• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.305-309
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• 2008

기존의 온톨로지 구축에 관한 연구들을 살펴보면 개념의 상 하위 관계와 관련한 연구 또는 기구축된 도메인에 특화된 지식베이스에 기반한 도메인 온톨로지 구축 연구가 주를 이룬다. 그러나 개념과 개념간의 관계는 상 하위 구조와 같은 단순한 계층적 구조로는 그 다양한 특성을 표현할 수 없으며, 도메인 온톨로지를 구축하는 경우에 기구축된 데이터베이스와 같은 개념간 관계가 잘 정의된 데이터는 반드시 필요하였다. 예를 들면, 다양한 지식이 구축되어 있는 데이터베이스나 특정 도메인에 관한 전문 사이트(예 : 의학정보, 약학정보 사이트) 등이 있어야 개념간의 다양한 관계가 표현되어 있는 온톨로지를 구축할 수 있었다. 본 연구에서는 도메인 온톨로지를 구축함에 있어서 이러한 제약을 극복하기 위하여 도메인에 특화된 문서들을 웹 검색을 통하여 수집하였고, 수집된 문서 데이터를 이용하여 자동으로 도메인에 특화된 개념들을 추출하고 이들 개념들을 클러스터링함으로써 개념들간의 다양한 관계를 표현할 수 있는 도메인 온톨로지의 자동 구축 가능성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.344-347
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• 2010

최근 주목받고 있는 의미적 정보처리의 지식베이스인 온톨로지는 정형화된 표현을 통해 정확한 지식 처리와 추론관계를 명시해야 하기 때문에 온톨로지 확장에 대한 중요성 역시 강조되고 있다. 온톨로지 확장을 위한 기존의 방법들은 전문가를 통한 수작업 형태이거나 보편화된 사전이나 시소러스 집단의 분석을 통한 통계의 확률분포를 이용하는 반자동화된 방법들이 있다. 이에 본 논문에서는 Wikipedia에서 특정 도메인 문서들만을 수집한 후 중요문장 추출과정을 통해 해당 문서 내의 핵심어를 파악하여 이를 온톨로지의 개념 인식을 위한 정보로 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.237-240
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• 2007

지식을 재사용하는 온톨로지 모델은 재사용 수준을 높여줄 수 있는 지식 모델이라 할 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어의 재사용 보다 지식을 재사용하기 위해 개발프로세스에서 지식과 소프트웨어모델 사이에 관련성 있는 매핑을 만들고자 한다. 또한 UML을 온톨로지 모델 언어로 사용하여 UML 기반 온톨로지 모델로부터 시스템 모델을 추출하기위해 온톨로지 도메인 시스템 방법을 제안한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.8
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• pp.1043-1054
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• 2009

As the semantic web receives higher concern with an intensified necessity in these days, the research on the ontology as its core technology has been carried out in various fields. The ontology has been adopted as an alternative to work out lots of problematic issues resulted from the insufficient vocabulary selection rules in folksonomy, widely accepted under Web 2.0. Therefore the importance of research to complementarily consolidate the two disciplines, the folksonomy and the ontology, has been increased. Based on this idea this research proposes a system, which pulls out, using open services, the location information tags from folksonomy-based metadata, ultimately extracts, following location information analyses, spatial relationships among tags, and in turn automatically constructs self-correcting location information domain ontology. The system devised in this study will associate data derived from easily accessible folksonomy with meaningful and technological information from ontology.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.11 no.3
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• pp.275-283
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• 2005

Ontologies are the core components of the Semantic Web and knowledge-based systems. But it is difficult to find useful ontologies in actual domains. In order to build useful domain ontology, the conceptualization of the domain knowledge by knowledge experts of the specific domain and the specification of conceptualized knowledge with formal languages by ontology designers are required. In addition, structured and detailed guidelines and methods should be provided to be shared by the development team members. However, existing ontology building methodologies define and describe the skeletal structure of the whole building process at the top-layer. We build a useful academic ontology that is based on the conceptual knowledge structure in the domain of philosophy, and propose a detailed methodology to build a text ontology based on Topic Maps. Our methodology consists of two phases, ontology modelling and ontology implementation. We implement a philosophy knowledge portal to support retrieving and navigating of the philosophy knowledge.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.477-481
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• 2018

