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.
XML (eXtensible Markup Language)은 웹 상의 데이터를 표현하고, 교환하기 위한 표준 언어로써, XML로 표현된 문서를 관계형 데이터베이스 관리시스템(RDBMS)에 저장하고 관리하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 이러한 연구들은 입력으로 DTD(Document Type Definition) 문서를 받는 기법을 사용하고, 그것으로부터 관계형 스키마를 추론하는 기법을 사용한다. 하지만, 기존의 연구들은 DTD 간소화 절차 때문에 semantic 보존을 고려하지 않는다. 더 나아가서, 기존의 연구들은 XML 데이터의 내용(content)와 구조(structure) 정보만을 저장하는데 초점이 맞춰져 있기 때문에, XML문서 저장 시 데이터의 무결성을 보장하기 위해 저장 프로시져나 트리거를 사용해야 하는 번로움이 생긴다. 본 논문에서는 [1]의 연구에서 제시한 Inlining 기법을 기반으로 기존의 Inlining 기법의 문제점인 DTD에서 추론할 수 있는 의미적인 정보의 손실을 관계형 스키마로 보존하는 방법과 효율적인 릴레이션 생성을 위해 개선된 Inlining 기법을 제시한다.
차세대 웹은 표현 중심의 웹을 데이터 중심의 웹으로 이끌 것으로 예측되며, Web 2.0과 시맨틱 웹의 기술적 결합이 될 것이다. 차세대 웹은 시맨틱 처리, 웹 플랫폼과 데이터 결합이 매우 중요한 기술적 요소이다. 이를 가능하게 하기 위해서, 필수적인 기술 중의 하나가 링크 깨짐 (Link Rot) 현상을 해결하는 것이다. 링크 깨짐 현상은 단순히 사용자의 불편함을 야기하는 것에 그치지 아니하고, 정보 시스템 분야에서 데이터 무결성 정보 손실, 서비스결손 등의 다양한 문제들의 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 웹의 고질적인 문제점인 링크 깨짐 현상을 해결하기 위한 웹 링크 구조에 대해 제안한다. 제안된 웹 링크 구조는 OASIS에서 제안한 XRI 기반으로 구성되었으며, URL rewriting 기능과 결합하여 영속적 링크 (persistent link)를 지원하도록 설계하였다. 서버-사이드(server-side) 기술로 설계되었기 때문에 기존의 방식에 비해 상호운용성, 투명성, 적용성 면에서 우수하다. 이에 더하여, 해당 구조는 상황인지 링크 변환에 사용될 수 있는 메타데이터 식별 기능을 제공한다.
XML은 웹상에서 데이터를 만들고 교환하기 위한 새로운 표준이 되었다. 그러나 대부분의 비즈니스 데이터는 아직까지 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로 저장되고 관리되고 있다. 따라서 효과적으로 관계형 데이터를 인터넷 기반의 XML 데이터로 변환하는 필요성이 증대되고 있다. 변환 과정에서 가장 중요한 점은 관계형 스키마의 구조적, 의미적 관계 정보를 XML 스키마에 정확히 반영하는 것이다. 그러나 대부분의 변환 방법들이 이러한 관계 정보들을 지원하지 못하는 문제점을 지니고 있다. 이 논문에서는 관계형 데이터베이스 스키마를 XML 스키마인 XML Schema로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 변환에는 명시적/묵시적 참조 무결성 관계 정보뿐만 아니라 데이터 중복이 없는 중첩 구조의 높은 단계를 달성할 것이다. 이 논문에서의 절차는 우선 참조 무결성 정보를 추출하여 중복 배제 스키마 모델을 제안하고, 그리고 중첩 구조를 탐사함으로 데이터 중복이 없는 XML Schema 구조를 개선한다.
상품 분류체계는 상품 데이터베이스를 설계하는 토대이며 전자상거래에서 상품 정보의 관리 및 활용에 관한 거의 모든 면에서 중심적 역할을 한다. 상품 정보의 효율적이고 편리한 활용을 위해 각 사용자의 관점에 따른 다양한 뷰를 제공할 필요가 있다. 새로운 상품이 출현하고 기존 상품이 사라짐에 따라 분류체계도 이에 따라 일관성을 유지하면서 변경 및 진화해야 한다. 또한 이질적인 다른 분류체계와 매핑되거나 병합될 필요가 있으며, 이 때 정보의 손실을 줄이는 것이 중요하다. 이들 요구사항에 대해, 분류체계는 제한된 시간 및 비용 내에서 수용할 수 있도록 충분히 동적이어야 한다. 그러나, UNSPSC 및 eCl@ss와 같이 현재 널리 사용중인 분류체계는 이러한 동적인 특성에 대한 요구사항을 만족시키지 못한다. 상품 정보는 재료, 시간, 장소 통의 속성과 무결성 조건과 같은 많은 의미를 지니고 있다. 이 논문에서는 상품 데이터베이스의 동적 특성 및 이에 대한 기존 코드 기반 분류 체계의 한계점을 분석하고, [1]에서 제안된 의미적 분류 모형이 상품 데이터베이스의 동적 특성에 관한 요구사항을 만족시킨다는 것을 설명한다. 이 모형은 상품 클래스를 명시적이고 형식적으로 정의할 수 있는 수단을 제공하며, 상품 클래스 간의 관계를 그래프로 구성한다.
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.
