Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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제21권2호
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pp.276-282
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2011
CoreNet is a valuable resource to use in the domain of natural language processing including Korean-Chinese-Japanese multilingual text analysis, and translation among natural languages. CoreNet is mapped to SUMO in order to encourage its application in broader fields and enhance its international status as a multilingual lexical semantic network. To do this, indirect and direct mapping methodologies are used. Through the indirect mapping among CoreNet-KorLex-PWN-SUMO, we alleviate the difficulty of translating CoreNet concept terms in Korean into SUMO concepts in English, and maximize recall of SUMO concepts corresponding to the concept of CoreNet.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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pp.451-456
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2007
유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해서는 사용자 및 주변 상황에 관한 인지기술이 필수적이다. 이에 따라 이기종 분산형 시스템에서 언어와 기종에 영향을 받지 않고 사용자 Context를 인지하고 표현하는 문제는 해결해야할 중요한 과제로 대두되었다. 이에 따라, 본 논문에서는 이 과제를 해결하기 위하여 시맨틱 웹 기술 및 퍼지 개념을 이용하여 사용자 Context를 기술하는 것을 제안한다. 온톨로지는 컴퓨터가 정보자원의 의미를 파악하고 자동적으로 처리할 수 있도록 고안된 지식표현 언어이므로 이기종 시스템 하에서의 사용자 Context를 표현하는데 적합하다. 한편, 사용자가 접할 실세계의 환경은 일반집합(Crisp Set)으로 표현하기 힘들기 때문에 본 논문에서는 퍼지개념과 표준 웹 온톨로지 언어 OWL이 융합된 Fuzzy OWL언어를 사용했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 Context를 Fuzzy OWL로 표현하기 위하여 먼저 사용자가 접한 환경정보들을 수치로 표현한다. 그리고 이를 OWL로 기술하며 OWL로 표현된 사용자 Context를 Fuzzy OWL로 변환한다. 마지막으로 퍼지 개념이 포함된 사용자 Context를 이용하여 자동적인 상황인지가 가능한지 여부를 퍼지 추론 엔진인 FiRE를 사용하여 실험한다. 본 논문에서 제시한 방법을 사용하면 이기종 분산시스템에서도 사용할 수 있는 형태로 Context를 기술할 수 있다. 그리고 기술된 Context를 기반으로 현재 사용자가 접한 환경의 상태를 추론할 수 있다. 또한 퍼지 기술 로직 언어(Fuzzy Description Logic)기반 추론기인 FiRE를 이용하여 이를 검증한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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제17권5호
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pp.626-631
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2007
Autonomous robots performing desired tasks in rough, changing, unstructured environments without continuous human assistance must have the ability to cope with its surroundings whether this be certain or not. The development of algorithms deriving useful conclusions from uncertain information obtained by various sensors may be the first for it. Recently ontology is taken great attention as a method useful for the representation and processing of knowledge. In this paper, we propose an ontology-based navigation algorithm for autonomous robots, and provide computer simulation results in order to show the validity of the proposed algorithm.
A knowledge map describes the network of related knowledge into the form of a diagram, and therefore underpins the structure of knowledge categorizing and archiving by defining the relationship of the referential navigation between knowledge. The referential navigation between knowledge means the relationship of cross-referencing exhibited when a piece of knowledge is utilized by a user. To understand the contents of the knowledge, a user usually requires additionally information or knowledge related with each other in the relation of cause and effect. This relation can be expanded as the effective connection between knowledge increases, and finally forms the network of knowledge. A network display of knowledge using nodes and links to arrange and to represent the relationship between concepts can provide a more complex knowledge structure than a hierarchical display. Moreover, it can facilitate a user to infer through the links shown on the network. For this reason, building a knowledge map based on the ontology technology has been emphasized to formally as well as objectively describe the knowledge and its relationships. As the necessity to build a knowledge map based on the structure of the ontology has been emphasized, not a few researches have been proposed to fulfill the needs. However, most of those researches to apply the ontology to build the knowledge map just focused on formally expressing knowledge and its relationships with other knowledge to promote the possibility of knowledge reuse. Although many types of knowledge maps based on the structure of the ontology were proposed, no researches have tried to design and implement the referential navigation-enabled knowledge map. This paper addresses a methodology to build the ontology-based knowledge map enabling the referential navigation between knowledge. The ontology-based knowledge map resulted from the proposed methodology can not only express the referential navigation between knowledge but also infer additional relationships among knowledge based on the referential relationships. The most highlighted benefits that can be delivered by applying the ontology technology to the knowledge map include; formal expression about knowledge and its relationships with others, automatic identification of the knowledge network based on the function of self-inference on the referential relationships, and automatic expansion of the knowledge-base designed to categorize and store knowledge according to the network between knowledge. To enable the referential navigation between knowledge included in the knowledge map, and therefore to form the knowledge map in the format of a network, the ontology must describe knowledge according to the relation with the process and task. A process is composed of component tasks, while a task is activated after any required knowledge is inputted. Since the relation of cause and effect between knowledge can be inherently determined by the sequence of tasks, the referential relationship between knowledge can be circuitously implemented if the knowledge is modeled to be one of input or output of each task. To describe the knowledge with respect to related process and task, the Protege-OWL, an editor that enables users to build ontologies for the Semantic Web, is used. An OWL ontology-based knowledge map includes descriptions of classes (process, task, and knowledge), properties (relationships between process and task, task and knowledge), and their instances. Given such an ontology, the OWL formal semantics specifies how to derive its logical consequences, i.e. facts not literally present in the ontology, but entailed by the semantics. Therefore a knowledge network can be automatically formulated based on the defined relationships, and the referential navigation between knowledge is enabled. To verify the validity of the proposed concepts, two real business process-oriented knowledge maps are exemplified: the knowledge map of the process of 'Business Trip Application' and 'Purchase Management'. By applying the 'DL-Query' provided by the Protege-OWL as a plug-in module, the performance of the implemented ontology-based knowledge map has been examined. Two kinds of queries to check whether the knowledge is networked with respect to the referential relations as well as the ontology-based knowledge network can infer further facts that are not literally described were tested. The test results show that not only the referential navigation between knowledge has been correctly realized, but also the additional inference has been accurately performed.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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제11권7호
