Digital contents services are one of the topics that have been intensively studied in the media industry, where various semantic and ontology techniques are applied. However, query execution for ontology data is still inefficient, lack of sufficient extensible definitions for node relationships, and there is no specific semantic method fit for media data representation. In order to make the machine understand digital contents (DCs) data well, we analyze DCs data, including static data and dynamic data, and use ontology to specify and classify objects and the events of the particular objects. Then the formal representation method is proposed which not only redefines DCs data based on the technology of OWL/RDF, but is also combined with media segmentation methods. At the same time, to speed up the access mechanism of DCs data stored under the persistent database, an ontology-based DCs query solution is proposed, which uses the specified distance vector associated to a surveillance of semantic label (annotation) to detect and track a moving or static object.
개념망(Concept Network)은 시멘틱 검색, 개인화 검색, 추천, 텍스트마이닝 기법의 개선 등에 필수적인 지식베이스이다. 최근 효과적인 개념망 구축을 위해 온톨로지를 기반으로 하여 개념의 표현을 확장시키는 연구가 활발하다. 이에 본 논문은 World Knowledge로 평가받고 있는 위키피디아 데이터를 '개념' 집합의 원천으로 활용하여 3차원 텍스트 표현 모델 기반 개념망을 구축하는 기법을 제안한다. 사실상 개념들 간의 관계 정보는 시간의 흐름에 따라 변동하기 때문에, 텍스트 문서로부터 도출되는 '개념'은 Formal Concept Analysis 이론체계의 개념에 따르는 것이 바람직하다. 이를 위해 본 논문은 하나의 개념을 '단어'와 '문서' 간의 2차원 행렬로 표현하여 문서집합에 잠재된 개념간의 연관망을 보다 정확하게 생성하게 한다.
Knowledge which is represented by formal logic are widely used in many domains such like artificial intelligence, information retrieval, e-commerce and so on. And for medical field, medical documentary records retrieval, information systems in hospitals, medical data sharing, remote treatment and expert systems need knowledge representation technology. To retrieve information intellectually and provide advanced information services, systematically controlled mechanism is needed to represent and share knowledge. Importantly, medical expert's knowledge should be represented in a form that is understandable to computers and also to humans to be applied to the medical information system supporting decision making. And it should have a suitable and efficient structure for its own purposes including reasoning, extendability of knowledge, management of data, accuracy of expressions, diversity, and so on. we call it ontology which can be processed with machines. We can use the ontology to represent traditional medicine knowledge in structured and systematic way with visualization, then also it can also be used education materials. Hence, the authors developed an Shanghanlun ontology by way of showing an example, so that we suggested a methodology for ontology development and also a model to structure the traditional medical knowledge. And this result can be used for student to learn Shanghanlun by graphical representation of it's knowledge. We analyzed the text of Shanghanlun to construct relational database including it's original text, symptoms and herb formulars. And then we classified the terms following some criterion, confirmed the structure of the ontology to describe semantic relations between the terms, especially we developed the ontology considering visual representation. The ontology developed in this study provides database showing fomulas, herbs, symptoms, the name of diseases and the text written in Shanghanlun. It's easy to retrieve contents by their semantic relations so that it is convenient to search knowledge of Shanghanlun and to learn it. It can display the related concepts by searching terms and provides expanded information with a simple click. It has some limitations such as standardization problems, short coverage of pattern(證), and error in chinese characters input. But we believe this research can be used for basic foundation to make traditional medicine more structural and systematic, to develop application softwares, and also to applied it in Shanghanlun educations.
