Annual Conference on Human and Language Technology
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2016.10a
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pp.147-151
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2016
본 논문에서는 Reified 트리플 추출을 위한 한국어 개방형 정보추출 방법을 제시한다. 시맨틱웹 분야에서 지식은 흔히 RDF 트리플 형태로 표현되지만, 자연언어문장은 복수개의 서술어와 논항간의 관계로 구성되어 있다. 이러한 이유로, 시맨틱웹의 대표적인 지식표현법인 트리플을 따름과 동시에 문장의 의존구조를 반영하여 복수개의 술어와 논항간의 관계를 지식화하는 새로운 개방형 정보추출 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 문장 구조에 대한 일관성있는 변환을 고려한 새로운 개방형 정보추출 방법을 제안하며, 개체 중심의 지식과 사건중심의 지식을 함께 표현할 수 있는 Reified 트리플 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 위키피디아 알찬글 본문을 대상으로 추출된 지식의 양과 정확도 측정 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 방식을 응용한 의사 SPARQL 질의 생성 모듈에 대해 소개한다.
HTML5, new standard for web language, is being standardized corresponding to the development of web. Since several new semantic elements have been added into HTML5 standard, current Web Environment is becoming more and more semantic. In order to provide better user experience by using information extraction from HTML5 page, new HTML5 Elements should be mapped to a corresponding Ontology. In this research, we will focus on new semantic elements to build Ontology from HTML5 document. For this purpose, we will propose a methodology of Schema level mapping rule and instance mapping rule.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.1
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pp.183-190
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2012
This study constructs an expert search system which has a mutual cooperation function based on thesis and author profile. The proposed methodology is as follows. First, we propose weighting method which can search a keyword and the most relevant keyword. Second, we propose a method which can search the experts efficiently with this weighting method. On the preferential basis, keywords and author profiles are extracted from the papers, and experts can be searched through this method. This system will be available to many fields of social network. However, this information is distributed to many systems. We propose a method using multi-ontology to integrate distributed data. The multi-ontology is composed of meta ontology, instance ontology, location ontology and association ontology. The association ontology is constructed through analysis of keyword association dynamically. An expert network is constructed using this multi-ontology, and this expert network can search expert through association trace of keyword. The expert network can check the detail area of expertise through the research list which is provided by the system.
In the IT convergence environment changed with not only the quality but also the material abundance, it is the most crucial factor for the strategy of personalized recommendation services to investigate the context information. In this paper, we proposed the recommendation using the service ontology based context awareness modeling. The proposed method establishes a data acquisition model based on the OSGi framework and develops a context information model based on ontology in order to perform the device environment between different kinds of systems. In addition, the context information will be extracted and classified for implementing the recommendation system used for the context information model. This study develops the ontology based context awareness model using the context information and applies it to the recommendation of the collaborative filtering. The context awareness model reflects the information that selects services according to the context using the Naive Bayes classifier and provides it to users. To evaluate the performance of the proposed method, we conducted sample T-tests so as to verify usefulness. This evaluation found that the difference of satisfaction by service was statistically meaningful, and showed high satisfaction.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.53
no.1
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pp.57-81
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2019
An ontology is a complex structure dictionary that defines the relationship between terms and terms related to specific knowledge in a particular field. There have been attempts to construct various ontologies in Korea and abroad, but there has not been a case in which a large scale crime investigation record is constructed as an ontology and a service is implemented through the ontology. Therefore, this paper describes the process of constructing an ontology based on information extracted from instrusion theft field of unstructured data, a crime investigation document, and implementing an ontology-based search service and a crime spot recommendation service. In order to understand the performance of the search service, we have tested Top-K accuracy measurement, which is one of the accuracy measurement methods for event search, and obtained a maximum accuracy of 93.52% for the experimental data set. In addition, we have obtained a suitable clue field combination for the entire experimental data set, and we can calibrate the field location information in the database with the performance of F1-measure 76.19% Respectively.