Chen, Yabing;Ling, Tok Wang;Lee, Mong Li;Nakanishi, Masatake;Dobbie, Gillian
Journal of Computing Science and Engineering
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제1권1호
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pp.95-123
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2007
Existing systems that support semistructured views do not maintain semantics during the process of designing the views. Thus, these systems do not guarantee the validity and reversibility of the views. In this paper, we propose an approach to address the issue of valid and reversible semistructured views, We design a set of view operators for designing semistructured views. These operators are select, drop, join and swap. For each operator, we develop a complete set of rules to maintain the semantics of the views. In particular, we maintain the evolution and integrity of relationships once an operator is applied. We also examine the reversible view problem under our operators and develop rules to guarantee that the designed views are reversible. Finally, we examine the changes in the participation constraints of relationship types during the view design process, and develop rules to ensure the correctness of the participation constraints.
Modeling methodology has been widely used for analysis and design of a information system. Specially, under the CALS environments, modeling approach is more important because the enterprise functions are inter-related and information sharing speeds up the business. In this paper, we suggest functional requirements about modeling methodology for CALS by surveying the IDEF0 and ARIS. The former is FIPS 183 and the latter is basic methodology of SAP/R3 which is world-wide ERP system. The proposed functional requirements include all semantics of IDEF0 and adds some features. 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. This approach guarantees the integrity of data by designating the data ownership. 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 such as 'lego block' combination.
전자 카탈로그는 시장 참여자들이 제공하는 상품과 서비스에 대한 정보를 가지고 있으며 결과적으로 전자 상거래의 근간을 형성하고 있다. 카탈로그의 관리는 여러 가지 요소에 의해 복잡해지는데, 상품 분류는 이들의 핵심 요소이다. 분류 계층 구조는 지출 분석, 관세 규제의 실행, 상품의 식별 등을 위해 활용된다. 이와 같이 상품 분류 체계는 상품 데이타베이스의 설계에 토대가 되고, 상품 정보의 활용 및 관리의 거의 모든 면에서 중심적 역할을 한다. 그러나, 데이타 모형, 연산, 의미론 등의 측면에서 상품 분류에 대한 형식적인 연구는 거의 없었다. 분류에 관한 논리적 모형의 부재는 분류에 대해서뿐만 아니라 일반적인 상품 데이타베이스에 대해서도 비일관성 및 비융통성 등 많은 문제를 야기시킨다. 상품 정보의 효율적이고 편리한 활용을 위해 각 사용자의 관점에 따른 다양한 뷰를 제공할 필요가 있다. 새로운 상품이 출현하고 기존 상품이 사라짐에 따라 분류체계도 이에 따라 일관성을 유지하면서 변경 및 진화해야 한다. 또한 이질적인 다른 분류체계와 매핑되거나 병합될 필요가 있으며, 이 때 정보의 손실을 줄이는 것이 중요하다. 이들 요구사항에 대해, 분류체계는 제한된 시간 및 비용 내에서 수용할 수 있도록 충분히 동적이어야 한다. 그러나, UNSPSC 및 eClass와 같이 현재 널리 사용중인 분류체계는 이러한 동적인 특성에 대한 요구사항을 만족시키지 못한다. 이 논문에서 우리는 상품 분류 체계의 의미를 이해하고, 기존의 분류 체계의 이면에 있는 의미를 포획하여 표현할 수 있는 방법으로 의미적 분류 모형을 제시하고자 한다. 상품 정의는 재료, 시간, 장소 등의 속성과 무결성 조건과 같은 많은 의미를 지니고 있다. 상품 데이타베이스의 동적 특성 및 이에 대한 기존코드 기반 분류 체계의 한계점을 분석하고, 제안된 의미적 분류 모형이 상품 데이타베이스의 동적 특성에 관한 요구사항을 만족시킨다는 것을 설명한다. 이 모형은 상품 클래스를 명시적이고 형식적으로 정의할 수 있는 수단을 제공하며, 상품 클래스간의 관계를 그래프로 구성한다. 이 모형은 분류 체계의 매핑을 용이하게 하며, 선행 연구에 의해 제기된 요구 사항 및 문제를 해결한다고 믿는다.
컨셉넷은 일반상식을 노드(개념)와 에지(관계)로 표현해 놓은 그래프 형태의 지식 베이스이다. 완전한 지식 베이스를 구축하는 것은 매우 어려운 문제이기 때문에 지식 베이스는 미완결된 형태의 데이터를 담고 있는 경우가 많다. 불완전한 지식을 담고 있는 지식 베이스로부터의 추론 결과는 신뢰하기 어렵기 때문에 지식의 완결성을 높이기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 신경 텐서망을 이용하여 컨셉넷의 지식 미완결성 문제를 완화해 보고자 한다. 컨셉넷에서 추출한 사실주장(assertion)을 이용하여 신경 텐서망을 학습시킨다. 학습된 신경 텐서망은 두 개의 개념 정보를 입력으로 받고, 그 두 개념이 특정 관계로 연결될 수 있는지를 나타내는 점수값을 출력한다. 이와 같이 신경 텐서망은 노드들의 연결 차수(degree)를 높여, 컨셉넷의 완결성을 증대시킬 수 있다. 본 연구에서 학습시킨 신경 텐서망은 평가데이터에 대해서 약 87.7%의 정확도를 보였다. 또한 컨셉넷에 연결이 없는 노드 쌍에 대하여 85.01%의 정확도로 새로운 관계를 예측할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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