온톨로지(Ontology)란 인간이 사물을 분류할 때 어떠한 개념적인 의미로 분류를 하는 것으로부터 출발하여, 현상이나 개념에 의미를 두어 객체화 하는 것을 말한다. 또한, 공학에서의 온톨로지는 공유하는 개념과 형식적이고 명확한 명세로 그 의미를 부여 하는 개념적인 것이 공학에서의 온톨로지이다. 방송 멀티미디어로 특화된 표준인 TV-Anytime과 멀티미디어 전반을 표현하는 MPEG-7의 표준을 바탕으로 방송용 멀티미디어 표현방법에 사용할 수 있는 온톨로지 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 TV-Anytime의 멀티미디어 표준과 MPEG-7의 멀티미디어 표준을 기반으로 방송용 콘텐츠에 대한 온톨로지를 개발 하였으며, 온톨로지를 표현하기 위한 언어로 OWL(Web Ontology Language)과 RDF(Resource Description Framework)을 사용하여 방송 콘텐츠 메타데이터를 표현하는 온톨로지를 개발하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.38-57
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2016
Service discovery is one of the major challenges in cloud computing environment with a large number of service providers and heterogeneous services. Non-uniform naming conventions, varied types and features of services make cloud service discovery a grueling problem. With the proliferation of cloud services, it has been laborious to find services, especially from Internet-based service repositories. To address this issue, services are crawled and clustered according to their similarity. The clustered services are maintained as a catalogue in which the data published on the cloud provider's website are stored in a standard format. As there is no standard specification and a description language for cloud services, new efficient and intelligent mechanisms to discover cloud services are strongly required and desired. This paper also proposes a key-value representation to describe cloud services in a formal way and to facilitate matching between offered services and demand. Since naïve users prefer to have a query in natural language, semantic approaches are used to close the gap between the ambiguous user requirements and the service specifications. Experimental evaluation measured in terms of precision and recall of retrieved services shows that the proposed approach outperforms existing methods.
This paper introduces an approach to multi-layered product knowledge model for collaborative engineering environment. The participants in collaborative engineering want to share and reason product knowledge through internet without any heterogeneity and ambiguity. However the previous knowledge models are limited in providing those aspects. In this paper, the collaborative engineering domain is analyzed and then the product knowledge is organized into four levels such as product context model, product specific model, product design model and product manufacturing model. The four levels are represented by first-order logic in layered fashion. The concepts and the instances of a formal ontology are used for recursive representation of the four levels. The instances of the concepts of an upper level like product context model are considered as the concepts of an adjacent lower level like product specific model, and this mechanism is applied to the other levels. These logic representations are integrated with the schema and the instances of a relational database. OWL representation of the four levels is defined through the integration of the logic representation and OWL primitives. The four product knowledge models have their major representation according to the characteristics of each model. This approach enables engineer to share product knowledge through internet without any ambiguity and utilize it as basis for additional reasoning.
협업적 제품 설계 환경에서는 여러 설계자가 작업에 참여하기 때문에 설계자간의 원활한 의사 소통이 필수적인 요소이다. 즉, 제품 설계에 내재되어 있는 다른 설계자의 설계의도를 파악할 수 있어야 하고, 각 설계자마다 사용하고 있는 상이한 모델링 용어에 대한 의미적 처리가 필요하다. 시맨틱 웹에서 온톨로지는 의미 정보를 명시적으로 표현할 수 있기 때문에 데이터와 서비스에 대한 통합되고 일관된 접근을 가능하게 한다. 따라서 제품을 여러 설계자가 설계하는 협업적 환경에서 온톨로지를 사용한다면 조립체내의 내포된 공학적 관계들, 공간적 관계들, 그리고 접합 관계들이 명확하게 표현되고, 추론을 통해 설계자의 의도가 파악되어 설계자간의 의사소통이 원활하게 이루어질 수 있다. 본 논문에서 는 조립체를 온톨로지를 이용하여 표현함으로써 협업적 환경에서 조립체 설계정보를 공유할 수 있는 시맨틱 조립체 모델링 프레임워크를 제안한다. 시맨틱 조립체 모델링 프레임워크에서는 조립체 관계 모델(Assembly Relationship Model, ARM)을 OWL(Web Ontology Language)와 SWRL(Semantic Web Rule Language)로 표현한다. 이를 통해 조립체 내에 내포된 공학적 관계들, 공간적 관계들, 그리고 접합 관계들이 명확하게 표현되고, 추론되어 설계 의도가 파악된다.