Recently international organizations such as ISO/TC211, OGC, INSPIRE (Infrastructure for Spatial Information in Europe) make an effort to share geospatial data using semantic web technologies. In addition, smart phone and social networking services enable community-based opportunities for participants to share issues of a social phenomenon based on geographic area, and many researchers try to find a method of extracting issues from that. However, serviceable spatial ontologies are still insufficient at application level, and studies of spatial information extraction from SNS were focused on user's location finding or geocoding by text mining. Therefore, a study of extracting spatial phenomenon from social media information and converting it into geosemantic knowledge is very usable. In this paper, we propose a framework for extracting keywords from micro-blog, one of the social media services, finding their relationships using data mining technique, and converting it into spatiotemopral knowledge. The result of this study could be used for implementing a related system as a procedure and ontology model for constructing geoseem antic issue. And from this, it is expected to improve the effectiveness of finding, publishing and analysing spatial issues.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2014.10a
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pp.228-232
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2014
지식 베이스(Knowledge Base)는 주어진 질의 문에 대한 잠재적인 답과 답에 대한 단서가 될 수 있는 구조화된 형태의 정보를 포함하고 있기 때문에 질의응답 시스템에서 매우 중요하다. 하지만 비록 DBpedia, Freebase, YAGO 등과 같이 이용 가능한 여러 개의 지식 베이스가 존재함에도 불구하고 이러한 지식 베이스에 포함되어 있는 정보는 웹(Web)상에 존재하는 정보에 비하면 매우 제한적이다. 본 논문에서는 무제한 정보 추출 기술을 이용하여 정형화되지 않은 텍스트로부터 트리플(Triple)을 추출하고, 추출된 트리플의 각 개체 및 관계 어휘를 대상 온톨로지(Ontology) 상의 어휘에 사상시킴으로써 지식 베이스를 확장 시키는 방법을 제안한다. 이를 통하여 무제한 정보 추출 방법과 명확화(Disambiguation) 기술이 지식 베이스를 확장시키는데 어떻게 사용될 수 있고, 어떠한 요소가 전체 시스템의 주된 성능 저하를 일으키며 개선되어야 하는지 알아보도록 한다.
To provide autonomous and dynamic services for users in a ubiquitous environment where heterogeneity, mobility and variability are main characteristics, an efficient service description/structuring mechanism and a service composition method are essential. Service composition can consider context in real-time and compose appropriate services. In this research, we propose a mechanism for extracting services from a specific domain and structuring them into hierarchical service ontology. Each service is described using the proposed service specification. Based on this service ontology, users can represent their goals using various abstraction levels of services, and then our service overloading method enables to invoke the most appropriate service at the execution time. Moreover, we present a method which can discovery an alternative service by referencing the service ontology, when the requested service is not available. The experimental result shows that our service ontology could improve the success probability of users' goals and reduce service binding time compare to using just an unstructured list of services.
For semantic retrieval in semantic web environment, it is an important factor to manage and manipulate distributed resources. Ontology is essential for efficient search in distributed resources, but it is almost impossible to construct an unified ontology for all distributed resources in the web. In this paper, we assumed that most information in the web environment exist in the form of RDBMS, and propose a matching method between domain ontology and the existing RDBMS tables for semantic retrieval. Most previous studies about matching between RDBMS tables and domain ontology have extracted a local ontology from RDBMS tables at first, and conducted the matching between the local ontology and domain ontology. However in the processing of extracting a local ontology, some problems such as losing domain information can be occurred since its correlation with domain ontology has not been considered at all. In this paper, we propose a methods to prevent the loss of domain information through the similarity measure between instances of RDBMS tables and instances of ontology. And using the relational information between RDBMS tables and the relational information between classes in domain ontology, more efficient instance-based matching becomes possible.
Kim, Ka-Ram;Kim, Gun-Woo;Yoo, Dong-Hee;Yu, Jung-Ho
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.12
no.5
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pp.137-145
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2011
BIM Data exchange using standard format can provide a user friendly and practical way of integrating the BIM tools in the life cycle of a building on the currently construction industry which is participated various stakeholder. It used IFC format to exchange the BIM data from Design software to energy analysis software. However, since we can not use the material name data in the library of an energy analysis directly, it is necessary to input the material property data for building energy analysis. In this paper, to matching the material named of name of DOE-2 default library, rhe extracted material names from BIM file are inferred by the ontology With this we can make the reliable input data of the engine by development a standard data and also increase the efficient of building energy analysis process. The methodology can enable to provide a direction of BIM-based information management system as a conceptual study of using ontology in the construction industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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