• 제목/요약/키워드: Ontology Extraction

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Using the METHONTOLOGY Approach to a Graduation Screen Ontology Development: An Experiential Investigation of the METHONTOLOGY Framework

  • Park, Jin-Soo;Sung, Ki-Moon;Moon, Se-Won
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제20권2호
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    • pp.125-155
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    • 2010
  • Ontologies have been adopted in various business and scientific communities as a key component of the Semantic Web. Despite the increasing importance of ontologies, ontology developers still perceive construction tasks as a challenge. A clearly defined and well-structured methodology can reduce the time required to develop an ontology and increase the probability of success of a project. However, no reliable knowledge-engineering methodology for ontology development currently exists; every methodology has been tailored toward the development of a particular ontology. In this study, we developed a Graduation Screen Ontology (GSO). The graduation screen domain was chosen for the several reasons. First, the graduation screen process is a complicated task requiring a complex reasoning process. Second, GSO may be reused for other universities because the graduation screen process is similar for most universities. Finally, GSO can be built within a given period because the size of the selected domain is reasonable. No standard ontology development methodology exists; thus, one of the existing ontology development methodologies had to be chosen. The most important considerations for selecting the ontology development methodology of GSO included whether it can be applied to a new domain; whether it covers a broader set of development tasks; and whether it gives sufficient explanation of each development task. We evaluated various ontology development methodologies based on the evaluation framework proposed by G$\acute{o}$mez-P$\acute{e}$rez et al. We concluded that METHONTOLOGY was the most applicable to the building of GSO for this study. METHONTOLOGY was derived from the experience of developing Chemical Ontology at the Polytechnic University of Madrid by Fern$\acute{a}$ndez-L$\acute{o}$pez et al. and is regarded as the most mature ontology development methodology. METHONTOLOGY describes a very detailed approach for building an ontology under a centralized development environment at the conceptual level. This methodology consists of three broad processes, with each process containing specific sub-processes: management (scheduling, control, and quality assurance); development (specification, conceptualization, formalization, implementation, and maintenance); and support process (knowledge acquisition, evaluation, documentation, configuration management, and integration). An ontology development language and ontology development tool for GSO construction also had to be selected. We adopted OWL-DL as the ontology development language. OWL was selected because of its computational quality of consistency in checking and classification, which is crucial in developing coherent and useful ontological models for very complex domains. In addition, Protege-OWL was chosen for an ontology development tool because it is supported by METHONTOLOGY and is widely used because of its platform-independent characteristics. Based on the GSO development experience of the researchers, some issues relating to the METHONTOLOGY, OWL-DL, and Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$-OWL were identified. We focused on presenting drawbacks of METHONTOLOGY and discussing how each weakness could be addressed. First, METHONTOLOGY insists that domain experts who do not have ontology construction experience can easily build ontologies. However, it is still difficult for these domain experts to develop a sophisticated ontology, especially if they have insufficient background knowledge related to the ontology. Second, METHONTOLOGY does not include a development stage called the "feasibility study." This pre-development stage helps developers ensure not only that a planned ontology is necessary and sufficiently valuable to begin an ontology building project, but also to determine whether the project will be successful. Third, METHONTOLOGY excludes an explanation on the use and integration of existing ontologies. If an additional stage for considering reuse is introduced, developers might share benefits of reuse. Fourth, METHONTOLOGY fails to address the importance of collaboration. This methodology needs to explain the allocation of specific tasks to different developer groups, and how to combine these tasks once specific given jobs are completed. Fifth, METHONTOLOGY fails to suggest the methods and techniques applied in the conceptualization stage sufficiently. Introducing methods of concept extraction from multiple informal sources or methods of identifying relations may enhance the quality of ontologies. Sixth, METHONTOLOGY does not provide an evaluation process to confirm whether WebODE perfectly transforms a conceptual ontology into a formal ontology. It also does not guarantee whether the outcomes of the conceptualization stage are completely reflected in the implementation stage. Seventh, METHONTOLOGY needs to add criteria for user evaluation of the actual use of the constructed ontology under user environments. Eighth, although METHONTOLOGY allows continual knowledge acquisition while working on the ontology development process, consistent updates can be difficult for developers. Ninth, METHONTOLOGY demands that developers complete various documents during the conceptualization stage; thus, it can be considered a heavy methodology. Adopting an agile methodology will result in reinforcing active communication among developers and reducing the burden of documentation completion. Finally, this study concludes with contributions and practical implications. No previous research has addressed issues related to METHONTOLOGY from empirical experiences; this study is an initial attempt. In addition, several lessons learned from the development experience are discussed. This study also affords some insights for ontology methodology researchers who want to design a more advanced ontology development methodology.