본 논문은 범죄 수사 기록 문서로부터 추출한 정보를 트리플로 구성하여 특정 분야의 온톨로지를 구축하고, 더 나아가 온톨로지 기반의 검색 서비스를 구현하는 일련의 과정을 설명한다. 특히 비정형 데이터로 부터 얻어낸 정보를 통해 온톨로지를 구축하고, 이를 토대로 실제 사용할 수 있는 레벨의 서비스를 구현하는 것이 특징이다. 서비스의 성능을 확인하기 위하여 사건 검색에 대한 정확도 측정 방법 중 하나인 Top-K 방식의 정확도 측정 실험을 수행하였으며, 실험 결과 완전 일치 실험에서는 약 93.52%, 유사 필드 활용 실험에서는 약 88.91%의 결과를 얻어낼 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.32-37
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• 2014

비구조 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지 기반 지식베이스를 구축하는 연구가 최근 국내외로 다양하게 진행되고 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해서는 자연어 텍스트에서 나타난 지식요소들의 다양한 속성들을 표현할 수 있는 온톨로지를 필요로 한다. 디비피디아 역시 위키피디아의 지식들을 표현하기 위하여 디비피디아 온톨로지를 사용한다. 그러나 디비피디아 온톨로지는 위키피디아의 인포박스에 기반한 온톨로지로서, 요약된 정보를 설명하기에는 적합할 수 있으나 자연어 텍스트로 표현된 다양한 지식표현을 충분히 커버하는 것은 보증되지 않는다. 본 논문에서는 자연어 텍스트로 쓰여진 지식을 디비피디아 온톨로지가 충분히 표현할 수 있는지를 검토하고, 또한 그 불완전성을 프레임넷이 어느정도까지 보완할 수 있는지를 살핀다. 이를 통해 한국어 텍스트로부터 지식베이스를 자동구축하는 온톨로지 인스턴스 자동생성 연구의 방향으로서 디비피디아 온톨로지와 프레임넷의 효용성을 전망한다.

• The Journal of Engineering Research
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• v.3 no.1
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• pp.47-56
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• 1998

This is a study on an ontology development for a content-based Expert System Document Categorization. The objectives of this study were to set up the concept of ontology and to find out the effect of ontology on Expert System. Based on this concept of ontology, it found noems for development of Expert System in the field of fine arts and showed Ontology hierarchical categorization.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.383-387
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• 2006

본 논문은 시맨틱 웹의 온톨로지 기술을 이용하여 온톨로지 기반 시맨틱 검색 시스템과 서비스 시스템에 대한 구현을 위하여 문헌 정보를 대상으로 온톨로지를 OWL로 구성하였다. 여기에서 제안한 시스템은 효율적인 관리가 가능하도록 웹(Web) 환경에서 구현하였으며, 데이터의 의미와 구문 및 구조의 통일을 위해 메타데이터의 상호운용성을 고려하며 기술언어로는 XML를 사용한다. 웹 문서에서 특정정보를 추출하고 RDF 메타데이터를 생성하며, 웹 문서의 내용을 정확하게 분류하기 위해 온톨로지(Ontology)를 기반으로 한 지식검색 시스템의 시맨틱 서비스시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.131-136
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• 2007

토픽맵은 RDF에 기반을 둔 OWL과 많은 유사점을 갖지만, 양자는 역사적, 기술적, 의도하는 목적에서 차이가 있다. 토픽맵은 ISO 표준이지만, OWL은 W3C의 온톨로지 개발 표준언어로서 양자는 각각의 제약언어, 데이터 모델, 그리고 일련의 구문들을 별개로 갖는다. 그러나 토픽맵과 OWL 양자는 지식을 표현하는 온톨로지 언어라는 공통적 특성을 가지며, 술어로직에 기반을 두고 있고, XML포맷이기 때문에 상호간에 매핑이 가능하다. 논문의 목적은 토픽맵과 OWL의 메타모델로부터 온톨로지 정보자원의 공유, 교환, 통합에 접근시킨다. 따라서 각각의 메타모델에서 주요 요소를 추출하고, 이들의 의미적인 측면과 구조적인 측면의 요소들의 손실이 발생되지 않도록 매핑을 수행한다.