Effective service description and modeling methodologies are essential for dynamic service composition to provide autonomous services for users in ubiquitous computing environments. In our previous research, we proposed a 'u-Service' as an abstract and structured concept for operations of devices in ubiquitous environments. In addition, we established the mechanism to structure u-Services as an ontology and the description specification to represent attributes of u-Services. However, it did not provide enough methods or standards to analyze and evaluate the effectiveness of the u-Service ontology in the design time. Since existing quality models for software products or computing systems cannot consider characteristics of ubiquitous services, they are not suitable for ubiquitous service ontology. Therefore, in this paper, we propose a quality evaluation model to design and modeling a good ubiquitous service ontology, based on our u-Service ontology building process. We extract modeling goals and evaluation indicators according to characteristics of ubiquitous service ontology, and establish quality metrics to quantify each quality sub-characteristics. The experiment result of the proposed quality evaluation model for u-Service ontologies which are constructed for our previous works shows that we can analyze the design of ubiquitous service ontology from various angles, and indicate recommendations for improvement.
현재 웹은 단순히 정보를 수집하여 제공하던 웹 1.0을 지나 정보의 사용자가 곧 생산자가 되어 개방된 웹 환경을 기반으로 사용자 스스로 콘텐츠를 제작, 재창조, 공유하는 인터넷 서비스 모델인 웹 2.0으로 발전하였다. 이러한 웹의 발전 과정에서 시맨틱 웹이 등장하게 되었고 시맨틱 웹이 지리 정보와 접목되어 시맨틱 지리 정보 시스템이 등장하게 되었다. 기존 지리 정보 시스템에서는 사용자들이 국한된 정보만을 제공받아 왔지만 웹이 발전하고 수많은 콘텐츠가 생성되면서 웹의 데이터를 지리 정보 시스템과 연결시켜서 사용자에게 풍부한 정보를 제공 할 수 있는 시스템이 연구, 개발되고 있다. 하지만 기존 연구들은 사용자가 시스템에 접속하여 비공간 정보를 입력해야 하는 특정 시스템에 종속적이라는 단점을 가지고 있어 시맨틱 웹에서 지향하는 풍부한 서비스 제공에 어려움을 격고 있다. 따라서 이 논문에서는 웹 자원을 정의된 지리정보 온톨로지(Geo-Ontology)의 인스턴스로 추가하여 지리 정보 시스템의 비공간 정보를 확장함으로써 특정 시스템에 종속적이지 않고 사용자에게 보다 풍부한 서비스를 제공하기 위한 모델을 제안하고 프로토타입을 구현한다.
Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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s.12
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pp.70-73
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2003
본 글은 웹과 디지털도서관이라는 환경 하에서 향후 정보유통 및 서비스의 전략, 특히 최근 확산되고 있는 시멘틱 웹(The Semantic Web)과 온톨로지(ontology)를 기반으로 하는 정보서비스의 새 패러다임을 제시하였다. 특히, 국가의 과학기술 정보의 유통과 서비스를 책임지고 있는 KISTI 측면에서 현재의 정보유통 및 서비스의 문제점을 찾아보고, 이를 해결하기 위하여 시멘틱 웹과 온톨로지를 이용한 차세대 정보유통 및 서비스를 왜, 무엇을, 어떻게 그리고 누가 할 것인가에 대한 전략을 필자가 지금까지 KISTI평가와 경영진단에 직.간접으로 참여하였던 경험과 연구를 중심으로 제시하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.109-111
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2004
대표적인 시맨틱 웹 서비스 발견 기술은 OWL-S와 MIT의 Process Handbook이 있다. 그러나. OWL-S는 개발 초기 단계이기 때문에, 아직 효과적인 웹 서비스 발견을 제공하기에는 몇 가지 제약 조건을 가지고 있다. 예를 들어. 정보 전송을 위한 제악 조건과 실행에 따른 상태 변환 정보를 정의하고 있지 않다. 또한. 사용자가 원하는 프로세스들의 시맨틱 정보들을 정의하고 있지 않다. 반면, MIT Process Handbook은 OWL-S와 같이 서비스 모델에 대한 상세한 정보들을 정의하고 있지 않아, 서비스 작성에 필요한 서비스들을 찾기가 어렵다. 그러므로, 본 논문에서는 Topic Maps 기반의 TM-S(Topic Maps for Service)를 제안하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.1058-1061
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2010
시맨틱 웹 서비스 기술의 성공을 보장하기 위해서는 품질 좋은 온톨로지의 사용이 필수적이다. 하지만 온톨로지 사용의 중요성에도 불구하고 현재 웹 서비스를 위한 온톨로지는 거의 존재하지 않으며 이들의 구축도 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제는 오늘날 웹 서비스의 확산과 발전을 가로막는 큰 저해요인이 되고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스를 개발할 때 자동 생성되는 WSDL 문서만 가지고 항목 간 숨어있는 시맨틱 정보를 찾아내어 온톨로지를 자동 구축하고, 이를 활용한 (반)자동화된 웹 서비스 발견 및 조합 시스템을 구현하는 것이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1165-1168
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2013
웹의 비약적인 발전으로 정보가 폭발적으로 증가하였고, 이로 인하여 정보검색 기술에서 해당 정보를 빠르게 찾는 것에 목표를 두었던 기술이 원하는 정보를 정확하게 찾는 기술로 발전을 이루게 된다. 시맨틱 웹 기술은 이와 같은 요구에 부응하기 위하여 등장했으며 의미 기반의 검색 및 추론과 같은 지식 발견 등의 기술을 가능하게 한다. 일반적인 정보가 아닌 법률과 같은 전문지식 영역의 정보는 현재 일반 사용자들이 쉽게 접근하여 법률 정보를 확인할 수 있는 환경이 되지 못한다. 따라서 시맨틱 웹 기술을 이용한 온톨로지 기반의 법률 검색 서비스가 필요하며 이를 위한 기반 시스템을 구축하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 기반의 법률 검색 서비스를 위해 법률이 가지는 구조적 특징을 분석하고, RDF 기반의 온토롤지 구축 방법 및 RDF 언어 레벨에서 하지 못했던 명시적인 트리플 외에 추론된 트리플을 찾아 낼 수 있는 질의 방법의 고안 및 추론 방법을 제안한다. 이를 통해 법률 용어를 정확하게 모르는 일반 사용자들이 법과 관련된 검색을 수행할 시 효과적으로 법명 및 조문 내용을 확인할 수 있으며 RDF 언어 레벨의 추론 기능의 제안으로 RDF 레벨로 구축된 다양한 분야의 시스템에서 다른 추가적인 레이어 없이 추론을 위한 기반 기술을 갖출 수 있다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.27
