Journal of Information Technology and Architecture
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v.10
no.2
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pp.263-271
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2013
In this paper, we propose a new XMDR-based data model to efficiently manage ontology schema structured in OWL format. The proposed model would be better equipped to manage the relationship between concepts, which is a problematic area in the existing MDR model. Moreover, we present an algorithm to manage ontology schema in the database. To demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, experiments were conducted to recreate OWL documents for the various expressive types of OWL ontology schema that are stored in the database. These experimental results demonstrated that the proposed model effectively managed the various types of OWL ontology schema.
This research proposes a concept of multi-aspect Social IoT platform that enables human, machine and service to communicate smoothly among them, as well as a means of an automatic process for transforming exiting domain knowledge representation to generic ontology representation used in the platform. Current research focuses on building a machine-based service interoperability using sensor ontology and device ontology. However, to the best of our knowledge, the research on building a semantic model reflecting multi-aspects among human, machine, and service seems to be very insufficient. Therefor, in the research we first build a multi-aspect ontology schema to transform the representation used in each domain as a part of IoT into ontology-based representation, and then develop an automatic process of generating multi-aspect IoT ontology from the domain knowledge based on the schema.
This paper proposes an ontology population model based on ISO/IEC 11179. Much research has recently been done on harmonizing Web 2.0 and the Semantic Web, and the harmonization is defined as Web 3.0. The most important issues for realizing Web 3.0 include defining ontology schemas and populating instances for ontologies. To resolve the issue, Web ontology schemas should be precisely defined, and a method for populating Web ontology from Web resources should be developed. This paper proposes a Web ontology population model based on ISO/IEC 11179 - Metadata Registry (MDR), which is the international standard, developed to manage and use common standard concepts.
In this paper, we propose a researcher modeling technique based on ontology and construct social network for researchers using diverse relational properties. User ontology schema is created by extending the existing HR-XML model for a researcher model. User ontology schema and instance are created by OWL. We compose social network model for efficient cooperation between researchers using static relational properties such as educational background and dynamic relational properties such as co-authors and co-workers, etc. Closeness has direction because researcher network is differently configured by the researchers. We define inferencing rules using SWRL and inference ontology rules using racer inference machine to compose direct relationships between researchers. The proposed model for researchers can be applied to the cooperation model for researchers by retrieving common expert group dynamically.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.1
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pp.35-45
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2009
According to the widespread use of ontology documents, a management system which store ontology data and process queries is needed for retrieving semantic information efficiently. In this paper I propose a storage schema that stores and retrieves semantic web documents based on RDF/RDFS ontology language developed by W3C in a relational databases. Specially, the proposed storage schema is designed to retrieve efficiently hierarchy information and to increase efficiency of query processing. Also, I describe a mechanism to transform RQL semantic queries to SQL relational queries and build up database using MS-ACCESS and implement in this paper. According to the result of implementation, we can blow that not only data query based on triple model but also query for schema and hierarchy information are transformed simply to SQL.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.329-332
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2009
이 논문에서는 보다 풍부하고 정확한 정보를 제공하기 위한 구조화 된 데이터를 이용한 웹 온톨로지 확장(Population) 모델을 제안한다. 시맨틱 웹이 등장하면서 웹 온톨로지의 구축이 필수 요소가 되었으며, 더욱 정확하고 보다 풍부한 정보를 제공하기 위한 웹 온톨로지 생성 모텔에 관한 연구의 필요성이 증가하였다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해서는 첫 번째로, 일관성 있고 보편적인 개념을 이용한 웹 온톨로지 스키마 생성과 이를 기반으로 한 온톨로지 간 상호운용성 향상이 요구된다. 두 번째로, 보다 풍부한 정보 제공을 위해 정의된 온톨로지를 확장할 수 있는 방법 개발이 요구된다. 이 논문에서는 메타데이터 레지스트리 (MDR, Metadata Registry)를 이용하여 생성된 구조화 된 데이터 기반의 온톨로지 학습 및 확장 모델을 제안한다. 된 데이터에 대한 개념과 이를 기반으로 한 학습 및 확장의 특징 등에 대하여 기술하고 제안 모델을 위한 시스템 구조에 대하여 기술한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10c
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pp.291-296
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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.
