• Journal of KIISE:Databases
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• v.35 no.2
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• pp.155-168
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• 2008

This paper proposes a relational security model-based RDF Web ontology access control model. The Semantic Web is recognized as a next generation Web and RDF is a Web ontology description language to realize the Semantic Web. Much effort has been on the RDF and most research has been focused on the editor, storage, and inference engine. However, little attention has been given to the security issue, which is one of the most important requirements for information systems. Even though several researches on the RDF ontology security have been proposed, they have overhead to load all relevant data to memory and neglect the situation that most ontology storages are being developed based on relational database. This paper proposes a novel RDF Web ontology security model based on relational database to resolve the issues. The proposed security model provides high practicality and usability, and also we can easily make it stable owing to the stability of the relational database security model.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.19-24
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• 2009

이 논문에서는 메타데이터 레지스트리 (MDR, Metadata Registry) 기반의 웹 온톨로지 생성모델을 제안한다. 메타데이터 레지스트리는 국제 표준(ISO/IEC 11179)으로서 데이터베이스간 상호운용성 향상을 위해 개발되었다. 그러나 데이터 표현과 상호운용성을 위한 컴퓨팅 환경의 변화는 메타데이터 레지스트리의 확장은 물론 메타데이터 레지스트리의 활용 방법의 변화를 요구한다. 이 논문에서의 웹 환경의 변화란 정적인 웹 환경에서 웹 2.0 혹은 시맨틱 웹 이라고 정의하는 차세대 웹 환경으로의 변화를 의미한다. 이러한 환경을 위해서 다양한 기술 개발과 적용 기법에 관한 연구가 필요하다. 특히 차세대 웹을 위해서는 지원에 대한 명확한 의미 정의 및 활용이 요구된다. 이는 웹 온톨로지 스키마를 구성하는 개념들에 대한 보다 일관성 있는 정의 및 사용이 필요하다. 이러한 문제가 해결되지 않을 경우, 또 다시 온톨로지를 구성하는 개념들 간 이질성 문제를 야기한다. 메타데이터 레지스트리는 다양한 표준화 된 개념들을 포함하며, 응용을 위한 데이터를 위한 의미 또한 이 개념들을 이용하여 정의한다. 따라서 이러한 표준 요소를 이용한 웹 온톨로지 스키마 정의 및 활용이 요구되며, 이 논문에서 이와 관련된 기본 개념, 요구 사항을 장의하고 전체적인 모델을 제안한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.9 no.2
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• pp.422-430
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• 2008

Data integration is techniques to combine heterogeneous data from different sources, and to allow users to transparently access all data from multiple sources via a single view. The difficulty with data integration is data heterogeneity (i.e. schema heterogeneity, semantic heterogeneity). Richer semantics of data is a major factor in resolving conflicts among heterogeneous data sources. As UML class model represents only schema-based semantics of data, alternative methods such as ontology is useful for representing additional semantics. This paper proposes a method for integrating two data sources with UML class models by using an analysis of their ontologies. In our framework, ontology will be applied to describe semantics of data in each source. Then the ontologies are analysed and compared to determine their similarities and differences. The result of the comparison is used to devise an integrated ontology that will enable querying on the integrated information.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.14D no.7
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• pp.819-828
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• 2007

In this paper, we propose a topic maps matching and merging approach based on the syntactic or semantic characteristics and constraints of the topic maps. Previous schema matching approaches have been developed to enhance effectiveness and generality of matching techniques. However they are inefficient because the approaches should transform input ontologies into graphs and take into account all the nodes and edges of the graphs, which ended up requiring a great amount of processing time. Now, standard languages for developing ontologies are RDF/OWL and Topic Maps. In this paper, we propose an enhanced version of matching and merging technique based on topic partitioning, several matching operations and merging conflict detection.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.11 no.4
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• pp.381-392
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• 2005

Computing has been making a lot of progress in the quantity of data, today. It's going to be more difficult to get appropriate information as the number of data increases dramatically. Therefore it's more important to get meaningful information than to focus on the speed of processing. Semantic web enables an intelligent processing by adding semantic information to data, and it is useful to make ontology system. In this Paper, we implemented ontology Processing system which support function for ontology and efficient processing for practical service. We proposed system design for independent from storage, storing technique for RDB, caching technique by schema information and useful user interface.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.325-328
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• 2009

최근 자율 로봇을 지원하는 로봇의 지식 체계를 확립하기 위해 온톨로지 기술이 많이 사용되고 있다. 즉, 온톨로지를 통한 로봇의 지식 체계에 대한 데이터베이스 스키마를 설계하고 이에 따른 추론 시스템을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있는 시점이다. 이러한 관점에서, 본 논문은 독거 노인을 보조하는 실용적인 SilverMate 로봇분야와 같은 로봇의 지능적인 서비스를 요구하는 분야에서 로봇의 지식 체계 프레임워크를 제공하는데 초점을 두고 있다. 제안하는 지식 체계는 로봇의 자전적 기억을 중심으로 자전적 기억을 기술하기 위한 5W1H 모델을 제안하고 의미적 상관관계를 기술하기 위해 의미기억 모델로서 SCOT-SN 모델, 절차적 기억 모델로서 TES 모델을 정의한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.5
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• pp.411-419
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• 2009