연구데이터 관리를 위한 온톨로지 설계에 대한 연구 (A Study on Ontology Design for Research Data Management)

  • 박옥남
    • 한국기록관리학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.101-127
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    • 2018
  • 연구데이터의 연구의 정확성이나 신뢰성 확보를 위한 정보적 가치, 연구의 재현 또는 검증, 재사용 가능성을 연구데이터에 대한 체계적 관리가 강조되고 있다. 표준 메타데이터는 연구데이터 생산, 관리, 구조화, 기탁된 데이터 추출에 핵심 역할을 수행할 것이다. 연구데이터는 연구, 연구데이터, 데이터셋, 파일 등 다양한 계층적 관계를 가지고 있으며, 인용 및 연구성과 등의 엔터티와 연계되어 있다. 이에 본 연구에서는 연구데이터 관리를 위한 온톨로지 모델을 제시하고자 한다. NTIS 사례를 제시하여 연구의 적용가능성을 제시하였다. 이를 위해 기존 연구데이터 관련 선행연구, 메타데이터 표준의 분석, 연구데이터 리포지터리 사례조사를 실시하였다.

비정형 문서의 정보추출을 통한 OWL 온톨로지 구축 시스템의 설계 및 구현 (The Design and Implementation of OWL Ontology Construction System through Information Extraction of Unstructured Documents)

  • 조대웅;최지웅;김명호
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권10호
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    • pp.23-33
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    • 2014
  • 정보검색 분야의 발전은 많은 양의 정보를 빠르게 찾아주는 것에서 사람이 원하는 정보를 정확하게 찾아주는 연구 분야로 넓혀가고 있다. 핵심 기술로는 개인화 및 시맨틱 웹 기술을 활용하고 있다. 웹 문서에 대한 자동색인 기술과 처리능력은 연구단계를 넘어 실용 서비스로 나타나고 있다. 하지만 웹 문서 이외의 첨부된 문서 형태에 대한 문서정보검색에 관한 연구는 미진한 상황이다. 본 논문에서는 텍스트, 워드, 한글과 같은 형식으로 작성된 비정형 문서의 본문 내용을 분석하여 OWL 온톨로지로 구축하는 방법에 대해 설명한다. 문서 온톨로지의 TBox를 구축하고, 문서로부터 얻을 수 있는 자원을 선정하여, 구축된 문서 온톨로지의 인스턴스로 활용할 수 있도록 시스템으로 구현한다. 이와 같은 비정형 문서의 온톨로지 자동 구축으로 해당 문서의 시맨틱 기술을 이용한 정보검색 및 문서관리 시스템에서 효과적으로 활용 가능하다.

도메인 온톨로지를 이용한 개인화된 개념기반 검색 기법 (A Personalized Concept-based Retrieval Technique Using Domain Ontology)