With the personal-media development that has emerged through various means such as UCC and SNS, many media studies have been completed for the purposes of analysis and recognition, thereby improving the object-recognition level. The focus of these studies is a classification of media that is based on a recognition of the corresponding objects, rather than the use of the title, tag, and scripter information. The media-classification task, however, is intensive in terms of the consumption of time and energy because human experts need to model the underlying media ontology. This paper therefore proposes an automated approach for the modeling of the media-classification ontology schema; here, the OWL-DL Axiom that is based on the frequency of the recognized media-based objects is considered, and the automation of the ontology modeling is described. The authors conducted media-classification experiments across 15 YouTube-video categories, and the media-classification accuracy was measured through the application of the automated ontology-modeling approach. The promising experiment results show that 1500 actions were successfully classified from 15 media events with an 86 % accuracy.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.284-288
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2006
본 논문은 시맨틱 웹 기술이 융합된 지식기반 정보유통 플랫폼(OntoFrame-K$^{(R)}$)의 추론 서비스 시스템 (OntoThink-K$^{(R)}$)에서 이용되는 Persistent Model인 DBMS기반의 온톨로지 확장 모델에 대해 설명하고자 한다. OntoFrame-K$^{(R)}$는 대용량의 지식 데이터를 다루기 때문에 기존에 개발된 온톨로지 추론 엔진을 이용할 경우 많은 한계점을 가지게 된다. 따라서 우리는 대용량의 지식 데이터를 안정적으로 처리할 수 있으며 추론의 신뢰성과 정합성을 가지는 온톨로지 확장 모델을 설계, 구현하였다. 본 모듈은 OWL과 인스턴스 데이터를 트리플 형태로 변환하여 입력 받은 후, 온톨로지 스키마 규칙과 사용자 정의 규칙을 이용한 정방향 추론 방법으로 추론 서비스에서 필요한 지식데이터들을 생성하는 역할을 한다. 본 모델은 DBMS를 이용하여 대용량의 지식 데이터를 저장할 수 있으며, 추론 규칙에 따른 정방향 추론을 통해 지식 모델을 확장하기 때문에 데이터의 정합성이 보장된다.
기존의 웹을 확장한 시맨틱 웹의 등장으로 웹 온톨로지의 구축이 중요시 되고 있다. 이로 인하여 현재 웹 온톨로지의 관리 및 활용을 위한 편집기, 웹 온톨로지 기술언어, 저장소 및 추론 엔진 등 다양한 기술 및 시스템들이 개발되어 웹 온톨로지의 구축이 용이해졌다. 이제는 구축된 웹 온톨로지를 응용 시스템에 활용하기 위한 웹 온톨로지 클래스에 대한 인스턴스를 풍부하게 할 수 있는 웹 온톨로지의 확장에 대한 연구가 요구된다. 웹 온톨로지의 확장을 위해서는 먼저 웹 온톨로지를 보다 정확하게 정의해야 하며 웹 온톨로지를 보다 풍부하게 확장할 수 있는 방법이 개발되어야 한다. 웹 온톨로지의 보다 정확한 정의를 위해서는 표준화 된 공통 개념을 이용하여 웹 온톨로지 스키마를 생성해야하며 이를 기반으로 한 웹 온톨로지 간 상호운용성 향상되어야 한다. 따라서 이 논문에서는 표준화 된 공통 개념을 관리하는 메타데이터 레지스트리(Metadata Registry)를 기반으로 구조화 된 데이터를 이용한 웹 온톨로지의 학습 및 확장 모델을 제안한다. 또한, 제안 모델을 위한 프로토타입을 구현하고 제안 모델의 평가에 대하여 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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