기존 온톨로지를 확장하는 한 가지 방법은 기존의 기초 개념들로부터 새로운 하위 개념들을 유도해 내거나 개념들간의 새로운 관계들을 발견해내는 것이다. 본 논문에서는 의학분야의 기존 온톨로지를 확장하는데 정형적 개념 분석(FCA) 방법이 갖는 잠재적 역할을 분석해보자 한다. 이를 위해 우리는 영역 특정 문서들로부터 기존 개념들의 실례(instance)들을 추출할 수 있다고 가정한다. 본 논문에서는 3 단계로 이루어진 FCA기반의 은톨로지 확장 방법론을 설명하고, MeSH 온톨로지 확장에 관한 경험을 소개한다.
현재 정보검색분야에서는 검색도구로써 시소러스가 갖는 장점에도 불구하고 기존에 개발된 시소러스의 유지관리와 활용이 극히 제한적으로 이루어지고 있기 때문이다. 왜냐하면 정보의 급격한 증가로 인하여 전통적인 시소러스의 구조와 유지관리, 활용기법으로는 현대 정보의 홍수 현상에 적극적으로 대처하는데 한계에 직면하였기 때문이다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 토픽맵의 구축알고리즘이 절대적으로 필요하였다. 이에 따라 본 연구에서는 토픽맵의 기본요소인 토픽과 대상물, 연관관계, 토픽타입 등을 이용한 시소러스 구조화 알고리즘을 제안하였다. 특히 토픽맵의 기본 요소가운데 대상물(occurrence)은 시소러스의 검색효율가운데 정도율의 확보를 가능하게 하며, 시소러스의 구축에 필요한 지식베이스의 역할을 수행하는 주요한 기법임을 확인하였다.
과학기술 연구분야에서 인력, 기관 등의 연구 주체와 논문, 과제, 지적재산권 등의 성과에 대한 온톨로지는, 시맨틱 웹 환경에서 이질적 과학기술 연구정보의 의미적 통합과 자동화된 유통, 그리고 암묵적 지식의 추론을 가능케 할 것이다. 이 논문에서는 현재 한국과학기술정보연구원에서 개발 중인 국가과학기술 R&D 기반정보 은톨로지를 소개하고, 그의 응용으로써 은톨로지에 내재된 암묵적 지식들을 규칙을 사용하여 추론하는 과정의 기술에 중점을 둔다. 상기 은톨로지는 인스턴스의 유일성 확보를 위해 URI(Uniform Resource identifier)서버에 기반하여 온톨로지 인스턴스에 고유한 URI를 할당하는 데 중점을 두고 설계되었으며, 논문의 특정순위저자를 모델링한 저작자정보 클래스를 은톨로지 스키마 상에 명시적으로 표현한다는 특징이 있다.
최근 인터넷의 급속한 발달로 인해 웹 상의 정보 양이 엄청나게 증가하고 있다. 하지만 현재 웹 상의 정보들은 사람이 읽고 해석하기에만 편리하게 설계되어 원하는 정보에 대한 정확한 검색이 어려워지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 시맨틱 웹이 제안되었으며, 이를 구축하기 위해서는 데이타에 의미를 부여하는 온톨로지 언어를 사용해야 한다. 대표적인 은톨로지 언어는 RDF, RDF-S, OWL 등이 있다. 이러한 언어들 중 OWL은 W3C에서 권고안으로 채택한 언어로써 다른 온톨로지 언어에 비해 풍부한 표현력과 형식적인 의미론을 지닌다. 또한 OWL 데이타는 클래스/프로퍼티들 간의 계층 구조 정보를 포함한다. 따라서, 시맨틱 웹 상에서 데이타의 효율적인 검색을 위해서는 계층적 구조를 고려한 효율적인 OWL 저장 모델이 필요하다. 이 논문에서는 OWL 데이타의 클래스/프로퍼티들 간 계층 정보를 XPath 형태로 포함하며, 직관적이고 효율적인 질의 처리가 가능한 저장 모델(XPOS Model) 및 시스템을 제안한다. 또한, 제안 모델, Sesame, XML 저장소 기반 저장 시스템을 질의 처리 측면에서 성능에 대한 비교 평가 결과를 보인다.
