시맨틱웹의 실용화에 대한 연구가 활기를 띠면서 국내에서도 시맨틱웹에 관한 연구와 그 기반이 되는 온톨로지에 대한 관심이 높아지고 있다. RDF, DAML+OIL 등 많은 온톨로지 언어가 개발되었고 W3C는 2004년 2월 OWL(Web Ontology Language)을 온톨로지를 위한 표준 언어로 발표했다. 이와 함께 프로티지 등 온톨로지 개발을 위한 편짐 도구들에 관한 연구도 진행되고 있다 본 논문에서는 기존 편집기의 문제를 지적하고 새로운 편집 방법을 통한 온톨로지 편집기를 개발하였다. 이 편집기는 가장 널리 사용되고 있는 온톨로지 개발도구인 프로티지와 그 위에서 작동하는 OWL plug-in을 기반으로 한다.
Semantic Web society initially focused only on data but has gradually moved toward knowledge. Recently rule beyond ontology has emerged as a key element of the Semantic Web. All of these activities are obviously aiming at making data and knowledge on the Web sharable and reusable between various entities around the world. If one of ultimate visions of the Semantic Web is to increase human's decision making quality assisted by machines, there is a missing but important part to be shared and reused. It is knowledge about constraints on data and concepts represented by ontology which should be emphasized more. In this paper, we propose Semantic Web Constraint Language (SWCL) based on OWL and show how effective SWCL can be in representing and solving an internet shopper's decision making problem by an implementation of a shopping agent in the Semantic Web environment.
본 연구는 W3C를 중심으로 시맨틱 웹을 위한 표준 온톨로지 언어로 제안된 OWL(Web Ontology Language)을 바탕으로 패싯형 시소러스인 AAT(Art and Architecture Thesaurus)의 개념 체계를 이용한 온톨로지 스키마를 구현하여 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 기반 시스템을 구축하였다. 특히, 개념의 범위를 AAT의 Furniture 패싯 이하의 용어에 한정하였고 이 중 개념관계가 다양하고 많은 어휘를 가진 하위 패싯인 Chair 개념을 중심으로 시스템 구현 및 테스트를 하였다. 이 시스템은 올톨로지로 정의된 개념을 검색하며, 동의어에 대해 항상 우선어(Preferred term)를 제시하여 어휘를 제어한다. 또한 질의어를 중심으로 한 용어간의 관계를 이용자에게 제시하고 관련어 및 개념의 분류기준 속성을 제시한다. 그 밖에 개념에 인스턴스 값을 입력하고 이를 RDF 문서로 재생산하는 시스템을 구축하여 온톨로지 시스템 응용의 일례를 제시하였다. 이 과정에서 여러 온톨로지를 도입하였고, 인스턴스 값을 담기위한 컨테이너 기반으로 메타데이터 요소를 사용하였다.
시멘틱 웹은 현재의 웹의 한계에 대한 방성으로 등장하였고, W3C를 주축으로 OWL이라는 온돌로지 표준 기수(description) 언어를 권고하는 수준에까지 이르고 있다. 또한, OWL 데이터에 표현된 정보를 검색하기 위한 Jena, Jess, JTP와 같은 추론기들이 개발되고 있다. 하지만, 아쉽게도 현재까지는 OWL 데이터의 효율적인 저장 및 질의 처리 시스템은 찾아보기 힘들뿐만 아니라, 파일을 기반으로 처리되는 현재 추론기들의 실정상 대용량의 OWL 데이터를 처리하기에는 많은 제약을 가지고 있다. 따라서 온톨로지 상에서의 안정적인 정보 검색을 위해서는 온톨로지 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 기법이 뒷받침되어야 한다. 이에 본 연구에서는 첫째로, OWL로 기술된 온톨로지 데이터를 데이터베이스에 변환하여 저장하고 데이터베이스 내에서 추론을 지원할 수 있는 모델을 제안하였고, 둘째로, 데이터베이스 시스템에 기반을 둔 OWL 저장 시스템을 설계 및 구현하였으면, 마지막으로, 제안한 시스템을 기존 추론기 시스템과의 성능 차이 실험 비교를 통해 분석하였다.
W3C는 시맨틱 웹 환경에서 온톨로지를 저작하고 공유하기 위해 온톨로지 구축 언어인 OWL을 발표하였다. 현재 OWL 온톨로지의 논리적 정당성을 검사하기 위해서, OWL 추론 엔진들이 소개되고 있다. 그러나 대부분의 추론 엔진들은 정당하지 못한 개념의 탐지 과정 없이 결과만을 보여준다. 본 논문에서는 온톨로지내의 정당하지 못한 개념을 디버깅하기 위해 종속 부호 기반 비논리적 공리(CIA-Causing Inconsistency Axiom) 탐색 기법을 제안한다. 비논리적 공리는 정당하지 못한 개념들을 유발하는 공리들의 집합이다. 비논리적 공리를 탐지하기 위해서는 온톨로지 내에서 비 일관성을 유발하는 공리를 찾아내야 한다. 온톨로지 저작 도구에 정확한 비논리적 공리가 제공된다면, 온톨로지 저작 도구는 온톨로지 내에서의 정당하지 못한 내용을 수정할 수 있도록 수정될 일부 내용만을 보여줄 것이다. 따라서 본 논문은 두 부분에 초점을 맞추었다. 첫 번째, 정당하지 못한 내용을 가진 온톨로지가 주어졌을 때 비 정당성을 유발하는 공리들을 도출하고, 이들의 근원을 식별한다. 두 번째 비 정당성을 유발하는 공리가 탐지되었을 때 이들만을 추출하여, 온톨로지 설계자에게 보여주는 것이다. 따라서 먼저 기존에 발표되었던 테이블로 알고리즘 기반의 결정 모듈을 소개하고, 이보다 향상된 기법인 종속 부호 기반 비논리적 공리 탐지 기법을 제안한다. 본 논문의 결과물은 현재 온톨로지 언어의 기본이 되는 SHOIN 서술 논리 응용시스템에 적용가능하다.
