본 논문은 온톨로지 정보검색 시스템을 구현하기 위해서 Event Process 모델과 디자인 패턴을 이용하여 효과적으로 요구조건에 대해 분석하는 방법에 대해 연구하였다. 이러한 분석 방법은 시스템의 재사용성을 향상시키는 객체지향 프로세스 모델에 대한 기법과 사용자의 더 많은 정보의 획득을 위한 것이다. 우리는 이러한 온톨로지 데이터의 재사용성에 대한 분석 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 온톨로지에 기반한 데이터의 검색은 사용자에게 정확한 정보의 획득을 보여준다. 또한 관리모듈을 통한 온톨로지 데이터의 관리를 통해서 온톨로지의 재사용성을 보여주었고, 기존 다른 데이터와의 연동 및 공유를 할 수 있다. 따라서, 객체지향 설계 유형에 의한 온톨로지 기반 정보검색 시스템은 높은 안정성과 신뢰성을 보여주고, 모듈 및 소프트웨어의 재사용과 확장성을 높이며 사용자에게 신뢰도 있는 정보를 보여주는데 기여 할 것이다.
Researches of current PMIS(Project Management Information System) information searching focus on providing personalized results as well as matching needed queries in an enormous amount of information. This paper aim at discovering hidden knowledge to provide personalized and inferred search results based on the ontology with categorized concepts and relations among construction data. The current PMIS searching occasionally presents too much redundant information or offers no matching results from large volumes of data. In this paper, we propose a service searching system, which becomes aware of users device using iPMIS(Intelligent Program Management Information System). And we design and plant the ontology-based iPMIS, which is aware of the context in its environment.
The participants in collaborative environment want to get the right information or documents which are intended to find. In general search systems, documents which contain only the keywords are retrieved. For searching different word-expressions for the same meaning, we perform mapping before searching. Our mapping-based search approach has two parts, ontology-based mapping logic and ontology libraries. The ontology-based mapping consists of three steps such as character matching (CM), definition comparing (DC) and similarity checking (SC). First, the character matching is the mapping of two terminologies that have identical character strings. Second, the definition comparing is the method that compares two terminologies' ontological definitions. Third, the similarity checking pairs two terminologies which were not mapped by two prior steps through evaluating the similarity of the ontological definitions. For the ontology libraries, document ontology library (DOL), keyword ontology library (KOL), and mapping result library (MRL) are defined. With these three libraries and three mapping steps, an ontology-based search engine (OntSE) is built, and a use case scenario is discussed to show the applicability.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권1호
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pp.65-75
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2019
As the use of semantic web based on XML increases in the field of data management, a lot of studies to extract useful information from the data stored in ontology have been tried based on association rule mining. Ontology data is advantageous in that data can be freely expressed because it has a flexible and scalable structure unlike a conventional database having a predefined structure. On the contrary, it is difficult to find frequent patterns in a uniformized analysis method. The goal of this study is to provide a basis for extracting useful knowledge from ontology by searching for frequently occurring subgraph patterns by applying transaction-based graph mining techniques to ontology schema graph data and instance graph data constituting ontology. In order to overcome the structural limitations of the existing ontology mining, the frequent pattern search methodology in this study uses the methodology used in graph mining to apply the frequent pattern in the graph data structure to the ontology by applying iterative node chunking method. Our suggested methodology will play an important role in knowledge extraction.
Objectives : Our study aims to help users take the medicinal materials in a desirable manner by providing toxic and contraindicating information, based on the ontology of medicinal materials in traditional Korean medicine (TKM). Methods : The toxic and contraindicating data are extracted for 160 medicinal materials from 67 books published in Korea and China. The extracted data are linked to the medicinal material in the ontology, respectively. Results : We in this paper construct an ontology for toxic and contraindicating data of medicinal materials in traditional Korean medicine (TKM), extending our conventional ontology. Based on the ontology, we devised a web-based searching tool that enables users to share the toxic and contraindicating information of medicinal materials. Conclusions : The contents in our ontology are facts based on the books, while the addition of clinical knowledge may elaborate the ontology. Moreover, the addition of easy explanations for terminologies in our ontology is required to help users which are not familiar to TKM.
정보 검색에 대한 연구는 방대한 데이터에서 원하는 검색 정보를 제공할 뿐 만 아니라 개인의 취향에 따른 맞춤 검색 및 추론된 지식을 제공하는 데 초점을 두고 있다. 본 논문의 목적은 데이터를 개념화하여 분류 및 정의할 수 있는 온톨로지 구조를 기반으로 숨어있는 지식을 발견하여 개인 맞춤 검색을 제공하는 추론 알고리즘에 대해 연구하는 것이다. 현재의 검색에서는 방대한 데이터에서 너무 많은 검색 결과를 제공 하거나 검색 결과를 제공하지 못하는 경우도 발생하고 여다. 이러한 정보 검색의 단점을 보완하기 위해 OWL 온톨로지 제약조건과 연관 마이닝 방법으로 추론된 연관 지식을 SWRL 추론 언어로 표현하여 Jess 엔진을 통한 새로운 지식을 발견하여 효율적인 검색을 지원하는 알고리즘을 제안한다. 식당, 주유소, 제과점 등의 도메인에 따른 개인별 선호 온톨로지를 구축하고, 주유소 개인 선호 데이터를 예제로 하여 연관 및 온톨리지 기반에서 정보를 검색할 때, 연관 및 추론 정보를 제공함을 보여준다.