인터넷 기술과 통신망 기술이 발전됨에 따라 전자상거래는 복잡하고 다양해지고 있다. 본 논문에서는 이기종 데이터베이스 시스템들 간의 메타데이터 및 데이터 교환을 위해 W3C에서 제안한 XML Schema를 사용하고, XML Schema는 관계형 데이터베이스 시스템의 메타데이터 및 데이터를 계층적 구조인 XML 문서형식으로 나타낼 수 있고, 다양한 원시 데이터 형식을 지원하여 관계형 데이터베이스 시스템이 제공하는 데이터형식을 충분히 반영할 수 있는 구조를 사용한다. 그리고 기존 전자상거래에서는 이질적인 플랫폼을 사용함으로 인해 발생하는 시스템간의 상호 호환 및 운영의 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 상품 분류와 속성표현의 표준과 관계성을 정의한 표준 온톨로지와 상품들에 대한 전자상거래 사이트의 정보를 제공하는 로케이션 온톨로지를 구축한다. 이 온톨로지 정보를 검색시스템에 적용하여 고객의 선택에 필요한 정보를 제공함으로서 효율적인 검색을 수행한다. 이러한 온톨로지와 상품 분류 카테고리 정보를 결합하여 XMDR이라 하고, 이 XMDR을 상품 검색 시스템에 도입하여 효율적인 검색을 수행하기 위한 은톨로지 서버 구축에 관한 방법을 제안한다.
시맨틱 웹이나 지식기반 시스템에서 지식 검색의 핵심 컴포넌트는 온톨로지이다. 하지만 현재 실용적인 온톨로지가 구축된 경우를 찾아보기는 어렴다. 실용적인 온톨로지 구축을 위해서는 특정 도메인의 지식 전문가에 의한 지식의 개념화와 온톨로지 설계자에 의한 지식의 명세화가 필요하며 이를 바탕으로 개발 팀원들 사이에 공유할 수 있는 자세한 온톨로지 생성 가이드라인이 필요하다. 그러나 기존의 온톨로지 생성 방법론은 은톨로지 구축 프로세스의 단계들을 상위 수준에서 나열하는 절차 중심의 방법론이다 본 논문에서는 철학 학문의 지식을 구조화하는 실용적인 온톨로지를 구축하는 방법으로서 텍스트 내용에 들어있는 지식을 온톨로지로 생성하는 토픽맵 기반의 덱스트 온톨로지 방법론을 제시하였다. 이 방법론은 지식 자원으로부터 지식을 분석하고 추출하는 온톨로지 모델링 단계와 형식 언어와 데이타 모델을 이용하여 온톨로지를 생성하는 온톨로지 구현 단계로 구성된다. 방법론과 함께 본 논문에서는 철학 온톨로지에 기반한 철학 지식 검색의 효율성을 보이기 위해 철학 지식 포털을 구현하였다.
대부분의 웹 문서들은 HTML이나 XML로 표현된 웹의 정보들은 Syntactic 구조를 기반으로 표현되기 때문에, 소프트웨어가 정보를 처리하는데 한계가 있다. HTML은 문서의 display안을 위한 tag기반의 문서 표현 방식이고, XML은 문서의 구조를 사람이 이해하기 쉽도록 제안된 표현 방식이기 때문이다. 따라서, HTML 및 XML로 표현된 정보들을 가지고 서비스를 제공하는 웹 에이전트들은 사용자들에게 의미있는 서비스를 제공하기 위해 오프라인 상에서 많은 수작업을 수행해야만 했다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위해서 미국과 유럽에서는 시멘틱 웹에 대한 연구를 활발히 진행하고 있다. 시멘틱 웹은 기존의 웹과는 달리 소프트웨어가 이해하고 처리 할 수 있는 형태(machine processable)로 정보를 표현하기 때문에 오프라인 상에서 수행되던 많은 작업들을 에이전트가 이해하고 처리할 수 있게 되었다. 그러나. 온톨로지를 구축하는 과정에서도 필연적으로 정보의 31(Incorrect, incomplete, Inconsistence)가 나타나고, 서비스의 결과 또한 온톨로지에 의해 좌우된다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 후방향 추론기법을 이용한 추론엔진은 다음과 같은 시스템을 제안한다. 첫째. 시멘틱 웹을 이용함으로써 소프트웨어 에이전트의 자동화 시스템을 제안한다. 둘째 은톨로지 정보의 한계성을 극복하기 위해 규칙기반의 후방향 추론 기법을 사용하는 시멘틱 추론엔진을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 후방향 추론기법을 이용한 시멘틱 추론시스템은 사용자의 질의를 입력받아. 온톨로지와 시멘틱 웹 문서의 정보를 이용하여 후방향 추론을 수행함으로써 웹 정보의 불완전성을 완화하고, 온톨로지의 영향력를 감소시킴으로써 웹 서비스의 질을 향상시키는데 목적이 있다.RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각 가장 낮았다. 2. 사산(死産)과 초생아사망(初生兒死亡)을 구분(區分)하여 고려해 볼때 사산(死産)은 모성(母性)의 임신력(姙娠歷)과 매우 밀접한 관련이 있는 것으
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[게시일 2004년 10월 1일]
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