• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.4
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• pp.359-367
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• 2007

The ontology is the underlying knowledge base to create the semantic web. Prerequisites for the success of the semantic web include widespread uses/sharing/merging of ontologies. In addition, it is very crucial to secure the integrity of ontology instances such as instance-identifying/referring integrity, and attribute domain constraints. In terms of ensuring instance-identifying integrity, OWL provides owl:sameAs property which is used to connect two separate ontology instances in order to represent that the two instances are the same. Recent semantic web works, however, have not sufficiently investigated the issues one may face in applying owl:sameAs to real semantic web applications. This study introduces our experiences of sameAs in developing a semantic web service framework for a research domain.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.71-73
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• 2010

웹에서 다양한 웹 지리 지역 정보를 검색할 수 있는 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 현재의 웹 검색 시스템은 사용자가 키워드로 지역 웹 문서를 검색하고 해당 웹 문서를 지도와 비교하여 공간정보를 취득하며, 다른 관련 정보를 얻기 위해서는 검색과 비교를 반복해야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 비구조화 된 텍스트 웹 자원으로부터 지리정보 온툴로지(geo-ontology)를 확장할 수 있는 통합된 검색시스템을 제안한다. 이를 위해 문서의 정보에서 위치 정보를 추출하고 공간정보 위치 맵핑 기법을 적용하여 텍스트의 공간정보를 추출한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.8
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• pp.703-717
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• 2006

The Semantic Web has the objective of developing universal media in which machine-processable semantic information can be represented and shared, and it is therefore important to distribute ontologies that represent this kind of semantic information to the Web and make them available to multiple parties. However, the current ontology authoring tools are not operating on the Web, which makes it difficult to distribute ontologies directly to the Web and to create and edit them collaboratively with other people. This paper proposes a framework that facilitates the ontology construction and sharing, realizing easy distribution of ontologies to the Web. Wiki is one of the frameworks for collaborative construction and sharing of knowledge on the Web, and Wiki contents consist of natural language texts and simple markup language for visualization. For better collaboration in creating and sharing ontologies, this paper suggests the Semantic Wiki that embodies the Semantic Web features to the existing Wiki system. The Semantic Wiki framework facilitates the collaboration in ontology co-authoring and sharing for people, and at the same time, makes it possible for the agent software to easily manage the ontology information. Eventually, the Semantic Wiki system accomplishes various tasks including the semantic view, the semantic navigation, and the semantic query.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.12 no.4
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• pp.254-263
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• 2006

Ontology-based context models are widely used in ubiquitous computing environment because they have advantages in the acquisition of conceptual context through inferencing, context sharing, and context reusing. Among the benefits, inferencing enables context-aware applications to use conceptual contexts which cannot be acquired by sensors. However, inferencing causes processing delay and thus becomes the major obstacle to the implementation of context-aware applications. The delay becomes longer as the amount of contexts increases. In this paper, we propose a context pre-fetching method to reduce the size of contexts to be processed in a working memory in attempt to speed up inferencing. For this, we extend the query-tree method to identify contexts relevant to the queries of a context-aware application. Maintaining the pre-fetched contexts optimal in a working memory, the processing delay of inference reduces without the loss of the benefits of ontology-based context model. We apply the proposed scheme to our ubiquitous computing middleware, Active Surroundings, and demonstrate the performance enhancement by experiments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.178-181
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• 2011

식물 저장을 위한 저온 저장고의 수요가 증가함에 따라 지능화되고 효율적인 저장고 관리 시스템에 대한 요구 또한 증가하고 있다. 기존의 저장고 관리 시스템은 관리자의 경험에 의존적이거나 센서의 임계치에 따른 단순한 상황 판단만이 가능한 수준으로, 식품에 따른 정밀한 신선도 관리가 불가능하다. 그에 따라 식품의 신선도 관리, 저장고 관리의 효율성 향상을 위해 상황인지 기술 도입이 고려되고 있으며, 그 중 환경 정보(Context)에 대한 관계를 모델링하기 위한 적합한 온톨로지 기반 상황인지 기술이 가장 주목받고 있다. 본 논문에서는 이러한 온톨로지를 이용하여 식품 저장고 운영에 필요한 상황인지 기능을 제공해줄 상황인지 미들웨어를 제안하며, 환경 정보 모델링 도구와 센서 및 저장고 운영 정보를 획득하는 방법, 이를 활용한 상황 추론을 수행할 온톨로지 매핑 방법을 제시하였고 이를 실질적으로 수행해 줄 상황인지 프로세스를 설계하고 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.300-303
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• 2011

이미지 어노테이션 기법은 효과적인 이마지 공유 및 검색을 위하여 활발하게 연구되고 있는 연구분야 중 하나로서, 최근에는 사용자들에 의하여 제작되는 방대한 양의 이미지 데이터 및 태그 정보를 제공하는 Flick와 같은 소셜 이마지 데이터베이스를 활용함으로써 이미지 어노테이션 및 이미지 검색을 효과적으로 수행하고자 하는 다양한 연구들이 시도되고 있다. 본 논문에서는 이미지 지식정보의 관리 및 공유를 위한 온톨로지와 소셜 이마지 데이터베이스를 활용하여 이미지 어노테이션을 수행하기 위한 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 소셜 이미지 데이터베이스를 활용하여 의미 있는 개념들을 이미지 어노테이션에 활용하며, 지식 관리 체계인 온툴로지를 이용하여 이미지 데이터베이스 내의 이미지 및 개념간에 존재하는 의미적 관련성을 기반으로 보다 효율적인 이미지 검색을 수행하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.265-269
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• 2006