no.3
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pp.35-51
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2010
Emerging Web 2.0 services such as Twitter, Blogs, and Wikis alongside the poorlystructured and immeasurable growth of information requires an enhanced information organization approach. Ontology has received much attention over the last 10 years as an emerging approach for enhancing information organization. However, there is little penetration into current systems. The purpose of this study is to propose ontology implementation and methodology. To achieve the goal of this study, limitations of traditional information organization approaches are addressed and emerging information organization approaches are presented. Two ontology data models, RDF/OW and Topic Maps, are compared and then ontology development processes and methodology with topic maps based medical information retrieval system are addressed. The comparison of two data models allows users to choose the right model for ontology development.
In recent years, there has been a need for techniques for large-scale ontology inference in order to infer new knowledge from existing knowledge at a high speed, and for a diversity of semantic services. With the recent advances in distributed computing, developments of ontology inference engines have mostly been studied based on Hadoop or Spark frameworks on large clusters. Parallel programming techniques using GPGPU, which utilizes many cores when compared with CPU, is also used for ontology inference. In this paper, by combining the advantages of both techniques, we propose a new method for reasoning large RDFS ontology data using a Spark in-memory framework and inferencing distributed data at a high speed using GPGPU. Using GPGPU, ontology reasoning over high-capacity data can be performed as a low cost with higher efficiency over conventional inference methods. In addition, we show that GPGPU can reduce the data workload on each node through the Spark cluster. In order to evaluate our approach, we used LUBM ranging from 10 to 120. Our experimental results showed that our proposed reasoning engine performs 7 times faster than a conventional approach which uses a Spark in-memory inference engine.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.643-645
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2005
클러스터링은 무질서한 데이터들의 상호 연관 관계를 정의하고, 이를 통하여 보다 체계적으로 데이터를 군집화하는 것이다. 클러스터링을 적용한 웹 서비스 시스템은 비슷한 내용을 묶어 제공하기 때문에 사용자는 보다 효율적으로 정보를 제공받을 수 있다. 시멘틱 웹의 기반이 되는 온톨로지는 클러스터링을 위한 완벽한 입력 데이터를 제공한다. 본 논문은 온톨로지를 기반의 메타 데이터를 클러스터링 하기 위한 기법을 제안한다. 본 논문의 목적은 온톨로지 기반의 메타 데이터들의 유사성을 측정하기 위한 평가함수를 정의하고, 이러한 평가함수를 적용한 계층적 클러스터링 알고리즘을 연구하는 것이다.
To better publish geographical information on the Web, it is important to capture how Web technologies are changing. For a recent decade, Semantic Web has been developed by incorporating ontologies into the current Web, with an aim to make computers understand rather than simply display. Ontology, an explicit specification of a conceptualization, and the Semantic Web grounded on the ontology, have the potential for effective sharing and appropriate retrieval of geographical information. This paper describes a Semantic Web Service over the mobile Web that can offer pertinent tourism information according to user contexts. To do this, a tourism ontology was formalized in the PARA(Place-Attraction-Resource-Activity) ontology model by organizing tourist places, tourist attractions, tourism resources, and activities. Locational relationships between tourist places were also included in the PARA ontology model to take into account the movements of tourists on a railway network. The XML(Extensible Markup Language) Web Service in the middle tier manages the client-side request for information retrieval and the corresponding server-side response from the data provider. The PARA ontology was integrated into the XML Web Service for the concept-based discovery of tourism information. The applicability of the proposed system was tested through a simulation experiment for Tokyo tourism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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