The utilization of underground space has recently increased with the complication of road, the rise of the land price, and the development of green technology. Underground space ranges from classical excavations to subway, underground cities, and shopping malls where there are crowds of people. At this time, government has spent a lot of money in installing various types of safety facilities for preparations of increasing potential disasters. Therefore, an effective facility management system is required. In this paper, we propose an information retrieval process to effectively extract the facilities' information based on the ontology and spatial analysis in underground space. The ontology-based searching supports hierarchical and associated results as well as knowledge sharing with hierarchy concepts. The spatial analysis based searching has "Buffer" and "Near" functions to operate on a map without understanding any property of the facility information.
게시판 시스템은 텍스트 외에도 다양한 멀티미디어 데이터를 포함하는 구조로 발전해왔다. 그러나 기존 시스템은 사용자가 게시물의 내용을 파악하기 위해서는 많은 시간과 노력을 들여야 한다는 단점을 갖고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 대부분의 게시판 시스템에서 검색 기능을 제공하지만, 렉시컬 수준의 정보 접근으로 사용자의 의도에 적합한 게시물을 찾는 것은 어려운 일이다. 더욱이 게시물이 멀티미디어를 포함하는 경우에는 검색이 거의 불가능하게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 시맨틱 웹을 적용한 새로운 게시판 시스템을 제안한다. 제안된 게시판 시스템은 게시물의 분야와 멀티미디어 속성을 표현할 수 있는 온톨로지를 제공한다. 또한, 사용자들이 제안된 온톨로지로 분야별 게시판 온톨로지를 기술할 수 있도록 설계되었다. 시스템의 수정 없이 다양한 분야별 의미기반 검색을 제공하기 위하여, 관리자가 기술한 게시판 온톨로지를 게시판 시스템에서 도입할 경우 자동으로 입력/검색 인터페이스와 RDF 데이터의 접근 구조가 형성되도록 구현하였다. 제안된 게시판 시스템은 사용자의 의도에 적합한 게시물 검색을 하는 의미기반 검색의 가능성과 유효성을 보여주었다.
본 연구에서는 온톨로지기반의 정보검색 모델이 프로젝트를 수행하기 위해 필요한 정보를 학생들이 검색하는데 미치는 효과를 분석하였다. 본 연구의 분석 결과는 온톨로지 기반의 검색에 의해 검색된 관련 정보의 양이 기존의 검색에 의한 것보다 더 많음을 볼 수 있었다. 뿐만 아니라, 온톨로지 기반의 검색에 의해 찾아진 북마크 정보의 관련성 비율이 기존의 검색 방법에 비해 높음을 알 수 있었다. 학생들의 인터뷰 결과에 의하면 온톨로지 기반의 검색 모델은 프로젝트 수행을 위한 자료를 검색하는 데 매우 유용했으며, 이에 따라 그들이 프로젝트를 보다 쉽게 수행할 수 있도록 도움이 되었음을 알 수 있었다. 또한, 온톨로지기반 검색 모델에서 제공하는 학습 개념들간의 관련성 정보는 검색뿐만 아니라 한 학습 주제에 관련된 학습 개념들을 이해하는데도 도움을 주었음을 알 수 있었다.
협업 환경에서 각 에이전트는 같은 의미의 정보를 서로 다른 용어로 사용하기 때문에 정보공유의 어려움이 있다. 즉 협력 제품개발 환경에서 동일한 제품정보를 각 에이전트가 서로 다른 용어로 표현함으로써 제품정보 공유를 어렵게 만든다. 이러한 어려움을 해결하기 위해서는 의미기반 정보를 활용한 제품정보 공유 방법이 필요하다. 본 연구에서는 의미기반 제품정보 공유를 위해 온톨로지 기반의 의미검색 시스템 및 기존의 PDM시스템과 연계하는 방법을 제안한다. 온톨로지는 OWL기반으로 구축하고, 구축된 온톨로지로부터 Pellet 추론 엔진을 이용하여 의미검색을 가능하게 하며, 이것을 웹서비스를 기반으로 구현하여 다른 시스템에서 활용이 가능토록 한다. 또한 기존의 PDM과 연계하여 PDM을 기반으로 의미검색을 수행할 수 있는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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