본 연구는 스포츠산업분야의 정보 체제를 통합한 정보인프라를 구축함으로써 수직적 수평적 네트워크 형성, 지식정보의 공유와 확산의 극대화를 목적으로 하였다. 스포츠산업 통합 정보망 구축 모형 및 방안 모색을 위하여 스포츠 산업 정보 시스템과 네트워크 시스템 현황에 관한 문헌조사와 전문가회의를 실시하였다. 스포츠산업 관련 정보는 국가 기술력의 기반으로 대용량화, 전문화된 스포츠산업 정보의 특성상 분산화, 고속화가 필수적이다. 이를 보장하기 위해서는 유기적인 정보 공유 및 교류가 가능한 인프라를 구축하여 국내외 스포츠산업 관련 기관의 개발자들에게 핵심 인프라를 제공하고, 사용자 중심의 통합정보망으로서의 선도적 역할이 필요하다. 이에 따른 결과로 첫째, 온톨로지(Ontology)를 반영한 스포츠산업 관련정보 DB구축단계이며, 시맨틱 웹(Semantic Web)을 고려한 DB설계가 필요하다. 둘째, DB 구축 이후 이들 간 유기적인 정보 교류를 가능하게 하는 RSS/Atom 기반 능동형 네트워크 구축이 필요하다.
한국학술진흥재단 기초학문자료센터(Korean Research Memory: KRM)의 기 구축된 인문사회 학술용어는 각 용어 및 연구 성과물간에 성립하는 의미관계의 분석을 통해 수요에 적합한 정보를 보다 효율적으로 탐색 활용할 수 있도록 연구성과물 메타데이터의 유기적 연동이 요구되었다. 본 연구에서는 첫째, 연구성과물의 핵심적 개념을 표현하는 주제 색인어로 구성된 인문사회 학술용어 온톨로지를 기반으로 각 해당 연구성과물 지식구조를 표현하는 개념모델를 정의하고, 둘째, 연구성과물 간에 성립하는 의미관계 정의를 통해, 연구성과물에 대응하는 연구자 정보수요를 분석하여 이에 맞춘 정보 탐색서비스 모델을 설계하였다. 셋째, 학술용어 온톨로지 및 연구성과물 DB의 유기적 연계통합 운영을 위한 기술적이고 관리적 체계 수립방안을 제시하였다.
인공지능, 시맨틱 웹의 분야에서 지식을 표현하고 의미적으로 연결하기 위해 온톨로지가 연구되어 왔다. 그러나 온톨로지는 정의하는 사람의 의도와 지식 수준에 따라 다양하게 표현되고 정의될 수 있다. 이는 동일한 개념을 서로 다르게 표현하는 이질성 문제를 야기한다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 XMDR에 기반한 온톨로지 생성 시스템인 XOB(XMDR-based Ontology Builder)를 소개한다. XOB는 XMDR에서 정의한 클래스 및 클래스 간의 관계성 등을 재사용하여 온톨로지를 생성함으로써 생성된 온톨로지 간 의미 이질성 문제를 해결 또는 최소화 할 수 있다. 이 논문에서는 제안 시스템인 XOB의 개념 모델 및 전체적인 구조를 소개한다. 또한 XMDR에 등록된 개념들을 이용하여 온톨로지 생성 시 요구되는 프로세스, 알고리즘 및 온톨로지 생성 규칙 등을 정의한다. 제안 시스템은 기존 방법에 비해 높은 표준화를 제공하며 이는 일관성 있는 개념의 활용, 용이한 의미 교환 등의 장점을 제공한다. 따라서 XOB는 고품질의 온톨로지 생성을 가능하게 하며 온톨로지 통합 및 시스템 개발을 위한 비용을 감소시킨다.
