Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.56-59
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2008
지금까지의 웹은 표현중심의 HTML에서 데이터의 구조적인 모습을 나타내는 XML로 그리고, 온톨로지 구축을 통해 의미 있는 데이터의 접근성에 초점을 둔 RDF, RDFS, OWL과 같은 형태로 변화하고 있다. 이러한 흐름을 통해 현재는 OWL을 이용하여 온톨로지 구축을 위한 연구가 진행 중이다. 이 논문에서는 구축된 온톨로지를 활용하기 위해 웹에 있는 OWL 파일을 http 프로토콜을 이용하여 접근을 하고 기존의 툴 종속적인 접근이 아닌 웹 표준 프로토콜과 OWL 파일 형식으로 접근하여 SPARQL 쿼리를 보낼 수 있는 웹 기반의 OWL 온톨로지 접근을 위한 SPARQL 쿼리 툴을 제안한다.
Providing a semantic knowledge system using media ontologies requires not only conventional axiom reasoning but also knowledge extension based on various types of reasoning. In particular, spatio-temporal information can be used in a variety of artificial intelligence applications and the importance of spatio-temporal reasoning and expression is continuously increasing. In this paper, we append the LOD data related to the public address system to large-scale media ontologies in order to utilize spatial inference in reasoning. We propose an RDFS/Spatial inference system by utilizing distributed memory-based framework for reasoning about large-scale ontologies annotated with spatial information. In addition, we describe a distributed spatio-temporal SPARQL parallel query processing method designed for large scale ontology data annotated with spatio-temporal information. In order to evaluate the performance of our system, we conducted experiments using LUBM and BSBM data sets for ontology reasoning and query processing benchmark.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.765-766
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2009
시맨틱(Semantic) 온톨로지(Ontology)에서 SPARQL 질의언어는 W3C 로부터 표준으로 제정된 이후부터 활발히 연구 되고 있다. 그리고 현재까지 온톨로지 기반 어플리케이션 개발이 다방면으로 진행되어 왔는데, 현재 개발된 온톨로지 어플리케이션들은 시맨틱 데이터 저장 및 질의 처리가 파일시스템 기반 및 데이터베이스 기반 방식으로 나누어 진다. 그 중 데이터베이스 기반 방식은 최근부터 연구가 진행되어 왔고 실제 개발된 어플리케이션도 있지만, 아직 질의 최적화 기술에 대해서는 개선할 수 있는 여지가 많다. 따라서 본 논문에서는 관계형 데이터 베이스를 기반한 온톨로지 데이터 저장 및 질의 처리 방법에서 캐시를 이용한 질의 속도 향상 방법을 제시하도록 하겠다. SPQARQL에서 변환된 SQL 질의 수행시 그 결과를 캐시하고, 후속 SQL 질의를 이전 질의와 비교하여 이전 SQL 질의와 일치하거나 그 결과가 포함 될 경우 캐시된 결과를 사용해 쿼리 속도를 향상 시킬 수 있다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.3
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pp.35-44
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2011
Ontologies are playing an important role in semantic web which is emerging as a next stage of the web revolution because various kinds of metadata are described in ontologies. Correspondingly, many query languages like SPARQL, RDQL etc. have been proposed for querying these ontologies. But users have to know the structures and resource names of ontologies completely to get search results even if they have expertise on complex formal logic and syntax of the query languages. Especially, casual users do not know the resource names and may use different words from resource names when they write their query language. This vocabulary gap problem have to be solved to raise the success rate. In this paper, an approach for translating user's search words to corresponding resource names has been proposed. This approach uses semantic similarity between user created search words and ontology resource names.
