컴퓨터를 활용한 지식과 정보 처리를 위해 온톨로지를 구축하고 활용하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 현재까지의 온톨로지 개발 방법 및 온톨로지 구축 도구는 온톨로지 개발 목적에 따라 제한적인 부분에서 연구되어 사용되고 있다. 그러므로 개발하려는 온톨로지 특성에 따른 적절한 온톨로지 구축 프로세스와 도구가 필요하다. 본 논문에서는 특정 분야의 비전문가가 언어 자원으로부터 지식을 개념화하고, 개념을 형식화하여 온톨로지를 구축할 수 있는 온톨로지 구축 프로세스(OntoProcess)를 제안한다. 그리고 다수의 온톨로지 구축자가 동시에 온톨로지 구축 작업을 행할 경우 i)지식의 개념화 과정에서 동일한 개념을 중복 정의하거나 ii)개념의 형식화 과정에서 형식언어와 포구사용법의 이해 부족으로 인해 온톨로지 구축 능률이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 메타 온톨로지를 이용한 다중 온톨로지 구축 프로세스(OntoProcess)를 제안한다. 제안한 프로세스에 기반한 온톨로지 구축 시스템 (OntoProcess)을 개발하고, 실제 온톨로지 구축 실험을 통하여 제안한 프로세스와 시스템의 효율성을 확인한다. 그리고 온톨로지 구축 과정에서 발견된 문제점 및 이에 대한 해결 방안을 제시한다.
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.
본 논문은 온톨로지를 이용한 건설정보의 체계적인 관리 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 특히 설계자와 시공자가 필요로 하는 공법 정보를 체계적으로 관리할 수 있는 방안을 제안하고자 하였다. 본 논문에 사용된 정보는 10년간의 신한옥 기술 개발의 결과물인 실증 시공 사례이다. 개발된 신한옥의 신공법은 온톨로지 에디터인 Protege를 이용하여 정리하였다. 이를 위해 기존 연구에 대한 고찰을 통해 온톨로지 개념과 온톨로지 구축 과정을 정리하였다. 또한 신한옥 시공법 도메인 온톨로지를 구성하기 위한 개념도를 제안하였고, Protege의 SPARQL Query 기능을 이용하여 제안된 온톨로지의 실효성을 검증하였다. 마지막으로 정의된 클래스와 시공법 메타데이터를 OWL을 사용하여 웹에 발행하였다.
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.
시맨틱 웹 응용의 구현에 있어 가장 중요한 기술이 시맨틱 웹의 특징을 만족하는 웹 온톨로지의 구축임에도 불구하고, 대부분 웹 온톨로지의 구축에 적용된 기법들이 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징을 만족하지 못함에 따라 시맨틱 웹 응용의 발전과 보급이 미흡하다. 따라서 본 연구는 온톨로지와 웹 온톨로지 관련 연구들을 분석하여 시맨틱 웹을 위한 웹 온톨로지의 특징들을 파악하고, 기존 온톨로지 구축과 웹 온톨로지 구축을 위해 제안된 구축 기법들을 비교 분석하여 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징에 적합한 웹 온톨로지 구축 기법을 제안한다. 실험은 제안된 방법에 따라 서술 논리와 SWRL의 표현 방법을 이용한 공리 규칙을 기반으로 온톨로지를 모델링하여 추론 기반의 웹 온톨로지를 구축하였으며, 구축된 온톨로지의 검증을 위한 온톨로지 추론 실험을 통해 온톨로지 성능을 검증하였다. 구축된 웹 온톨로지를 기반으로 하는 시맨틱 웹 응용의 예로 지능형 이미지 검색 시스템을 실험 시스템으로 구현하였다. 실험 시스템의 성능 평가를 위해 비교 대상 시스템과의 검색 실험 결과, 실험 시스템이 재현율과 정확율에 있어 우수한 성능을 보여주었다.
차세대 인터넷 기술로 각광받은 시맨틱 웹의 완전한 사용은 도메인 영역의 지식표현과 지식추론의 성능에 달려있다. 특히 표현된 지식을 기계가 이해하여 인간과 도메인들 간의 상호작용을 위해서는 더욱 형식적이고 명시적인 지식과 추론 표현이 기반된 웹 온톨로지 구축이 중요하다. 더구나 웹 온톨로지간의 상호작용은 시맨틱 웹의 기술적 완성을 위한 중요 요소이나 현재 웹 온톨로지의 구축을 위한 표준화된 모델링 방법의 부족으로 인해, 구축된 웹 온톨로지의 상호작용과 이해가 어려운 상황이다. 따라서 이같은 문제를 해결하기 위해 본 논문은 온톨로지의 지식 표현과 추론에 따른 단계를 명확하게 정의하고 정의된 각 단계에 따라 기술논리의 TBox와 ABox의 지식표현 구조와 SWRL 기반의 추론 규칙을 바탕으로 하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 검증을 위해 제안된 웹 온톨로지 모델링 과정에 따라 웹 온톨로지들을 구축하였고, 구축된 웹 온톨로지들의 추론에 따른 상호작용 성능을 실험하여 본 논문의 유용성을 입증하였다.
시맨틱 웹 응용의 성공은 현재 웹 기술을 바탕으로 하여, 지식에 대한 규칙과 추론 기능이 제공되는 웹 온톨로지 구축에 달려있다. 이를 위해 본 연구는 기존에 제안된 온톨로지 구축기법들을 비교 분석하고, 시맨틱웹과 웹 온톨로지의 특징을 조사하여 시맨틱 웹 응용의 기반기술이 되기 위한 웹 온톨로지의 기술적 특징과 지식표현 단계를 정의하고, 현재 웹 기술과 관련되는 웹 온톨로지의 기술적 요소를 연구하였다. 이를 바탕으로 시맨틱 웹 응용을 위한 웹 온톨로지 구축기법을 제안하고, 제안한 구축기법을 적용하여 다양한 지식분야의 웹 온톨로지들을 구축하였으며, 구축된 웹 온톨로지들의 추론 검증 결과를 통해 제안된 구축방법이 기존 온톨로지 구축기법들에 비해 시맨틱 웹 응용의 요구 조건을 충족하는 결과가 획득됨을 확인하였으며, 따라서 제안한 웹 온톨로지 구축기법이 시맨틱 웹 응용에 적합한 구축기법임을 증명하였다.
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.
W3C는 웹 어플리케이션의 온톨로지 활용을 위한 RDF 표준을 개발해 왔다. 이 논문은 도면 데이터의 온톨로지를 추출하고 적용한다. 설계 파일에 포함된 도면의 문서정보와 관리 정보를 주 예로 삼는다. 도면 데이터의 관계를 분석함으로써 RDF 스키마를 먼저 디자인 한다. 스키마를 기반으로 온톨로지가 추출되어 XML 파일로 저장이 된다. 온톨로지 저장을 위한 어플리케이션으로서 재구성 가능한 도면 데이터 레포지터리를 구성할 수 있다. 이 논문의 예제로 사용자는 관심을 항목의 뷰를 선택할 수 있다 (예를 들어. 프로젝트, 도면, 또는 디자이너). 도면 데이터의 다양한 관점으로 사용자는 특정 데이터에 보다 효율적으로 접근 할 수 있다.
Vidanage, Kaneeka;Noor, Noor Maizura Mohamad;Mohemad, Rosmayati;Bakar, Zuriana Aby
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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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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