  • 문현정;이수진;김영지;우용태
    • 한국전자거래학회지
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    • 제12권3호
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    • pp.269-282
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    • 2007
  • 본 논문에서는 도메인 온톨로지를 사용하여 개인화 된 개념 기반의 검색 기법을 제안하였다. 제안 모델은 도메인 온톨로지를 이용한 컨텐츠의 대표 개념 추출, 컨텐츠 가중치와 개념 가중치를 이용한사용자 프로파일 구성 그리고 개인화 된 개념 기반 검색 과정으로 구성된다. 컨텐츠의 대표 개념은 TScore 기법을 이용하여 추출하였고, 사용자 프로파일은 개인 정보 수집 모듈을 통해 개념 가중치가 높은 개념을 대상으로 구성하였다. 개념 기반 검색을 위해 사용자 프로파일의 개념 집합과 컨텐츠의 대표 개념 집합간에 유사도를 비교하여 개인이 선호하는 개념의 우선순위에 의해 컨텐츠를 검색하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위하여 인터넷 사이트에서 컨텐츠를수집하고사용자프로파일을구성하여 실험하였다. 실험 결과, 제안한 검색기법이 기존의 기반의 검색 기법에 비해 우수함을 보였다. 제안된 기법은 개인화 된 추천 시스템이나 전자 도서관 등과 같은 분야에서 효율적으로 적용할 수 있으리라 기대된다.

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지식 문서에서 도메인 온톨로지를 이용한 개념 추출 기법 (Concept Extraction Technique from Documents Using Domain Ontology)

  • 문현정;우용태
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제13D권3호
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    • pp.309-316
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    • 2006
  • 본 논문에서는 도메인 온톨로지를 이용하여 XML 형식의 지식 문서를 분류하고 대표 개념을 효과적으로 추출하기 위한 기법을 제시하였다. 먼저, 도메인 온톨로지는 텍스트마이닝 기법과 통계적 기법을 이용하여 생성하였다. 이를 위해 XML 문서의 구조적인 특징을 이용하여 도메인 대표용어 집합을 구성하였다. 그리고 XML 문서를 효과적으로 분류하기 위한 DScore 기법과 지식 문서로부터 개념을 추출하기 위한 TScore 기법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위하여 295편의 컴퓨터 관련 논문을 대상으로 실험하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 도메인 대표 용어 집합을 이용한 분류 결과가 기존의 방법보다 우수한 성능을 보였다. 특히 TScore기법에서는 문서에서 출현한 용어의 빈도수는 낮더라도 문서의 개념을 대표할 수 있는 용어를 효과적으로 추출할 수 있음을 보였다. 본 연구는 개념 기반의 검색 기법을 통하여 대량의 지식 문서를 효과적으로 관리하기 위한 지식 관리 모델에 적용할 수 있다.

용어를 공유하는 패턴 쌍을 이용한 의미 관계 추출 (Semantic Relation Extraction using Pattern Pairs Sharing a Term)

  • 김세종;이용훈;이종혁
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제15권3호
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    • pp.221-225
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    • 2009
  • 대용량 코퍼스를 사용하여 온톨로지를 구축하는 것은 해당 코퍼스에서 등장하는 용어들과 이들 간의 의미관계를 보다 자동화된 방법으로 추출하는 것으로부터 시작한다. 이때 주로 사용하는 방법이 용어들 사이에서 나타나는 문자열을 일종의 패턴으로 취급하여 특정 패턴과 함께 나타나는 용어들을 해당 패턴에 할당된 의미 관계로 설정하는 방법이다. 하지만 기존의 패턴 기반 의미 관계 추출 방법은 한 문장만을 대상으로 패턴을 추출 및 적용하기 때문에 서로 떨어진 용어에 대한 의미 관계를 추출할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 한계점에 착안하여, 의미 관계를 대표하는 각각의 용어를 하나씩 포함하고 기타 용어를 공유하고 있는 서로 떨어진 패턴 쌍을 추출하여 확장된 패턴을 생성하고 이를 의미 관계 추출에 적용하였다. 본 방법론은 is-${\alpha}$ 관계의 경우 기존 방법론 보다 7.5% 향상된 83.75%의 정확률을, part-of 관계의 경우에는 5% 향상된 동일한 83.75%의 정확률을 보였으며 상대적 재현율을 통해 실제 재현율의 향상 가능성도 함께 제시하였다.