As an effort to secure Semantic Web, in this paper, we introduce an RDF access authorization model based on an ontology hierarchy and an RDF triple pattern. In addition, we apply the authorization model to RDF query validation for approved access authorizations. A subscribed SPARQL or RQL query, which has RDF triple patterns, can be denied or granted according to the corresponding access authorizations which have an RDF triple pattern. In order to efficiently perform the query validation process, we first analyze some primary authorization conflict conditions under RDF subsumption inference, and then we introduce an efficient query validation algorithm using the conflict conditions and Dewey graph labeling technique. Through experiments, we also show that the proposed validation algorithm provides a reasonable validation time and when data and authorizations increase it has scalability.
In the medical field, for the purpose of diagnosis and treatment of diseases, building knowledge base has received a lot of attention. The most important thing to build a knowledge base is representing the knowledge accurately. In this paper we suggest a knowledge representation method using Ontology technique with the datasets obtained from the domestic papers on Alzheimer disease that has received a lot of attention recently in the medical field. The suggested Ontology for Alzheimer disease defines all the possible classes: lexical information from journals such as 'author' and 'publisher' research subjects extracted from 'title', 'abstract', 'keywords', and 'results'. It also included various semantic relationships between classes through the Ontology properties. Inference can be supported since our Ontology adopts hierarchical tree structure for the classes and transitional characteristics of the properties. Therefore, semantic representation based query is allowed as well as simple keyword query, which enables inference based knowledge query using an Ontology query language 'SPARQL'.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.4
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pp.54-62
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2010
Semantic Web programming is such an immature area that it is yet based on API calls, and does not provide high productivity in compiler time and sufficient efficiency in runtime. To get over this limitation, some efforts have been devoted on dedicated programming languages for Semantic Web. In this paper, we introduce a sophisticated cashing technique to enhance the runtime efficiency of RDF (Resource Description Framework) processing programs with SPARQL queries. We use static program analysis on those programs to determine what to be cashed, so as to decrease the cash miss ratio. Our method is implemented on programs in 'Jey' language, which is one of the programming languages devised for RDF data processing.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.9
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pp.87-96
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2015
Professional knowledge such as legal information is commonly not accessible or cannot be easily understood by the public. By using the legal ontology which is previously established, the legal information retrieval based on ontology is to use for the information retrieval. In this paper, we propose the matters required for the design and develop of the framework for the legal information retrieval based on ontology. The framework is composed of the query conversion engine of SPARQL base for query to OWL ontology and user query type engine and return value refinement engine and web interface engine. The framework does the role as the infrastructure which retrieval the legal ontology effectually and which it serves and can be used in the semantic legal information retrieval service.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2017.01a
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pp.21-22
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2017
본 논문은 Predicate Tree를 이용한 질의 최적화를 서술한다. 인터넷 등의 보급으로 데이터는 급등했으며 이러한 대용량 데이터를 처리하기 위해서는 적적한 모델이 필요하다. 시멘틱 웹은 컴퓨터가 해독할 수 있는 데이터의 형태로 데이터를 저장하는 것을 말하며, RDF는 시멘틱 웹에서 중요한 역할을 한다. RDF는 유동성과 데이터의 규모가 크며 그래프 모델을 통한 질의 처리는 데이터가 커짐에 따라 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 시멘틱 웹의 포맷인 RDF를 제안하는 기법인 Predicate Tree를 이용하여 데이터를 저장하고 처리한다.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.33
no.6
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pp.411-417
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2020
To utilize building information modeling (BIM) technology at the bridge maintenance stage, it is necessary to integrate large quantities of bridge inspection and model data for object-oriented information management. This research aims to establish the benefits of utilizing the extended industry foundation class (IFC)-BIM and ontology for bridge inspection information management. The IFC entities were extended to represent the bridge objects, and a method of generating the extended IFC-based information model was proposed. The bridge inspection ontology was also developed by extraction and classification of inspection concepts from the AASHTO standard. The classified concepts and their relationships were mapped to the ontology based on the semantic triples approach. Finally, the extended IFC-based BIM model was integrated with the ontology for bridge inspection data management. The effectiveness of the proposed framework for bridge inspection information management by integration of the extended IFC-BIM and ontology was tested and verified by extracting bridge inspection data via the SPARQL query.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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