Ontology is known to be one of the most important technologies in achieving semantic web. It is critical as it represents the knowledge in a machine readable state. World Wide Web Consortium (W3C) has been contributing to the development of ontology for the last several years. However, the recommendation of W3C left out HTML despite the massive amount of information it contains. Also, it is difficult and time consuming to keep up with all the technologies especially in the case of constructing ontology. Thus, we propose a module and methods that reuse HTML documents, extract necessary information from HTML tags and mapping it to OWL 2. We will be combining two kinds of approaches which will be the structural refinement for making an ontology skeleton and linguistic approach for adding detailed information onto the skeleton.
Increasing product variety based on product family and product platform provides a company with a competitive advantage over its competitors. As products become more complex, short-life cycled and customized, the design efforts require more knowledge-intensive, collaborative and coordinating efforts for information sharing. By sharing knowledge, information, component and process across different families of products, the product realization process will be more efficient, cost-effective and quick-responsive. Formal Concept Analysis (FCA) is used for analyzing data and forming semantic structures that are formal abstractions of concepts of human thoughts. A Web Ontology Language (OWL) is designed for applications that need to process the content of information instead of simply presenting information to humans. OWL also captures the evolution of different components of the product family. The purpose of this paper is to develop product variety modeling to increase the usefulness of common platform. In constructing and analyzing product ontology, FCA is adopted for conceptual knowledge processing. For the selected product family, product variety Ontology is constructed and implemented using prot$\'{e}$g$\'{e}$-2000.
OWL(Web Ontology Language)은 시맨틱웹에서 온톨로지를 배포하고 공유하기 위한 W3C의 정식 권고안(Recommendation)으로 채택되었다. OWL 데이터의 숨겨진 정보를 유추하기 위해서 OWL 추론기들이 많이 개발되었다. 그러나 OWL 추론기들은 메모리를 기반으로 처리되기 때문에 대용량 OWL 데이터를 처리하기는 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해서 관계형 데이터베이스에 기반한 시스템이 제안되었다. 이 시스템들은 OWL 데이터를 데이터베이스에 저장하여 데이터베이스 내에서 추론을 한다. 하지만, 이 시스템들은 OWL에서 정의되는 모든 속성(Property)을 고려하지 않았고, 추론에 비효율적인 스키마를 사용하고 있다. 그리고 실제 응용환경에서 자주 발생하는 OWL 데이터 변경에 대해서도 다루지 않았다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스에 기반한 여러 스키마를 비교하고, 효율적인 추론을 위한 개선된 스키마를 제안한다. 그리고 OWL에서 정의되는 모든 종류의 속성을 지원하기 위한 완전하고 효율적인 추론 알고리즘과 OWL 데이터 변경에 대해 효율적인 갱신 방법을 제안한다. 실험결과를 보면 본 논문에서 제안한 스키마가 OWL 데이터 저장 및 추론에 대해 기존 스키마보다 더 좋은 성능을 보이며, OWL 데이터 갱신 방법도 기존의 방법보다 더 효율적이다.
Due to the lack of digitally usable standards, it has been known to be difficult to handle the biological data. For example, the name of genes and proteins changes over time or has several synonyms indicating different entities. To cope with these problems, several communities, including the Gene Ontology Consortium and PubGene are making their efforts to move science toward the semantic web vision. Although some progress has been made, its expressivity is not sufficient for full-fledged ontological modeling and reasoning. This paper suggests a methodology for representing and extracting biological knowledge by using Web Ontology Language (OWL) as an extension of Resource Description Framework Schema (RDFS). Some benefits of our approach are: (1) to ensure extended sharing of biological meta data on the Web, and (2) to enrich additional expressivity and the semantics of RDFS+OWL.
오늘날, 웹 데이터의 의미적 처리를 위한 시맨틱 웹에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 시맨틱 웹 환경을 실현하기 위해서 가장 중요한 작업은 객체들의 개념과 개념들 사이의 관계를 정의하는 온톨로지의 구축이다. 온톨로지 구축을 위해 OWL, RDF(S), DAML+OIL 등과 같은 언어들이 개발되었으며, 이 언어들을 기반으로 온톨로지를 구축하기 위한 Protege, KAON, OILEd 등의 온톨로지 저작 도구들이 개발되었다. 이처럼 많은 온톨로지 구축 언어와 도구가 개발되었지만, 온톨로지 이론에 대한 이해부족, 구축 언어 어휘 사용의 어려움 그리고 저작 도구 사용의 어려움 등의 이유로 온톨로지 저작 도구의 활용은 온톨로지 전문가 및 연구자들로 제한되어 있다. 그리고 워드넷과 같은 범용의 대형 온톨로지를 재사용하기 위한 연구 또한 부족한 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 온톨로지 전문가들을 비롯하여 온톨로지 구축을 원하는 일반 사용자들도 쉽게 온톨로지를 구축할 수 있는 OWL 온톨로지 저작 도구를 설계하고 구현하였다. 본 논문에서는 온톨로지 저작 도구의 개발에 필요한 중요 모듈에 대한 내용들을 소개함으로써 저작 도구 개발에 도움이 되고, 일반인들의 온톨로지에 대한 이해를 도와줌으로써, 본 시스템을 사용하여 쉽게 온톨로지를 구축할 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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