력하고 있다. 이러한 연구에서 적용된 대형의 온톨로지는 이미지 검색 시스템에 적합하지 않게 너무 방대한 정보를 가지고 있으며, 또한 시대적 변화에 대응하지 못하여 I-CBIR 시스템에서 그 효율성을 제대로 발휘하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 많은 대형 온톨로지 중에서 WordNet을 선택하여, WordNet의 구축 방법에 기반한 자동차(Car)에 대한 도메인 온톨로지(Domain Ontology)를 구축해보고, 구축된 도메인 온톨로지를 적용함으로써 더 향상된 I-CBIR 시스템이 되도록 하였다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.13 no.1
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• pp.1-20
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• 2008

Ontologies are expected in various areas as promising tools to improve communication among people and to achieve interoperability among systems. For communications between different business domains, building an ontology through integrating existing ontologies is more efficient way than building the ontology without them. However, integration of ontologies is very struggling work since languages, domains, and structures of ontologies are different from each other. In this paper, we suggest an Ontology Architecture which solves this problem by providing a systematic framework to classify ontologies from three kinds of viewpoints : language, domain range, constructs. The Ontology Architecture consists of 3 axes according to the 3 viewpoints : Ontology Meta Layer axis, Semantic Domain Layer axis, and Ontology Constructs Layer axis. Because 3 axes in Ontology Architecture are designed to improve the syntactic and semantic interoperability among ontologies, the integration of ontologies can be readily achieved.