• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.04a
• /
• pp.1091-1094
• /
• 2012

산업 및 무역, 유통 기업들은 수많은 물류자원이 된다. 이러한 기업들은 물류 비용을 절감하기 위해 전문 물류 기업에 물품 운송 부분을 맡긴다. 전문 물류 관리 기업들은 컴퓨터와 인터넷의 발전으로 공급자, 구매자와 타사 기업들간에 인터넷으로 서로 연결된다. 하지만 서로 다른 회사에서 사용하고 관리하는 소프트웨어 때문에 이기종데이터는 타사 기업을 위한 물류 정보시스템에 큰 문제가 된다. 따라서, 본 연구에서는 전문 물류 회사를 위한 도메인 온톨로지 기반의 검색 프레임워크를 제안한다. 제안한 도메인 온톨로지 기반의 검색 프레임워크는 통합 환경에서 전문 물류 회사를 위한 다양한 시스템과 프로세스를 포함한 문서로 제공될 수 있고 여러 다양한 문서의 통합 검색을 지원하며 문서 안의 의미 정보를 고려할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2008.10a
• /
• pp.109-112
• /
• 2008

OntoCS는 웹 기반 온톨로지 구축 시스템으로써 온톨로지 협업 구축이 가능한 장점이 있으나 구축한 온톨로지의 논리 기반 검색이나 추론 기능을 지원하지 않는다. 그로 인해 구축한 온톨로지의 검증 및 확장 작업을 위해서는 전문가의 수작업이 불가피하다. 따라서 본 논문에서는 OntoCS에 JENA Engine을 탑재하여 구축 중인 온톨로지의 논리 검색을 통한 온톨로지 검증과 온톨로지의 확장 구축 및 관리가 가능한 개선된 OntoCS를 제안하고 개발한다. 그리고 온톨로지 추론 전 후의 온톨로지 요소 비교를 통해 JENA에서의 온톨로지 추론 결과를 OntoCS에 반영할 수 있도록 한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.11 no.11
• /
• pp.1566-1574
• /
• 2008

Researches of current information searching focus on providing personalized results as well as matching needed queries in an enormous amount of information. This paper aims at discovering hidden knowledge to provide personalized and inferred search results based on the ontology with categorized concepts and relations among data. The current searching occasionally presents too much redundant information or offers no matching results from large volumes of data. To lessen this disadvantages in the information searching, we propose an inference algorithm that supports associated and inferred searching through the Jess engine based on the OWL ontology constraints and knowledge expressed by SWRL with association rules. After constructing the personalized preference ontology for domains such as restaurants, gas stations, bakeries, and so on, it shows that new knowledge information generated from the ontology and the rules is provided with an example of the domain of gas stations.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10b
• /
• pp.238-240
• /
• 2004

현재의 웹은 사용자가 원하는 정보를 정확하고 빠르게 검색 결과를 보여주지 못하는 단점이 있다. 그러므로 사용자에게 정확한 정보 전달을 해 주고자 시맨틱 웹이 등장하게 되었다. 시맨틱 웹은 기계가 이해할 수 있는 온톨로지를 구성하여 사용자가 원하는 정보를 정확하게 전달해 줄 수 있다는 점에서 미래의 웹으로 각광을 받게 될 것이다. 시맨틱 웹의 기반이 되고 있는 온톨로지는 어떤 특정 도메인에서 사용되는 정보들과 그 정보들 간의 관계를 정의해 놓은 것으로 관련 도메인 전문가들과 협의에 의하여 개념들과 관계들의 구조를 정하고 이를 기반으로 구축된다. 실제의 응용 시스템에서는 도메인마다의 구체적인 지식을 포함하는 온톨로지 설계가 필요하다. 이 논문에서는 택배회사가 홈쇼핑사이트 업체를 대상으로 효율적인 마케팅을 하기 위친 홈쇼핑사이트에 대한 기본정보를 추출하는 것을 목적으로 한다. 온톨로지를 구축하는 온톨로지 언어에는 RDF, RDF(S), DAML＋OIL, OWL. Topic Map등이 있다. 이 논문에서는 토픽맵을 사용하여 홈쇼핑 사이트 정보를 검색하기 위한 홈쇼핑 사이트에 대한 온톨로지를 설계하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2009.12a
• /
• pp.177-180
• /
• 2009

