Design data, information, and knowledge have complex associations with each other. Systems related with the management of the data, information, and knowledge are various, and the representations are numerous. Therefore it is difficult to construct a knowledge based design system with a full association knowledge for supporting the design tasks. In this research, OWL based ontology model for an excavator design is developed for the representation of the relationships. Also an ontology model is used to develop the knowledge based excavator design system.
The purpose of the study is to develop an integrated knowledge structuring system for the domain of engineering, in which ontology-based literature mining, knowledge acquisition, knowledge integration, and knowledge retrieval are combined using XML-based tag information and ontology management. The system supports combining different types of databases (papers and patents, technologies and innovations) and retrieving different types of knowledge simultaneously. The main objective of the system is to facilitate knowledge acquisition and knowledge retrieval from documents through an ontology-based dynamic similarity calculation and a visualization of automatically structured knowledge. Through experimentations we conducted using 100,000 words economic documents reported in the "Go! Japan" project for analyzing Japanese industrial situation, and 100,000 words molecular biology Papers, we show the system is Practical enough for accelerating knowledge acquisition and knowledge discovery from the information sea.
온톨로지는 기 구축된 지식체계나 개념에 대한 기술요소들을 통합하여 새로운 지식 체계를 제시할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 장점을 바탕으로, 본 연구에서는 교육 분야의 상황과 관련된 객체들-인적자원, 기관, 교육자원 등-을 고려한 온톨로지를 구축하고자 하였다. 즉 현재 사용되고 있는 교육 분야의 지식체계나 메타데이터, 온톨로지를 통합하여 새로운 교육 온톨로지를 개발하고자 하였다. 학교도서관과 MLA를 연계한 교수-학습 활동을 교육 온톨로지라는 하나의 프레임워크로 제시하였으며, 그에 대한 특성은 다음과 같다. 첫째, 기존 교육관련 메타데이터 및 온톨로지를 활용하였으며, 둘째, 교육 온톨로지 개념을 먼저 제시하고 그에 맞는 교육 분야 클래스와 속성을 정의하였다. 셋째, 기존의 클래스와 속성을 연결하기 위한 새로운 요소들을 추가하였다.
이 연구에서는 우리나라 국 공립 대학의 전자기록관리시스템이 보다 적합한 전자기록물을 검색할 수 있는 기반환경을 조성하기 위하여 온톨로지 기반의 검색시스템을 설계 및 구현하였고 그 성능을 기존의 키워드 기반 검색시스템과 비교해 보았다. 온톨로지 기반 검색시스템은 OntoStudio 1.4를 사용하여 자체 설계 및 구현하였으며, 실험에 사용된 실험 컬렉션의 구성은 다음과 같다: (1) 문서는 한국해양대학교의 2005년도 전자문서관리시스템에서 생성한 '인사발령통보' 5,099건의 전자기록물, (2) 질의집단은 장문10개와 단문10개 총20개, 그리고 (3) 적합성평가는 전문가 집단에 의하여 이루어졌다. 한편 기반 검색시스템의 성능평가 실험은 기존의 전자기록관리시스템을 이용하여 10명의 피실험자에 의하여 온톨로지 기반 검색시스템과 동일한 실험 컬렉션을 사용하여 이루어졌다. 재현율과 정확률에 의한 성능을 비교해본 결과 온톨로지 기반의 검색시스템이 기반의 검색시스템 보다 높은 성능을 보였다. 또한 장문과 단문의 질의집단 비교평가에서도 온톨로지 기반의 검색 성능이 기반의 검색시스템 보다 뛰어난 것으로 나타났다.
최근 국방 분야의 모델링 및 시뮬레이션(M&S)에서는 무기체계의 개발비용을 절감하고 재사용성을 높이기 위해 컴포넌트 기반 개발(Component Based Development) 기술을 사용한다. 이와 관련해서 무기체계를 컴포넌트로 표준화하여 신속히 재구성 및 시뮬레이션하기 위한 연구가 수행되고 있다. 복잡하고 다양한 기능의 컴포넌트 정보를 검색하여 신 무기체계로 신속히 재구성하기 위해서는 기존의 키워드 검색방식과는 차별화된 검색 기법이 요구된다. 이를 보완하기 위해 방대한 정보 사이에서 의미적으로 연관된 정보를 제공하는 시맨틱 검색 시스템(Semantic Search System) 구축이 필요하다. 본 연구에서는 무기체계 컴포넌트 메타데이터와 이들의 대표적인 기능속성을 표현하는 용어들을 온톨로지(Ontology)로 구축하고 이를 활용한 시맨틱 검색 시스템을 제안한다.