One of the roles of the Semantic Web services is to execute dynamic intra-organizational services including the integration and interoperation of business processes. Since different organizations design their processes differently, the retrieval of similar semantic business processes is necessary in order to support inter-organizational collaborations. Most approaches for finding services that have certain features and support certain business processes have relied on some type of logical reasoning and exact matching. This paper presents our approach of using imprecise matching for expanding results from an exact matching engine to query the OWL(Web Ontology Language) MIT Process Handbook. MIT Process Handbook is an electronic repository of best-practice business processes. The Handbook is intended to help people: (1) redesigning organizational processes, (2) inventing new processes, and (3) sharing ideas about organizational practices. In order to use the MIT Process Handbook for process retrieval experiments, we had to export it into an OWL-based format. We model the Process Handbook meta-model in OWL and export the processes in the Handbook as instances of the meta-model. Next, we need to find a sizable number of queries and their corresponding correct answers in the Process Handbook. Many previous studies devised artificial dataset composed of randomly generated numbers without real meaning and used subjective ratings for correct answers and similarity values between processes. To generate a semantic-preserving test data set, we create 20 variants for each target process that are syntactically different but semantically equivalent using mutation operators. These variants represent the correct answers of the target process. We devise diverse similarity algorithms based on values of process attributes and structures of business processes. We use simple similarity algorithms for text retrieval such as TF-IDF and Levenshtein edit distance to devise our approaches, and utilize tree edit distance measure because semantic processes are appeared to have a graph structure. Also, we design similarity algorithms considering similarity of process structure such as part process, goal, and exception. Since we can identify relationships between semantic process and its subcomponents, this information can be utilized for calculating similarities between processes. Dice's coefficient and Jaccard similarity measures are utilized to calculate portion of overlaps between processes in diverse ways. We perform retrieval experiments to compare the performance of the devised similarity algorithms. We measure the retrieval performance in terms of precision, recall and F measure? the harmonic mean of precision and recall. The tree edit distance shows the poorest performance in terms of all measures. TF-IDF and the method incorporating TF-IDF measure and Levenshtein edit distance show better performances than other devised methods. These two measures are focused on similarity between name and descriptions of process. In addition, we calculate rank correlation coefficient, Kendall's tau b, between the number of process mutations and ranking of similarity values among the mutation sets. In this experiment, similarity measures based on process structure, such as Dice's, Jaccard, and derivatives of these measures, show greater coefficient than measures based on values of process attributes. However, the Lev-TFIDF-JaccardAll measure considering process structure and attributes' values together shows reasonably better performances in these two experiments. For retrieving semantic process, we can think that it's better to consider diverse aspects of process similarity such as process structure and values of process attributes. We generate semantic process data and its dataset for retrieval experiment from MIT Process Handbook repository. We suggest imprecise query algorithms that expand retrieval results from exact matching engine such as SPARQL, and compare the retrieval performances of the similarity algorithms. For the limitations and future work, we need to perform experiments with other dataset from other domain. And, since there are many similarity values from diverse measures, we may find better ways to identify relevant processes by applying these values simultaneously.
OWL 온톨로지는 실세계의 도메인 지식을 모델링 하는데 적합하다. 또한 명백하게 정의된 지식으로부터 암시적인 새로운 지식을 추론할 수 있다. 하지만 이 모델링된 지식은 완전할 수 없다. 사람이 가지고 있는 모든 상식을 모델링 할 수 없기 때문이다. 온톨로지는 완전한 지식표현을 위한 무결성 제약조건과 예외 처리와 같은 비단조 추론을 지원할 방법이 없다. 디폴트 규칙은 온톨로지 안의 특정 클래스에 대한 예외를 처리할 수 있다. 또한 무결성 제약은 온톨로지에 정의된 클래스의 제한조건(restriction)에 인스턴스가 일관되게 할 수 있다. 본 논문에서는 Open World Assumption(OWA) 기반의 온톨로지와 Closed World Assumption(CWA) 기반의 비단조 추론을 지원하는 규칙의 지식베이스를 통합하여 Open World 와 Closed World 추론을 모두 지원하는 실질적인 추론 시스템을 제안한다. 이 시스템은 온톨로지에 정의된 불완전한 개념을 다룰 때 OWA기반이라서 발생하는 문제점을 ASP(Answer Set Programming)를 사용하여 해결방안을 제안한다. ASP는 논리 프로그래밍 언어로써 비단조 추론을 허용하며, 서술 논리 지식베이스에 CWA 기반의 질의를 가능하게 한다. 제안하는 시스템은 Protege에서 제공하는 Pizza 온톨로지를 예로써 비단조 추론이 필요한 경우를 보이고, 잘 알려진 온톨로지들로 성능 평가하여 본 시스템의 정당(sound)하고 완전(complete)함을 증명한다.
