협업적 제품 거래 (CPC: Collaborative Product Commerce) 환경에서는, 여러 부품 공급자의 이질적인 부품 라이브러리들을 통합하여 사용자에게 마치 하나의 부품 정보 시스템을 사용하는 것과 같은 환경을 제공해야 한다. 온톨로지 기반 정보 통합에서는 정보 소스의 메타데이터를 엄밀하고 명시적으로 표현한 온톨로지를 병합 (aligning 또는 merging)하여 여러 정보 소스에 대한 단일한 글로벌 뷰를 제공한다 이때 소스온톨로지 간 매핑이 중요한 역할을 한다. 온톨로지 간 매핑이 복잡하지 않고 단순하며, 매핑을 정의하는 방식이 정형화되기 위해서는, 온톨로지들이 일관된 모델링 관점과 일관된 의미적 표현 방식으로 모델링되어야 한다. 본 논문은 상위 온톨로지에 기반한 부품 라이브러리 온톨로지 모델링 프레임워크를 소개하고, 이를 실제 금형 부품 라이브러리의 정보통합에 적용하여, 소스 온톨로지 간 매핑이 단순해지고 정형화되며, 결과적으로 소스 온톨로지들을 자동 병합하는 프로그램을 쉽게 구현할 수 있음을 설명한다.
온톨로지는 시맨틱 웹을 구현하기 위해 중요한 역할을 하지만 이를 구축하는 작업은 많은 시간을 필요로 한다. 그러므로 기존 웹의 데이터 중 많은 양을 차지하고 있는 관계형 데이터베이스로부터 온톨로지를 자동으로 생성하는 연구들이 진행되고 있다. 기존의 연구들은 데이터베이스 스키마와 저장된 데이터 분석을 통한 온톨로지 생성에 대한 연구들이 주를 이룬다. 이러한 연구들은 데이터베이스 스키마 중 테이블과 제약조건만을 분석하여 온톨로지 스키마를 생성하며, 뷰 정의를 고려하지 않는다. 그러나 뷰는 데이터베이스 설계자가 데이터베이스를 사용하는 도메인을 고려하여 정의하므로, 뷰 정의를 고려할 경우 추가적인 클래스와 상하위 관계를 생성할 수 있다. 그리고 이렇게 생성된 클래스는 온툴로지에 대한 질의 처리와 통합에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 방법들을 분석하여 클래스와 상하위 관계 생성을 정형화하였으며, 뷰 정의를 분석하여 기존의 방법을 통해 생성된 온톨로지에 추가적인 클래스와 상하위 관계를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 제안하는 방법을 이용해 예제 데이터베이스 스키마로부터 생성된 온톨로지의 결과 분석을 수행하고, 이를 통해 뷰 정의로부터 의미 있는 클래스와 상하위 관계가 추가적으로 생성되었음을 보인다.
지능형 웹 서비스는 시맨틱 웹과 에이전트 기술을 통하여 자동적인 서비스의 발견, 호출, 조합 및 상호운영, 실행 감시 및 복구를 수행하기 위한 목적으로 제안되었다. 이러한 지능형 웹 서비스의 목적을 실현하기 위해서는 컴퓨터가 지식을 추론하고 처리할 수 있게 하기 위한 온톨로지가 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 지능형 웹 서비스를 위한 서비스 온톨로지의 생성은 서비스 개발자의 휴리스틱에 의존하여 많은 시간과 비용을 소모할 뿐만 아니라 서비스와 서비스 온톨로지간의 완벽한 매핑이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 또한 서비스 온톨로지를 기술하기 위한 마크업 언어를 서비스 개발자가 단기간 내에 학습하기에 많은 어려움이 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 MDA 방법론을 사용하여 서비스 온톨로지를 효율적으로 설계 및 생성하기 위한 방안을 제안한다. 우리가 제안하는 방안은 MDA를 기반으로 UML을 사용하여 웹 서비스 모델을 설계하고 구축하는 과정에서 생성되는 모델을 재사용 한다. 즉, 플랫폼 독립적인 웹 서비스 모델을 서비스 온톨로지 기술 언어인 OWL-S에 종속적인 모델로 변환한 후 XMI를 통해 OWL-S 서비스 온톨로지로 변환한다. 본 논문에서 제안하는 방안은 이미 널리 사용되는 UML과 같은 소프트웨어 공학적 방법을 사용하기 때문에 서비스 개발자들이 쉽게 서비스 온톨로지를 구축할 수 있으며 하나의 모델로부터 서비스와 서비스 온톨로지 모델을 동시에 이끌어 낼 수 있는 장점을 가진다. 또한 모델로부터 자동적으로 서비스 온톨로지를 생성함으로써 시간과 비용을 절감할 수 있는 효과를 얻을 수 있다. 그리고 플랫폼 변화와 같은 외부 환경 변화에 유연하게 대처할 수 있다. 끝으로 본 논문에서는 제안된 방안의 타당성을 검증하기 위해 실제로 웹 서비스 모델을 설계하고 서비스 온톨로지를 생성하는 예를 보인다. 또한 생성된 서비스 온톨로지가 올바르게 생성되었는지를 유효성 검사를 통해 검증한다.