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pp.2632-2637
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2010
Information in UbiComp Environment are transformed to knowledge by relationship in a spatio-temporal location, and then became intelligent contents with task procedures or application models. The entities in U-City has lots of relationships. It is important in U-City contents to provide intelligent and personalized response to meet the intention of users. We extend the spatial ontology model of SPIRIT to other domain. Domain ontologies are consist of type, relation, and instance ontologies. When the relationship model by shared concepts are not defined, we used the spatio-temporal events to find relationships. So we proposed the methods to recommend semantically related terms, not syntactically.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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pp.172-174
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2006
시맨틱 웹서비스 조합을 위해 인공지능 분야의 계획수립 기법을 적용하려는 연구들이 최근 늘고 있다. 하지만 전통적인 계획수립 기법이 갖는 계획작성 단계와 실행 단계가 분리되어 있기 때문에 여러가지 한계성을 나타낸다. 본 논문에서는 이의 대안으로서 동적 재연결을 지원하는 반응형 계획기 기법을 사용함으로써 제기된 문제점들을 해결하고자 하였으며, 온톨로지 처리 결과를 계획수립 과정에 반영함으로써 의미 기반의 웹서비스 조합이 이루어지도록 하였다. 그리고 이를 지원하는 시스템의 개발과 응용을 통해 반응형 계획기술이 시맨틱 웹서비스의 조합과정에서 견고하고, 유연하게 동작함을 알 수 있었다.
This paper proposes a design and realization for the semantic search system. The proposed model includes three Architecture Layers of a Semantic Search System ; (they are conceptually named as) the Knowledge Acquisition, the Knowledge Representation and the Knowledge Utilization. Each of these three Layers are designed to interactively work together, so as to maximize the users' information needs. The Knowledge Acquisition Layer includes index and storage of Semantic Metadata from various source of web contents(eg : text, image, multimedia and so on). The Knowledge Representation Layer includes the ontology schema and instance, through the process of semantic search by ontology based query expansion. Finally, the Knowledge Utilization Layer includes the users to search query intuitively, and get its results without the users'knowledge of semantic web language or ontology. So far as the design and the realization of the semantic search site is concerned, the proposedsemantic search system will offer useful implications to the researchers and practitioners so as to improve the research level to the commercial use.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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제18권5호
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pp.672-678
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2008
Entities in reality have direct relationships between each other. They also have new and indirect relationships through such direct relationships. An ontology gives explicit meaning of such relationships. Thus, we can discover new relationships between entities based on an ontology. Such new relationships are applied in indentifying new communities or constructing social networks. Measuring for the degree of relationships is an important problem in such domains. This paper proposes a measurement for the degree of relationships between entities based on an ontology. Most of researches are based on connected paths between entities. However, there are meaningful relationships between two entities through the schema in an ontology even through there are no connected paths between the entities. The proposed method measures for the degree of relationships between two entities not based on connected paths, but also relationships through the schema. The experiment result shows that the relationships through the schema are meaningful to measure the degree of relationships between entities.
Software change is an essential operation for software evolution. To maintain the system competently, managers as well as developers must be able to understand the structure of the system but the structure of software is hidden to the developers and managers who need to change it. In this paper, we present a system (OntCIA) for supporting change impact analysis for rating and billing domain based on the semantic web technology. The basic idea of OntCIA is to build a domain knowledge base using an OWL ontology and RDF to implement change impact analysis system that would support the managers and software developers in finding out information about structure of large software system. OntCIA allows users to incrementally build an ontology in rating and billing domain and provides useful information in response to user queries concerning the code, such as, for example 'Find the modules which have a role for confirming new subscription'. The strengths of OntCIA are its architecture for easy maintenance as well as semantic indexing by automatic reasoning.
In order to create an intelligent autonomous agent in virtual world, we need a sophisticated design for perception, recognition, judgement and behavior. We develop the perception and recognition functions for such an autonomous agent. Our perception mechanism identifies lines based on differences in color, the primitive visible data, and exploits those lines to grasp shapes and regions in the scene. We develop an inferencing algorithm that can infer the original shape from a damaged or partially hidden shape using its characteristics from the ontology in order to intelligently recognize the perceived shape. Several individually recognized 2D shapes and their spatial relations form 3D shapes and those 3D shapes in turn constitute a scene. Each 3D shape occupies its respective region, and an agent analyzes the associated objects and relevant scenes to recognize things and phenomena. We also develop a mechanism by which an agent uses this recognition function to accumulate and use her knowledge on the scene in the historical context. We implement these functions presented above against an example situation to demonstrate their sophistication and realism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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