본 연구는 사용자의 정적, 외부환경과 연관된 동적 상황정보와 사회적 관계와 연관된 개인적 상황정보들을 의사결정 요소로서 고려한 의사결정의 동적 변환(Dynamic Adaptation)을 제안한다. 즉, 의사결정자의 정적, 외재적 정보보다 과거의 경험, 주관적 선호도 및 사회적 관계와 연관된 상황정보(Social Context)를 의사결정에 동적으로 반영하고 동시에 의사결정 해의 사용시점에서의 가용성에 따라 유용 가능한 대안을 추출하는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해, 정적, 외재적 및 사회적 상황정보를 이용하여 의사결정 추론한다. 추론은 의사결정자의 과거 경험에 기반한 사례기반 추론과 해당 의사결정 결과가 가용하지 않을 경우 수정을 위한 제약식 만족추론으로 이루어진다. 이를 위해 개인적 경험 등의 정보에 기반한 '문제상황 온톨로지'(Problem Context Ontology)와 집단의 경험적 지식에 기반한 '솔루션 온톨로지'(Solution Ontology)를 구축하였다. 의사결정단계는 상황정보 인식 및 문제상황 온톨로지에 매핑하는 단계, 경험적 사례로부터 문제상황에 가장 적합한 사례를 선택하는 단계, 생성된 솔루션이 가용하지 않을 경우 솔루션 온톨로지와 제약식 만족추론을 통해 새로운 대안을 생성하는 단계로 이루어진다. 본 방법론을 모임에 적합한 식당을 제안하는 예제를 적용함으로써 타당성을 검증하였다. 또한 실험을 통해 사회적 상황정보를 고려하여 생성된 의사결정대안이 그렇지 않은 경우보다 의사결정자의 만족도를 향상시켰으며, 생성된 의사결정대안이 가용하지 않은 경우 제약조건식과 솔루션 온톨로지를 이용해 생성한 대안이 유의미함을 검증하였다.
전자카타로그는 상품에 관한 풍부한 의미를 포함하며 온톨로지가 적용될 여지가 높은 영역이다. 온톨로지는 사물의 본질과 사물간의 관계를 나타내는데, 전자카탈로그를 형식적(formal)인 온톨로지로 표현하는 것은 전자상거래 영역에서 중요하다. DL(Description Logic)은 현재 사용되는 여러 온톨로지 언어의 이론적 기반을 제공한다. 본 논문은 DL 언어를 사용해 전자카타로그를 형식적으로 온톨로지 모델링 한다. 기본적인 모델링 구성요소 집합은 화장 개체 관계(Extended Entity Relationship)로 개념적으로 나타내고, DL 언어로 대응해서 변환한다. EER로 나타낼 수 없는 부가적인 의미적 지식은 직접 DL언어로 표현한다. 논문에서 제시하는 모델링 언어는 언어의 표현력과 복잡도를 고려할 때, 현실적으로 추론에 적합하다고 알려져 있는 SHIQ(d) 언어 범위에 기반하고 있다. 모델링한 온톨로지 e-카타로그의 활용 이해를 돕기 위해 시나리오를 제시하고, 실제 DL 추론 도구를 통해 그 시험적 검증을 한다.
최근 특정 도메인의 개념에 대한 정확한 정의, 계층적 관계나 추론규칙을 정형화된 어휘로 기술된 온톨로지 지식을 기반하는 시맨틱 탐색기법이 정보검색시스템에 응용됨에 따라 이용자는 보다 쉽게 지식기반을 항해할 수 있다. 본 연구의 목적은 의미적 애매성을 줄여주고, 의미적 관계성을 제시해 줌으로서 이용자가 보다 정확하고 쉽게 정보를 검색할 수 있게 해주는 온톨로지 기반의 정보검색 인터페이스를 개발하는 것이다. 이를 위해서 본 연구는 연구자정보 기술요소들의 클래스의 계층관계, 데이터의 계층관계 및 속성, 관계 연계성을 정의하였고 이를 기반으로 하여 구조화된 온톨로지를 기반으로 기술된 연구자정보를 검색할 수 있는 검색 인터페이스를 제안하였다. 이용자는 연구자들의 연구결과물, 개인적 데이터, 학력 또는 경력과 같은 개인정보를 검색할 수 있을 뿐만 아니라, 연구자의 사회적 연결 즉 같은 주제의 연구나 강의를 수행하는 연구자들 또는 같은 분야의 지적 커뮤니케이션에 속하는 연구자들을 브라우징 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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