• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.411-416
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• 2009

웹 온톨로지 언어의 개발에 따라 웹 온톨롤지를 저장하기 위한 다양한 저장소들이 개발되었으며 이러한 웹 저장소는 관계형 데이터베이스 모델을 기반으로 하고 있다. 또한 웹 온톨로지 데이터를 검색하기 위한 질의 언어로서 W3C에서 SPARQL을 제안하였다. 웹 온톨로지 저장소로서 관계형 데이터베이스가 활발히 개발되고 SPARQL의 이용이 증가함에 따라 SPARQL을 SQL로 변환 하는 알고리즘의 필요성이 대두되었다. 지금까지 제안된 변환 알고리즘들은 SPARQL-to-SQL 변환 알고리즘이 저장소 구조에 종속적이라는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 관계형 뷰를 기반으로 저장소에 독립적인 변환 알고리즘을 활용할 수 있는 모델이 제안되었다. 그러나 제안된 모델에서 변환 알고리즘을 독립적으로 활용하기 위해서는 사전에 사용자가 SQL 문을 작성하여 수동적으로 뷰를 생성해 주어야 한다. 이 경우 수동적인 SQL 작성으로 인한 불편함과 사용자의 실수로 인한 SQL문의 오류가 생길 수 있다는 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 웹 온톨로지 저장소 모델 OWL 관련 시스템 개발에 가장 많이 사용되고 있는 Jena 저장소를 이용하여 독립적 저장소 활용을 위한 뷰 생성 독인 Jena-to-TRIPLES 변환 도구를 제안한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.21 no.1
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• pp.95-126
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• 2010

This study proposes a bottom-up and inductive manual mapping methodology for integrating two heterogenous fine-grained ontologies which were built by a top-down and deductive methodology, namely the Sejong semantic classes (SJSC) and the upper nodes in KorLexNoun 1.5 (KLN), for HLP applications. It also discusses various problematics in the mapping processes of two language resources caused by their heterogeneity and proposes the solutions. The mapping methodology of heterogeneous fine-grained ontologies uses terminal nodes of SJSC and Least Upper Bounds (LUB) of KLN as basic mapping units. Mapping procedures are as follows: first, the mapping candidate groups are decided by the lexfollocorrelation between the synsets of KLN and the noun senses of Sejong Noun Dfotionaeci(SJND) which are classified according to SJSC. Secondly, the meanings of the candidate groups are precisely disambiguated by linguistic information provided by the two ontologies, i.e. the hierarchicllostructures, the definitions, and the exae les. Thirdly, the level of LUB is determined by applying the appropriate predicates and definitions of SJSC to the upper-lower and sister nodes of the candidate LUB. Fourthly, the mapping possibility ic inthe terminal node of SJSC is judged by che aring hierarchicllorelations of the two ontologies. Finally, the ituorrect synsets of KLN and terminologiollocandidate groups are excluded in the mapping. This study positively uses various language information described in each ontology for establishing the mapping criteria, and it is indeed the advantage of the fine-grained manual mapping. The result using the proposed methodology shows that 6,487 LUBs are mapped with 474 terminal and non-terminal nodes of SJSC, excluding the multiple mapped nodes, and that 88,255 nodes of KLN are mapped including all lower-level nodes of the mapped LUBs. The total mapping coverage is 97.91% of KLN synsets. This result can be applied in many elaborate syntactic and semantic analyses for Korean language processing.