We have proposed Fuzzy-CBR to find a solution from past knowledge retrieved from the database and adapted to a new situation. However, ontology is needed in identifying concepts, relations and instances that are involved in a situation in order to improve and facilitate the efficient retrieval of similar cases from the CBR database. This paper proposes the way to apply ontology fur identifying the concepts involved in a new case, used as inputs, for a ship collision avoidance support system and in solving for similarity through document articulation and abstraction levels. These ontologies will be used to build a conceptual model of a maneuvering situation.
웹은 이제 더 이상 무의미한 정보의 바다가 아니라, 의미있는 정보를 사용자에게 정확하게 전해줄 수 있는 새로운 Semantic Web 시대를 맞이하고 있다. 그 출발점이 XML과 메타데이터였다면 웹의 자원을 연결시켜 주는 RDF를 거쳐, 이제는 의미와 논리가 Ontology를 통해 자리 잡고 있다. 현재 국내의 많은 웹 교육 자료들이 한국교육학술정보원의 메타데이터형식(KEM)에 메타데이터가 구축되었다. 따라서 우리나라도 이제는 의미와 논리의 형식을 연구해야 될 시기가 되었다. 하지만, 국내의 많은 연구자들은 KEM보다 DublinCore의 DC와 SCORM의 LOM의 연구에 더 적극적이다. 따라서 현재는 의미와 추론의 연구보다 세 개의 서로 다른 메타데이터를 엮어서로 공유하고 통합할 수 있는 방법의 연구가 선행되어져야 한다. 이에 본 연구는 세 메타데이터 형식을 통합해주는 Ontology를 설계해 보고, 프로토타입 검색 시스템을 구현해 보았다. 연구 결과 세 메타데이터의 많은 요소들이 서로 같은 요소 이름과 의미를 가지고 있었고, 몇 개의 요소들은 서로 같은 의미이지만 다른 요소 이름을 가지고 있었다. Ontology를 설계할 때 이렇게 동일한 의미를 가진 다른 이름의 요소들은 일대일 매핑 기법을 적용하여 설계하였다. 본 연구에서 설계한 Ontology가 세 가지 다른 형식의 메타데이터를 통합하는 통합 스키마로 활용될 수 있음을 확인하였다. 더불어 검색 결과를 좀 더 다양하게 동의, 반의, 계층, 연관 관계까지 제공하기 위해서는 좀 더 정교한 속성 설계가 필요하였다.
온톨로지 매핑 기술은 시맨틱 웹을 비롯한 여러 분야에서 중요한 기술 중 하나이다. 온톨로지 매핑은 두 개의 온톨로지를 입력으로 받고, 이를 몇 개의 매개변수로 구성된 특정 알고리즘을 이용하여 두 온톨로지 간의 매칭 관계를 알아내고 이를 표현하는 절차를 말한다. 온톨로지 매핑을 이용하여 대용량 온톨로지의 통합이나, 지능화된 통합 검색을 구현할 수 있고, 여러 응용프로그램이 하나의 도메인을 공유하는 등 여러가지 방안으로 사용할 수 있다. 일반적으로 온톨로지 매핑의 성능을 판단하는데 있어서 매핑 결과를 측정하는 방법론의 측정 값을 주로 고려해왔다. 본 연구에서는 매핑을 수행할 때 두 개의 파라미터를 사용하였는데 하나는 알파이고 하나는 Threshold이다. 이것은 매핑의 정확성을 판단하는데 많은 영향을 미친다. 앞서 언급했듯이 매핑결과에 대한 측정값을 중요하게 여기기 때문에 많은 매핑관련 연구에서 알고리즘이 좋은 측정값을 도출할 수 있도록 파라미터를 조절하는 것에 초점을 맞춰왔다. 본 연구에서 측정방법에 따른 높은 측정결과를 지향하는 것이 아닌 온톨로지의 성격과 매핑결과의 사용처에 따라 파라미터를 적절히 변화시켜야 한다는 점에 주목하고, 주어진 환경과 매핑의 사용처에 알맞게 파라미터를 조정하는 방법론을 제안하고자 한다.