자가 적응 시스템의 개발을 위한 재사용 가능한 적응 전략 추출 시스템 (A Reusable Adaptation Strategy Extraction System for Developing Self-Adaptive Systems)

  • 남정식;이석훈;백두권
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제4권3호
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    • pp.111-120
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    • 2015
  • 최근 동적인 환경에서 발생하는 다양한 문제를 스스로 해결할 수 있는 자가 적응 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 자가 적응 시스템에서 시스템이 문제를 스스로 인식하고 자가 적응할 수 있도록 요구사항을 설계하는 과정은 필수적이며, 만약 기존의 적응 전략들을 재사용하여 자가 적응 시스템을 설계한다면 소요되는 시간 및 비용을 절감할 수 있다. 따라서 이 논문은 새로운 자가 적응 시스템 개발 시 기존의 자가 적응 시스템으로부터 재사용 가능한 적응 전략을 추출하는 시스템을 제안한다. 이를 위하여 자가 적응 요소를 지식화하여 적응 전략 온톨로지 및 타깃 시스템 온톨로지를 정의하고, 이러한 온톨로지를 기반으로 재사용 가능한 적응 전략을 추출하는 기법을 기술한다. 또한, 이 논문은 제안 시스템을 구현하고 추출된 적응 전략에 대한 재사용률을 측정함으로써 제안 시스템을 비교 평가한다. 평가 결과, 제안 시스템은 추출된 적응 전략이 정확히 동작함을 보이며 제안 시스템의 추출 기법은 기존의 재사용 기법보다 높은 재사용률을 보인다.

HTML5 문서로부터 OWL 온톨로지 구축 기법 (A Conversion from HTML5 to OWL Ontology)

  • 손태모;윤이연;김우주
    • 한국전자거래학회지
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    • 제18권3호
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    • pp.143-158
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    • 2013
  • 웹의 발전으로 말미암아 새롭게 부상하고 있는 차세대 웹 언어인 HTML5의 웹 기술 언어 표준화가 현재 진행 중이다. 웹의 관점에서 볼 때 HTML5에 새롭게 추가된 구조적 시맨틱 요소들로 인하여 예전보다 웹의 기술에서 웹에서의 데이터들을 더욱 의미적으로 표현할 수 있게 해주는 것이 가능하게 되었다. 이는 또한 새로운 HTML5로 기술된 웹 문서에서 유용한 정보를 쉽게 추출할 수 있음을 나타내기도 한다. 따라서 웹 문서에 새롭게 추가된 시맨틱 요소들에 대한 온톨로지화를 통하여 웹 문서 정보에 대한 직관적이고 구조적인 접근방식이 필요하다. 본 연구에서는 HTML5에 새로 추가된 시맨틱 요소들에 입각하여 웹 문서 요소들의 온톨로지 모델과 인스턴스들의 매핑 방법론을 통하여 효과적인 HTML5 문서의 온톨로지화 방법론을 제안하고자 한다.

학술잡지기사 초록의 비평문장 자동작성에 대한 연구 (A Study on Automatically Constructing a Critical Abstracts of the Articles in Scholar Journals)

  • 이태영
    • 정보관리학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.19-41
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    • 2008
  • 논문기사의 비평적 초록을 웹 환경 아래서 자동으로 생성하기 위하여 비평 단서어구, 비평 정보 범례, 비평 수록 문장 발췌규칙, 비평문장 생성규칙을 작성하였다. 비평 정보를 발췌하고 문장을 생성하는데 필요한 비평문 작성 도움 온톨로지를 만들어 비평의 단초가 되는 단서어구와 문장 간의 징후들을 관리 운영하였다. 징후들은 원문의 연구목적, 방법, 결과, 결론 문장을 중심으로 그 주변 문장들에서 상호 작용하여 표출되는 문맥적 정보를 이용하였다. 실제 비평문장의 성능을 조사한 결과, 발췌 및 생성 규칙의 개선과 온톨로지의 관계들이 보강되어야 할 것으로 판단하였다.

RDFS + OWL을 이용한 생물학적 데이터의 지식 표현과 추출 (Knowledge Representation and Extraction of Biological Data using RDFS + OWL)

  • 이승희;신문수;정무영
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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    • pp.1136-1141
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    • 2003
  • 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.

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