Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.6
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pp.721-729
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2006
Numbers of research on ontology construction and its application are being done for knowledge and information processing using computers. But, the current ontology development methods and ontology construction tools are using in restricted field on propose. Therefore, proper ontology development processes and ontology construction tools on ontology characteristic are needed. In this paper, we propose ontology construction process(OntoProcess) that non-experts in specific field are able to construct ontology through conceptualization of knowledge and formalization of concepts from language resource. Beside, some problems may be occurred while numbers of people are working together to construct ontology: i)duplicated concept definition in conceptualization process of knowledge and ii)decreasing efficiency of ontology construction by short understanding about formal language and tool operation in formalization process. To solve the problems, we propose an ontology construction process for multiple developers (OntoProcess) using meta ontology. We develop an ontology construction system(OntoCS) based on proposed processes, and we show the efficiency of proposed processes and system from ontology construction experiment.
Methodology of ontology building based on Web resources will not only reduce significantly the ontology construction period, but also enhance the quality of the ontology. Remarkable progress has been achieved in this regard, but they encounter similar difficulties, such as the Web data extraction and knowledge acquisition. This paper researches on the characteristics of ontology construction data, including dynamics, largeness, variation and openness and other features, and the fundamental issue of ontology construction - formalized representation method. Then, the key technologies used in and the difficulties with ontology construction are summarized. A software Model-OntoMaker (Ontology Maker) is designed. The model is innovative in two regards: (1) the improvement of generality: the meta learning machine will dynamically pick appropriate ontology learning methodologies for data of different domains, thus optimizing the results; (2) the merged processing of (semi-) structural and non-structural data. In addition, as known to all wetland researchers, information sharing is vital to wetland exploitation and protection, while wetland ontology construction is the basic task for information sharing. OntoMaker constructs the wetland ontologies, and the model in this work can also be referred to other environmental domains.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.24
no.1
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pp.51-60
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2023
This paper aims to propose a method for the systematic management of construction information using ontology. In particular, it was intended to propose a method to systematically manage the construction method information required by designers and constructors. The information used in this paper is a case of test-bed construction resulting from 10 years of modernized Hanok technology development research. The new construction methods of modernized Hanok were organized using the ontology editor, Protege. To this end, the concept of ontology and the process of constructing ontology have been summarized through a review of existing research first. A conceptual diagram for constructing a domain ontology of the modernized Hanok construction methods was then proposed, and the effectiveness of the proposed domain ontology was verified using the SPARQL Query function of Protege. Finally, the defined classes and construction method metadata were published on the web using ontology web language (OWL).
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2006.05a
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pp.609-610
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2006
This paper introduces a methodology for construction of ontology-based product knowledge Map. For CPC(Collaborative Product Commerce) environment, engineering application of ontology has been studied . However, there are no generic and comprehensive methodologies for ontology construction yet because of such problems: dependency on experience of ontologist and domain experts and insufficiency of detail stages or rules. To solve those problems, we propose a methodology to construct ontology from engineering documents in semi-automatic. We use middle-out strategy and term's axioms, sub-definitions, to build ontology map. 5-turple ontology structure, semantic network and First order logic (FOL) are used for ontology definition in this study.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.24
no.3
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pp.119-147
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2007
Actually a diffusion of a semantic web application and utilization are situations insufficient extremely. Technology most important in semantic web application is construction of the ontology which contents itself with characteristics of semantic web. Proposed a suitable a method of building web ontology for characteristics or semantic web and web ontology as we compared the existing ontology construction ana ontology construction techniques proposed for web ontology construction, and we analyzed. And modeling old ontology to bases to description logic and the any axiom rule that used an expression way of SWRL, and established inference-based web ontology according to proposed ways. Verified performance of ontology established through ontology inference experiment. Also established an web ontology-based intelligence image retrieval system, to experiment systems for performance evaluation of established web ontology, and present an example of implementation of a semantic web application and utilization. Demonstrated excellence of a semantic web application to be based on ontology through inference experiment of an experiment system.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.25
no.1
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pp.149-171
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2008
Actually a diffusion of a Semantic Web application and utilization are situations insufficient extremely. Technology most important in Semantic Web application is construction of the Ontology which contents itself with characteristics of Semantic Web. Proposed a suitable a Method of Building Web Ontology for characteristics of Semantic Web and Web Ontology as we compared the existing Ontology construction and Ontology construction techniques proposed for Web Ontology construction, and we analyzed. And modeling did Ontology to bases to Description Logic and the any axiom rule that used an expression way of SWRL, and established Inference-based Web Ontology according to proposed ways. Verified performance of Ontology established through Ontology inference experiment. Also, established an Web Ontology-based Intelligence Image Retrieval System, to experiment systems for performance evaluation of established Web Ontology, and present an example of implementation of a Semantic Web application and utilization. Demonstrated excellence of a Semantic Web application to be based on Ontology through inference experiment of an experiment system.