차세대 웹의 중심기술인 시맨틱 웹을 구현하기 위해서는 컴퓨터가 지식을 추론하고 처리할 수 있게 하기 위한 지식표현방법인 온톨로지가 필수적으로 요구된다. 이러한 온톨로지 생성의 중요성이 점차 커져 가는 실정에 따라, 생성된 온톨로지들의 재사용을 위한 방법이 관련 연구들 사이에 중요한 과제로 떠오르기 시작되었다. 본 논문에서는 온톨로지의 재사용을 효율적으로 하기 위한 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 온툴로지를 사용자가 이해하기 쉽고 편집이 용이한 그래프 형태로 표현하는 방법으로 온톨로지를 UML로 변환하여 UML을 통한 온툴로지 재사용 방안을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 다음과 같다. OMG의 MDA 개념을 기반으로 기존에 생성된 온톨로지를 XML 파서를 이용하는 방법을 통하여 XMI로 변환한다. XMI로 변환된 온툴로지는 UML 도구를 사용하여 재사용 할 수 있다. UML로 변환된 온톨로지는 위 과정을 역으로 다시 수행함으로써 온톨로지로 변환된다. 이렇게 UML로 변환된 온톨로지는 UML의 장점을 그대로 가지게 된다. 이미 널리 사용되고 가독성과 편집력 그리고 상호 운용성이 높은 UML을 이용하여 온톨로지의 재 사용성을 높이고자 하는데 있다. 즉 사용자가 직관적으로 온톨로지의 전체 구조와 의미를 파악하는데 도움을 주며 편집 또한 용이하다. 이러한 방법을 바탕으로 UML을 통해 온톨로지를 쉽게 사용자의 온톨로지에 대한 이해와 수정을 도와 온톨로지의 재 사용성을 높이고 사용자간의 공유를 용이하게 만들 수 있다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.20 no.1
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• pp.341-371
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• 2003

The purpose of the study is to design the ontology-based Prescription Knowledge Management System of Oriental Medicine. The study was done with the premise that the effectiveness of the system can be improved by using ontological abstractional structure based on definition of concept, attribution and relations of words related to the specific area. The system is developed with Protege-2000 by using newly developed KPML(Korean Medicine Prescription Markup Language). The results of the study provide the model of Prescription Knowledge Management System and the possibility of implementing XML-based ontology system to the semantic web environment.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.237-244
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• 2006

시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 하나의 관련분야로 규칙기반 시스템 동의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 하지만 규칙기반 시스템을 활용하기에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 규칙습득은 웹으로부터 필요한 규칙을 습득하는 일련의 방법인데, 이러한 규칙을 습득하기 위해서는 규칙구성요소를 먼저 식별해야만 한다. 그러나 이러한 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의해 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 웹으로부터 규칙구성요소 식별을 최대한 자동화하고 지식관리자의 수작업을 최소화함으로써 그 부담을 줄여 주는 데 있다. 이러한 방법으로는 온톨로지를 근간으로 하여 웹 페이지와의 문자열 비교, 이러한 비교의 한계를 극복하기 위한 확장등의 방법이 있다. 첫 번째 방법은 온툴로지 기반으로 규칙식별 할 웹 페이지와 비교를 통해 지식관리자의 규칙식별 과정을 최대한 자동화하여 주는 것이다. 여기서 만약 현재 규칙을 식별하고자 하는 웹 사이트와 유사한 시스템의 규칙들을 활용하여 일반화 된 온툴로지가 구축되었다면, 이 온톨로지를 기반으로 규칙을 식별하고자 하는 웹사이트와의 비교를 통해 규칙구성요소를 자동화하여 추출 할 수 있다. 이러한 온툴로지를 기반으로 규칙을 식별하기 위해서는 문자열 비교 기법을 사용하게 된다. 하지만 단순한 문자열 비교 기법만으로는 규칙을 식별하는 데에 자연어 처리에 대한 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 다음의 두 번째 방법을 사용하고자 한다. 두 번째 방법은 정형화되지 않은 정보들을 확장하여 사용하는 것이다. 우선 찾고자 하는 단어들의 원형을 찾기 위한 스테밍 알고리즘 기법, WordNet을 이용하여 동의어 유의어등으로 확장을 하는 WordNet Expansion 기법, 의미 유사도를 측정하기 위한 방법인 Semantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.12 no.4
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• pp.219-228
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• 2006

Many biomedical research groups have been trying to share their outputs to increase the efficiency of research. As part of their efforts, a common ontology named Gene Ontology(GO), which comprises controlled vocabulary for the functions of genes, was built. However, data from many research groups are distributed and most systems don't support integrated semantic queries on them. Furthermore, the semantics of the associations between concepts from external classification systems and GO are still not clarified, which makes integrated semantic query infeasible. In this paper we present an ontology matching and integration system, called AutoGOA, which first resolves the semantics of the associations between concepts semi-automatically, and then constructs integrated ontology containing concepts from GO and external classification systems. Also we describe a web-based application, named GOGuide II, which allows the user to browse, query and visualize integrated data.