본 논문에서는 문장에서 동사를 파악하여 명사간의 의미를 부여하는 자동학습 온톨로지 기반 정보 검색 시스템을 제안한다. 정보의 양이 무한히 증가하고 있으며 웹의 발전에 따라 적합한 정보를 찾아내야 하는 효율적인 정보 검색 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 단순히 키워드의 가중치에 따른 검색의 순위화는 사용자의 의미를 이해하지 못한 검색 결과로서 사용자로 하여금 결과를 다시 한번 직접 검색해야 하는 불편함을 제공하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 문장에서 동사를 파악하여 명사 간의 의미를 부여하고 문서 내에서 단어 간의 의미를 파악하여 검색의 질을 개선하는 방법을 논의한다. 또한, 문서에서 단어의 관계를 스스로 학습 가능하여 구축되는 자동학습 온톨로지 기반의 정보 검색 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1165-1168
• /
• 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 Library and Information Science
• /
• v.45 no.2
• /
• pp.345-366
• /
• 2011

The law affects our daily lives, and hence, constitutes a crucial information resource. However, electronic access to legal information using keyword-based retrieval systems appears to provide users with limited satisfaction. There are many factors behind this inadequacy. First, the discrepancies between formal legal terms and their counterparts in common language are quite large. Second, the situation is further confounded by frequent abbreviations in legal terms. Third, even though there is a constant deluge of legal information, users' needs have evolved to demand more Q and A type searches. All of these factors make the existing retrieval systems inefficient and ineffective. This article suggests an ontology-based system as a means to deal with such difficulties. To that end, a legal retrieval system(experimental system), built on the basis of a newly-constructed law ontology, was tested against a keyword-based legal retrieval system(existing one), yielding data on their relative effectiveness in retrieval and user satisfaction.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.527-529
• /
• 2003

지식관리시스템의 지식 분류 체계가 지식맵이며 이 지식맵을 이용하여 지식 서비스가 제공된다. 그러나 현재의 지식맵은 비표준적인 지식 네트웍 구조와 정적인 분류체계라는 문제를 가진다. 문제 해결 방법은 지식맵에 온틀로지를 적용해서 표준성, 의미 기반의 지식 네트웍 구조. 동적인 지식분류, 자동화된 지식서비스를 제공하는 새로운 개념의 지식맵을 구현하는 것이다. 본 논문에서는 토픽맵 모델을 기반으로 온톨로지를 생성, 저장, 검색하는 효율적인 온톨로지 관리 시스템인 K-Box를 구현하였다. K-Box는 온톨로지 관리를 위한 기본적인 기능들을 제공하며, 이질적인 저장소들을 일관된 인터페이스로 접근할 수 있도록 함으로써 저장 장치 독립성을 제공하였다. 또한, 저장 관리되는 모든 온톨로지들의 무결성을 보장하기 위한 새로운 기법과 사용자 관심을 중심으로 한 온톨로지 검색 지원을 위한 방법을 제안하였다. 마지막으로, 우리는 여러 온톨로지들을 적용해 봄으로써 K-Box 시스템이 효율적으로 사용 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2008.06c
• /
• pp.310-314
• /
• 2008

오늘날 온톨로지의 활용이 높아짐에 따라서 점점 더 방대한 양의 온톨로지가 구축이 되어가고 있다. 그러나 각 분야에 따라서 온톨로지의 분야와 분류가 다르고 내부에서 처리하는 데 걸리는 시간도 다르기 마련이다. 이러한 문제로 방대한 양의 온톨로지로 구성된 온톨로지 저장소는 검색 및 저장의 효율성이 떨어질 수 밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 상황의 온톨로지 검색과 저장의 효율성을 높이고자 온톨로지 저장소는 분산되어져야 함을 실제 사례를 들어 보이고 분산 온톨로지 저장소 사용의 필요성을 보여준다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.36 no.11
• /
• pp.928-935
• /
• 2009

Ontology schema reasoning is used to maintain consistency of concepts and build concept hierarchy automatically. For the purpose, the search of concepts must be inevitably performed. Ontology schema reasoning performs the test of subsumption relationships of all the concepts delivered in the test set. The result of subsumption tests is determined based on the creation of complete graphs, which seriously weighs with the performance of reasoning. In general, the process of creating complete graph has been known as expressive procedure. This process is essential in improving the leading performance. In this paper, we propose a method enhancing the classification performance by identifying unnecessary subsumption test supported by optimized searching method on subsumption relationship test among concepts. It is achieved by propagating subsumption tests results into other concept.