ISO 15926 is an international standard for the sharing and integration of plant lifecycle information. Plant design data consist of logical configuration, equipment specifications, 2D piping and instrument diagrams (P&IDs), and 3D plant models (shape data). Although 3D computer-aided design (CAD) data is very important data across the plant lifecycle, few studies on the exchange of 3D CAD data using ISO 15926 have been conducted so far. For this, we analyze information requirements regarding plant 3D design in the process industry. Based on the analysis, ISO 15926 templates are defined for the representation of constructive solid geometry (CSG) - based 3D design data. Since system environments for 3D CAD modeling and Semantic Web technologies are different from each other, we present system architecture for processing and visualizing plant 3D design data in the Web Ontology Language (OWL) format. Through the visualization test of ISO 15926-based 3D design data for equipment with a prototype system, feasibility of the proposed method is verified.
Functional Modeling methodology, IDEF0 is widely used for modeling, analysis and description of enterprise system. The limitation of modeling components restricts applicability and give rise to confusion about model. In this paper, we propose new method to extend IDEF0. The first is adding modeling components which are semantic representations. In addition to ICOMs, we add the time and cost component which is required to execute the function. The second is tracing mechanism. When we need some information, we drive the functions related with the information by reverse tracing of the function which produces the information as a output and input. Through the tracing, we find out the bottleneck process or high cost process. Finally, we suggest the final decomposition level. We call the final decomposed function into unit function which has only one output data. We can combine and reconstruct some of functions because an unit function is similar to ‘lego block’. To reach the integrated system, the main problem to be solved is the integration of information produced by different functional subsystem. This can be resolved when the creation of data must be dependent on only one function. Through view integration of function output, we can guarantee the integrity of data.
Sidhu, Amandeep S.;Dillon, Tharam S.;Chang, Elizabeth;Sidhu, Baldev S.
한국생물정보학회:학술대회논문집
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한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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pp.388-391
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2005
The Protein Structural and Functional Conservation need a common language for data definition. With the help of common language provided by Protein Ontology the high level of sequence and functional conservation can be extended to all organisms with the likelihood that proteins that carry out core biological processes will again be probable orthologues. The structural and functional conservation in these proteins presents both opportunities and challenges. The main opportunity lies in the possibility of automated transfer of protein data annotations from experimentally traceable model organisms to a less traceable organism based on protein sequence similarity. Such information can be used to improve human health or agriculture. The challenge lies in using a common language to transfer protein data annotations among different species of organisms. First step in achieving this huge challenge is producing a structured, precisely defined common vocabulary using Protein Ontology. The Protein Ontology described in this paper covers the sequence, structure and biological roles of Protein Complexes in any organism.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권3호
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pp.223-230
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2020
Companies have made an investment of cost and time to optimize processing of a new business model in a cloud environment, applying collaboration technology utilizing business processes in a social network. The collaborative processing method changed from traditional BPM to the cloud and a mobile cloud environment. We proposed a collaborative system for operating processes in social networks using MOXMDR-DAI+ (eXtended Metadata Registry-Data Access & Integration based multimedia ontology). The system operating cloud-based collaborative processes in application of MOXMDR-DAI+, which was suitable for data interoperation. MOXMDR-DAI+ applied to this system was an agent effectively supporting access and integration between multimedia content metadata schema and instance, which were necessary for data interoperation, of individual local system in the cloud environment, operating collaborative processes in the social network. In operating the social network-based collaborative processes, there occurred heterogeneousness such as schema structure and semantic collision due to queries in the processes and unit conversion between instances. It aimed to solve the occurrence of heterogeneousness in the process of metadata mapping using MOXMDR-DAI+ in the system. The system proposed in this study can visualize business processes. And it makes it easier to operate the collaboration process through mobile support. Real-time status monitoring of the operation process is possible through the dashboard, and it is possible to perform a collaborative process through expert search using a community in a social network environment.
다양한 네트워크 환경에서 상황인지 서비스의 제공은 데이터 간의 이질적인 문제로 통합과 공유에 많은 어려움이 있다. 본 연구는 이를 해결하기 위한 방안으로 온톨로지를 이용하는 통합 모델을 제안한다. 본 모델은 수집된 상황인지 정보를 통합하기 위해 온톨로지를 이용한다. 온톨로지는 수집되는 정보의 메타 데이터들의 수집, 의미론적 분석 및 추론을 통해 생성한다. 이것은 추가되는 시스템의 요소 분석 및 통합의 근거가 된다. 이에 따라 본 논문은 온톨로지의 생성 방법과 이를 적용하는 방안을 연구한다. 제시된 방안의 장점은 기존의 도구를 수정 없이 사용할 수 있고, 시스템의 확장이나 통합을 쉽게 수행할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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