The primary goal of this paper is to propose methods of enriching two heterogeneous ontologies: Sejong Semantic Classes (SJSC) and KorLexNoun 1.5 (KLN). In order to achieve this goal, this study introduces the pros and cons of two ontologies, and analyzes the error patterns found during the fine-grained manual mapping processes between them. Error patterns can be classified into four types: (1) structural defectives involved in node branching, (2) errors in assigning the semantic classes, (3) deficiency in providing linguistic information, and (4) lack of the lexical units representing specific concepts. According to these error patterns, we propose different solutions in order to correct the node branching defectives and the semantic class assignment, to complement the deficiency of linguistic information, and to increase the number of lexical units suitably allotted to their corresponding concepts. Using the results of this study, we can obtain more enriched ontologies by correcting the defects and errors in each ontology, which will lead to the enhancement of practicality for syntactic and semantic analysis.
기존 웹의 단점을 보완하기 위해 시맨틱 웹 개념이 제안되었고, 시맨틱 웹에서 중요한 역할을 하는 온톨로지는 분산 독립된 형태로 개발되는 특성으로 인해 동일한 도메인에 대해 중복 저작될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 따라서 온톨로지의 공유와 재사용이 중요한 문제로 부각되고 있으며, 온톨로지 병합 덴 정렬이 한 해결책이 될 수 있다. 현재까지 제안된 반자동 방식의 온톨로지 병합 및 정렬 알고리즘은 온톨로지 전체에서 가지는 의미정보가 아닌 지역적 구문정보만을 이용하고, 반자동 작업 특징으로 인해 온톨로지 엔지니어에게는 지루한 작업이 되어 결과의 품질이 낮아질 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 지역 및 전역 의미집합 개념을 이용하여 이러한 단점을 개선한 온톨로지 병합 및 정렬 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 구현하여 OWL 언어로 작성된 온톨로지에 대해 실험한 결과 91%의 정확도를 보였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용하여 온톨로지 병합 및 정렬 작업을 수행하면 온톨로지 공유 및 재활용률을 높이고, 기존 온톨로지를 활용한 새로운 온톨로지의 저작시간도 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 온톨로지 매핑등 온톨로지들 간의 의미 정보 교환이 필요한 다른 어떤 분야에도 쉽게 적용이 가능할 것으로 기대된다.
시멘틱 웹은 현재의 월드와이드웹의 진화된 모습으로 컴퓨터와 인간이 서로 협업할 수 있도록 컴퓨터가 이해할 수 있는 지식데이터베이스인 온톨로지 기술을 활용한다. 그러나, 온톨로지를 활용하여 정보의 의미를 이해하고 처리 가능하도록 데이터의 표현형식이 표준화 되더라도, 각기 다른 개발자가 서로 다른 개념하에 구축한 온톨로지를 기반으로 작성된 데이터는 상호 불일치 문제를 유발할 수 있다. 따라서, 서로 다른 개념 하에 구축된 온톨로지 간에는 상호 서로 다른 온톨로지 간 정렬작업이 필요하다. 서로 다른 온톨로지 개념노드 간 자동화 처리된 의미정렬 시 인간전문가가 참으로 판단한 사실을 거짓으로 잘못 판단하는 문제상황(false negative)에 의해 정렬오류문제가 발생하게 되는데, 본 연구에서는 서로 다른 온톨로지 개념노드 간 의미정렬과정에서 발생하는 false negative 오류를 최소화 할 수 있는 알고리즘을 새롭게 개발, 제시하였다.
Objective : UMLS is 'Ontology' which establishes the database for medical terminology by gathering various medical vocabularies representing same fundamental concepts. Method : Although Chinese character are represented in the Chinese part of Korean Unicode system in a computer, writing of Chinese characters is vary depending on Chinese input systems and Chinese writers' levels of knowledge. As the result of this, representation of Chinese writing in a computer will be considerably different from an old Chinese document. Therefore, a meaningful relationship between digital Chinese terminology and translated Korean is necessary in order to build Ontology for Chinese medical terms from Oriental medical prescription in a computer system. Result : This research will present 1:1 mapping information among the Chinese characters used in the Oriental medical prescription with analysis of 'same character different sound' and 'same meaning different shape' in Chinese part of Unicode systems. Conclusions : Furthermore, the research will provide top-down menu of relationship between Chinese term and Korean term in medical prescription with assumption of that the Oriental medical prescription has its own unique meaning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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