In order to derive hidden Information (concept subsumption, concept satisfiability and realization) of OWL ontologies, a number of OWL reasoners have been introduced. Most of the reasoners were implemented to be based on tableau algorithm. However this approach has certain limitation. This paper presents architecture for Medusa. The Medusa is an extended DL-reasoner for SWRL(Semantic Web Rule Language) reasoning under well-founded semantics with ontologies specified in Description Logic. Description logic based ontology reasoners theoretically explore knowledge representation and its reasoning in concept languages. However these logics are not equipped with rule-based reasoning mechanisms for assertional knowledge base; specifically, rule and facts in logic programming, or interaction of rules and facts with terminology. In order to deal with the enriched reasoning, The Medusa provides combining DL-knowledge base and rule based reasoner. The described prototype uses $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ API[1] for controlling communication with the ontology reasoner.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.229-232
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• 2007

데이터 통합은 사용자에게 상이한 소스의 데이터에 대한 단일 접근 점을 제공할 목적으로 데이터를 내부적으로 운영하기 위한 효과적인 방법이다. 1)데이터의 풍부한 시멘틱스는 이종의 데이터 소스들 사이의 충돌을 해결하기 위한 주요한 요인이다. UML 클래스 모델은 데이터의 스키마기반 시멘틱만을 표현하기 때문에 온톨로지와 같은 대체 방법은 추가적인 시멘틱을 표현하는데 유용한 방법이다. 본 논문에서는 각각의 데이터 소스의 시멘틱을 기술하기 위해 온톨로지를 사용하고, 데이터들의 유사성과 차이점을 결정하기 위해 온톨로지를 분석하고, 비교한다. 비교의 결과를 이용해 통합 정보에 대한 질의를 사용 가능하게 할 수 있는 통합 온톨로지를 구축한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.435-438
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• 2010

오늘날 많은 연구자들은 자율적 인간형 로봇 (Autonomous symbiotic human-robot)을 보조하기 위한 지식체계로 온톨로지의 개념을 사용한다. 이러한 연구는 룰 기반의 추론시스템을 지원하기 위해 온톨로지를 저장하는 데이터베이스 스키마를 설계하는데 초점을 맞추고 있다. 이러한 연구 뿐만 아니라 온톨로지 개념을 사용하는 가장 중요한 목적 중에 하나는 상황 추론이다. 이러한 관점에서 본 논문은 로봇이라는 환경에서 좀 더 지능적인 상황 추론 서비스를 제공하기 위해, 5W1H 기반의 로봇 지능 저장소라 불리는 로봇 메모리 저장소를 설계하는데 초점을 두고 있다. 기존 연구는 체계적이고 의미론적 5W1H를 고려하지 않거나 5W1H와 다른 개념 사이의 연광성의 결여에 많은 문제점을 가지고 있으며 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상황, 목적, 공간, 특징, 인간 그리고 5W1H의 온톨로지 지식을 저장할 수 있는 개념적인 모델인 로봇 메모리 모델을 설계한다. 또한 본 논문에서는 상황 추론을 지원하기 위해 로봇의 인스턴스 정보라고 불리는 자전적 기억 (Episodic Memory)를 효과적으로 저장하기 위한 5W1H 모델을 정의하며 이러한 모델을 물리적으로 저장하기 위한 관계형 데이터베이스 기반의 EventsEpisodicRBS를 설계한다. 결과적으로 이러한 연구를 통해서 자율적 인간형 로봇 환경에서 로봇이 지능적 서비스 제공의 핵심 모듈인 상황 추론을 지원하는데 큰 기여를 할 수 있는 하부 시스템으로서의 의미를 가질 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.44 no.6
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• pp.19-29
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• 2007

This paper introduces a robot knowledge framework which is represented with multiple classes, levels and layers to implement robot intelligence at real environment for mobile robot. Our root knowledge framework consists of four classes of knowledge (KClass), axioms, rules, a hierarchy of three knowledge levels (KLevel) and three ontology layers (OLayer). Four KClasses including perception, model, activity and context class. One type of rules are used in a way of unidirectional reasoning. And, the other types of rules are used in a way of bi-directional reasoning. The robot knowledge framework enable a robot to integrate robot knowledge from levels of its own sensor data and primitive behaviors to levels of symbolic data and contextual information regardless of class of knowledge. With the integrated knowledge, a robot can have any queries not only through unidirectional reasoning between two adjacent layers but also through bidirectional reasoning among several layers even with uncertain and partial information. To verify our robot knowledge framework, several experiments are successfully performed for object recognition and navigation.