For the purpose of building domain ontology, this paper proposes a methodology for building core ontology first, and then enriching the core ontology with the concepts and relations in the domain thesaurus. First, the top-level concept taxonomy of the core ontology is built using domain dictionary and general domain thesaurus. Then, the concepts of the domain thesaurus are classified into top-level concepts in the core ontology, and relations between broader terms (BT) - narrower terms (NT) and related terms (RT) are classified into semantic relations defined for the core ontology. To classify concepts, a two-step approach is adopted, in which a frequency-based approach is complemented with a similarity-based approach. To classify relations, two techniques are applied: (i) for the case of insufficient training data, a rule-based module is for identifying isa relation out of non-isa ones; a pattern-based approach is for classifying non-taxonomic semantic relations from non-isa. (ii) For the case of sufficient training data, a maximum-entropy model is adopted in the feature-based classification, where k-NN approach is for noisy filtering of training data. A series of experiments show that performances of the proposed systems are quite promising and comparable to judgments by human experts.
Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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v.24
no.4
s.203
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pp.24-30
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2006
온톨로지의 기본개념, 응용 분야 및 학습 단계에 대하여 간단하게 설명하였고, 온톨로지 학습단계에서 전문 분야의 개념간 계층 관계 학습 방법에 대하여 자세하게 알아보았다. 전문분야 개념을 표현하는 전문 용어 사이의 계층 관계를 학습하는 방법은 크게 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 그리고 용어의 전문성과 유사도를 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 규칙 기반 방법은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있는 장점이 있지만 재현율이 낮은 단점이 있다. 기존은 통계 기반 방법에서는 재현율이 높은 장점이 있지만 정확률이 낮은 단점이 있다. 또한 이 방법에서는 순수하게 통계 정보만 이용하기 때문에 오류에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 용어의 전문성과 용어간 유사도를 이용한 방법에서는 용어의 전문성을 이용하여 기존의 계층 구조에서 상위에 후보를 선택하고, 용어간 유사도를 이용하여 선택한 후보를 정렬하여 최적의 후보를 찾는다. 이 방법은 상위어 선정 과정을 두 단계로 분리하여 수행하기 때문에 오류 분석이 용이한 장점이 있다. 향후 온톨로지 학습 과정에서 계층 관계뿐 아니라 인과 관계 및 다양한 관계의 학습과 관련된 연구가 진행되어야 한다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.11a
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pp.221-225
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2005
언제 어디서나 자유롭게 인터넷을 사용할 수 있는 다가오는 유비쿼터스 환경에서 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾고자 하는 사용자들의 요구는 중요한 이슈가 되었다. 대량의 정보에 대한 정확하고 의미있는 검색의 해결책으로 제시된 한 분야가 바로 시맨틱 웹이다. 우리는 본 논문에서 시맨틱 웹의 핵심 기술인 차세대 데이터베이스라 불리는 온톨로지를 통합하고 이를 확장해 나아가는 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서 온톨로지 통합에 사용되는 기법은 맵핑을 이용한 온톨로지 병합(merging) 기법이고, 이를 바탕으로 하는 상위 온톨로지 확장은 통합된 온톨로지를 메타레벨과 언어레벨로 나누는 작업을 통해 이루어진다. 제안된 방법은 중복되는 온톨로지들을 최소화하여 재사용성을 높이는데 기여한다. 또한 온톨로지들 사이의 개념들 간의 관계를 효율적으로 만들고, 시맨틱 웹뿐만 아니라 나아가 유비쿼터스 웹 환경에서 사용자들이 원하는 정보의 공유를 용이하게 한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.2
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pp.212-217
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2009
There are rule-based learning method and statistic based learning method and so on which represent learning method for hierarchy relation between domain term. In this paper, we propose to leveling and similarity measure using the extended AHP of fuzzy term in Information system. In the proposed method, we extract fuzzy term in document and categorize ontology structure about it and level priority of fuzzy term using the extended AHP for specificity of fuzzy term. the extended AHP integrates multiple decision-maker for weighted value and relative importance of fuzzy term. and compute semantic similarity of fuzzy term using min operation of fuzzy set, dice's coefficient and Min+dice's coefficient method. and determine final alternative fuzzy term. after that compare with three similarity measure. we can see the fact that the proposed method is more definite than classification performance of the conventional methods and will apply in Natural language processing field.
Starting with the "Smart Grid National Road Map" in 2010, the Smart Grid 2030 was introduced through the basic plan and implementation plan of the intelligent power grid with the goal of building the world's first national smart grid. In this paper, we intend to build a power domain ontology based on the power business platform based on the upper and lower conceptual models of the "Smart Grid Interoperability Standard Framework and Roadmap", the standard of implementation plan. Ontology is suitable for expressing and utilizing the smart grid conceptual model because it considers hierarchical structure as knowledge defines the properties of entities and relationships between entities, but there is no research related to them. Therefore, in this paper, the upper ontology was defined as a major category for smart grid-related fields, and the lower ontology was defined as detailed systems and functions for the upper ontology to construct the ontology. In addition, scenarios in various situations that could occur in the power system were constructed and significant inference results were derived through inference engines and queries.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2007.10a
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pp.31-37
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2007
본 논문에서는 분야 시소러스의 개념과 관계를 이용하여 코아 온톨로지를 확장하는 방법을 제안한다. 분야 시소러스의 개념을 코아 온톨로지의 상위 개념으로 분류하고, 시소러스에서의 광의어(Broader Term: BT)-협의어(Narrower Term: NT) 및 광의어-관련어(Related Term: RT)들 사이의 관계는 코아 온톨로지에서 정의한 의미관계로 분류한다. 유사도와 빈도수 기반의 방법으로 개념 분류를 수행하였고, 관계 분류에서는 두 가지 방법을 적용하였는데, (i) 훈련데이터가 부족한 경우를 위하여 규칙기반 방법으로 BT-NT/RT관계를 isa와 기타 관계(non-isa관계)로 분류하고, 패턴기반 방법으로 non-isa관계를 온톨로지를 위한 의미관계로 분류한다. (ii) 훈련데이터를 충분히 가지고 있을 경우, 최대 엔트로피 모델(MEM)을 적용한 분류 방법을 사용하되, kNN방법으로 훈련데이터를 정제하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 시스템을 구축하였고, 실험 결과, 시스템 성능이 사람에 의한 판단 결과와 비교 가능한 수준이었다.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.16
no.1
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pp.223-245
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2016
Previously, the International Council of Archives (ICA) provided the General International Standard Archival Description (ISAD(G)) and the International Standard Archival Authority Record for Corporate Bodies, Persons and Families (ISAAR(CPF)) for the systematic archival description by the Committee on Best Practice and Standards. Recently, the new conceptual model and ontology, which is called "Record in Context" (RIC), is being developed by the ICA Experts Group on Archival Description (EGAD). For developing the new archival standard, ICA EGAD has referenced the archival standards of Australia, Spain, and Finland, as well as the FRBRoo integrated model of the museum and library fields and the legacy ICA's descriptive standards. This study, therefore, examined these international trends on the archival descriptive standards and derived a number of suggestions for improvement. As a result, descriptive standards are changing from the guidelines for the standardized archival description to the upper conceptual model and ontology for the flexible archival description and sharing of archival metadata. There is a need to adapt the change of the information environment and promote cooperation among cultural heritage institutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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