Success of a semantic web application, currently base on web technology, depend on web ontology construction that provided rule and inference function about knowledge. For, this study compared the ontology construction methods that were already proposed, and analyzed, and investigated characteristics of semantic web and web ontology, investigated characteristics of semantic web and web ontology, and defined characteristics of web ontology as-based technology of a semantic web application and knowledge representation steps, and studied a technical element that related currently web technology, and proposed a web ontology construction method for a semantic web application with bases to these. Established web ontologies of various knowledge fields as applied the construction method that proposed. Also evaluate performance of web ontology through inference verification of web ontologies established, web ontologies evaluated performance of web ontology as used inference verification. According to this, we confirmed that proposed construction method that can establish the ontology suitable for semantic web application.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.6
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pp.69-77
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2017
The information related to legislation is massive, and it takes much time and effort to manually build the legislation ontology. Thus, studies on machine-based automated building methods are underway. However, the studies to automatically construct such systems focus on using TBox construction, and those based on automated ABox construction, which corresponds to instances, theoretical systems and data building cases, has not yet been sufficiently developed. Therefore, this paper suggests using a semi-automatic ABox construction method based on sentence patterns to automatically build the ontology for the legislation of the Republic of Korea. Precision and Recall experiments were conducted to further discuss the performance of the suggested method. These experiments provide a comparison between the manual classification, and the triples built by the machines of the legal information by assessing the corresponding numerical values.
W3C has developed the RDF standard for utilizing ontology in Web applications. This paper presents extracting, storing, and applying ontology on product data. The management and document information included in DWG files is focused as an example. By analyzing the relationship among the drawing data, the RDF schema is designed frist. Based on the schema ontology is extracted and stored in XML files. As an application of the stored ontology, we the schema ontology is extracted and stored in XML files. As an application of the stored ontology, we can reconfigure the sitemap of drawing data repositories. In this example, the users can select the view that he or she is interested in (e.g., designer, document, project). With such various views of an drawing data repository, the users can access the specific data more effectively.
Vidanage, Kaneeka;Noor, Noor Maizura Mohamad;Mohemad, Rosmayati;Bakar, Zuriana Aby
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.1
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pp.34-39
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2021
Collaborative ontology construction is the latest trend in developing ontologies. In this technique domain specialists and ontologists need to work together. Because of the complexity associated with ontology construction, it's done in an iterative and incremental fashion. After each iteration, an ontology increment will be produced. Current ontology increment is always an enhanced version of the previous increment. Each ontology increment has to be verified for its accuracy. Domain specialists' contribution is very significant in accomplishing this necessity. Unfortunately, non-computing domain specialists (i.e. medical doctors, bankers, lawyers) are illiterate on semantic concepts. Therefore, validating the accuracy of the ontology increment is a complex hurdle for them. This research proposes verbalization approach to address this complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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