코호트 DB(DataBase)를 이용하여 질병 발생 예측 및 확산을 추적하는 많은 연구가 진행되고 있다. 코호트 DB는 대용량의 질병 및 건강정보가 단순한 개별적인 DB 테이블의 집합으로 구성되어있어 연관관계 검색을 위해서는 코호트 DB를 연구 목적에 맞게 재구성하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 대용량 코호트 DB를 온톨로지 기반으로 구축하기 위해 XML descriptor, editor를 이용하였다. 또한, 원활한 연관관계 검색결과 확인을 위해 온톨로지 기반의 코호트 DB 검색 시스템과 UI를 개발하였다. XML editor에서는 코호트 DB를 온톨로지로 구성하기 위해 7단계로 구성된 Ontology development 101 방법론과 OWL(Ontology Web Language) API를 이용하였다. 이와 같은 온톨로지 기반 코호트 DB 검색 시스템은 질병 및 건강정보의 연관성을 측정하고 의미적인 연관관계를 검색 시 효과적으로 활용 가능하다.
기존의 논문검색은 키워드 기반 검색이고, 발간된 자료의 양이 방대해 짐에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하는데 어려움이 가중되고 있다. 사용자의 의도에 맞는 정보를 검색하기 위해서는 인터넷 환경에서 웹 문서 자원 사이의 의미 정보를 온톨로지로 표현하고, 이 온톨로지를 컴퓨터가 이해할 수 있게 하는 시맨틱 웹의 도입이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 OWL 온톨로지 기반의 추론을 통한 논문정보 검색시스템에 대하여 논한다. 시맨틱 웹의 새로운 온톨로지 언어로 부상한 OWL기반의 논문 온톨로지를 구축하고, 논문 속성들 간의 다양한 상관관계를 서술논리 쿼리로 작성한다. 검색시스템은 이 쿼리를 기반으로 논문 온톨로지에 대하여 추론함으로써 지능적인 정보검색이 가능하도록 하였다. 마지막으로 기존 논문 검색 방법과 본 논문의 실험 결과를 비교하였다.
본 논문에서는 외국인이 언어적인 문제점 없이 국내 문화정보 서비스를 이용하기 위한 온톨로지 기반의 번역 매쉬업 시스템을 제안한다. 문화정보 서비스를 위해 서울시 모바일 공공정보 Open API가 제공하는 문화정보를 활용하였으며, 번역을 위해서 구글 AJAX 언어 API를 이용하였다. 또한, 발생하는 번역오류를 최소화하기 위해 번역에 온톨로지를 적용하였다. 온톨로지 모델링을 위해 문화정보 도메인을 분석하고, 문화정보 어휘 온톨로지의 클래스 및 관계, 속성을 정의하였다. 문화정보를 번역하여 활용할 경우 가장 많은 번역 오류가 발생하는 제목, 장소, 주최자 등의 내용을 중심으로 온톨로지 인스턴스를 생성하였다. 온톨로지 기반 번역 매쉬업 시스템을 구현하고, 문화정보의 번역의 정확성을 실험을 통해 번역 API와의 정보 제공 정확도를 비교하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 온톨로지 기반 번역 매쉬업 시스템의 유효성을 검증하였다.
We in this paper design and implement a traditional korean medicine diagnosis system based on basic ontology. If doctors put the symptoms or tongues or pulses of a patient in the diagnosis system, they can be recommended for the diagnosis results. To support the doctors decision, the diagnosis system make the inference based on the basic ontology and compute the similarity between symptoms of patient and those of ontology. The diagnosis systems also provide the learning mechanism about diagnosis results which save the results in the ontology and reuse them in the next diagnosis. Thus, doctors can share their knowledge for the diagnosis by exchanging their ontology each other. In future, we will expand the knowledge of the basic ontology continuously so that doctors can get the more accurate diagnosis results. We also implement the prescription function and integrate it to the diagnosis system.
The u-Healthcare system, a new paradigm, provides healthcare and medical service anytime, anywhere in daily life using wired and wireless networks. It only doesn't reach u-Hospital at home, to manage efficient personal health in fitness space, it is essential to feedback process through measuring and analyzing a personal vital signs. MBAN(Medical Body Area Network) is a core of this technology. MBAN, a new paradigm of the u-Healthcare system, can provide healthcare and medical service anytime, anywhere on real time in daily life using u-sensor networks. In this paper, an ontology-based context-awareness in MBAN proposed system development methodology. Accordingly, ontology-based context awareness system on MBAN to Elderly/severe patients/aged/, with measured respiratory rate/temperature/pulse and vital signs having small variables through u-sensor network in real-time, discovered abnormal signs and emergency situations which may happen to people at sleep or activity, alarmed and connected with members of a family or medical emergency alarm(Emergency Call) and 119 system to avoid sudden accidents for early detection. Therefore, We have proposed that accuracy of biological signal sensing and the confidence of ontology should be inspected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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