We present in this paper the methodology for automatic generation of OWL-S service model ontology along with the results and issues. First, we extract information related to atomic services and their properties such as IOPE from the UML class diagram, and retrieve information related to the composition of services from the UML state-chart diagram. Then, the XSLT applications utilize the acquired information to generate the OWL-S service model ontology through the predefined mappings between OWL-S constructs for composite services and UML state-chart primitives. For the justification of generated service ontology, several validation checks are performed. Our service ontology generation method is general and fully automatic, as well as effective, in that it is achieved in an environment familiar to developers, and information needed to generate service ontology is provided necessarily during service development. It is also noticeable to facilitate representing the condition with GUI rather than a complex language such as OCL.
온톨로지의 구축은 상당한 시간과 비용을 소모하기 때문에 상업적인 시맨틱 웹의 구축은 매우 어려운 작업이다. 이러한 문제의 해결 방법은 온톨로지를 자동적으로 구축하는 것이다. 본 논문에서는 대부분의 중요한 정보를 포함하고 있는 웹 문서를 분석하여 온톨로지를 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 한국어 문장을 분석하여 문서 내 모든 문장을 단문으로 재구성하는 단문화 과정과 변환 규칙을 이용한 온톨로지 자동 생성 과정의 두 단계로 구성된다. 이러한 시스템은 온라인 쇼핑몰처럼 비슷한 내용을 포함하는 문서가 대다수 존재하고, 문서의 갱신 및 추가가 빈번한 응용 분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있다.
최근 웹 문서를 비롯한 공공 문서 등에 대한 문서 교환을 위해 XML 데이터를 이용한 표준화 작업이 진행 중이므로 XML 문서가 증가하고 있다. 이와 같은 XML 문서에 대한 정보 검색의 효율을 높이기 위해 의미적 요소를 추가한 온톨로지를 기반으로 하는 시맨틱 웹이 등장하였다. 그러나 기존의 수동적인 온톨로지 구축 방식은 비용과 시간이 많이 소모되는 단점이 있으므로 이 논문에서는 유사한 도메인의 XML문서 집합으로부터 데이터 마이닝 기법의 연관규칙 알고리즘을 이용하여 반자동으로 온톨로지를 구축하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 특정한 도메인에 대한 온톨로지를 구축하기 위해서 필요한 데이터의 형태 및 개념 레벨, 그리고 얼마나 많은 개념을 사용할 것인가 하는 도메인 범위의 자동 설정을 온톨로지 자동 생성을 위한 온톨로지 도메인 레벨을 결정하기 위해서 데이터 마이닝 알고리즘을 이용한다. XML 문서의 태그에 대해 연관규칙을 적용하여 빈발하게 발생하는 빈발 패턴을 찾아내고, 서로 관련 있는 개념의 쌍을 추출하여 온톨로지 자동 생성을 위한 도메인 범위를 설정한다. 온톨로지 구축은 온톨로지 언어중의 하나인 XML Topic Maps와 공개 소스인 토픽법 엔진인 TM4J를 이용하여 온톨로지 기반의 시맨틱 웹 엔진을 구현하였다.
시맨틱 웹 구현의 중요한 수단인 온톨로지는 검색, 추론, 지식표현 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그러나 잘 구성된 온톨로지를 개발하는 것은 시간적, 물질적으로 많은 자원이 소모된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 온톨로지를 자동으로 구축하는 시도가 있었다. 본 연구에서는 자연어 문장으로부터 직접 온톨로지를 자동적으로 생성하기 위해 형태소와 문장의 구조를 분석하고 자연어 문장의 서술어를 찾아 해당 온톨로지 서술어로 변환되게 하기 위하여 '서술어 온톨로지(predicate ontology)'를 두어서 분석된 자연어 문장의 서술어가 적절한 온톨로지 서술어로 변환될 수 있도록 한다. 인간 온톨로지 구축가와 제안한 방법을 비교한 실험 결과 정확도에서 나은 결과를 보였다.
Recently XML (eXtensible Markup Language) is becoming the standard for exchanging the documents on the web. And as the amount of information is increasing because of the development of the technique in the Internet, semantic web is becoming to appear for more exact result of information retrieval than the existing one on the web. Ontology which is the basis of the semantic web provides the basic knowledge system to express a particular knowledge. So it can show the exact result of the information retrieval. Ontology defines the particular concepts and the relationships between the concepts about specific domain and it has the hierarchy similar to the taxonomy. In this paper, we propose the generation of semi-automatic ontology based on XML documents that are interesting to many researchers as the means of knowledge expression. To construct the ontology in a particular domain, we suggest the algorithm to determine the domain. So we determined that the domain of ontology is to extract the information of movie on the web. And we used the generalized association rules, one of data mining methods, to generate the ontology, using the tag and contents of XML documents. And XTM (XML Topic Maps), ISO Standard, is used to construct the ontology as an ontology language. The advantage of this method is that because we construct the ontology based on the terms frequently used documents related in the domain, it is useful to query and retrieve the related domain.
This paper illustrates the application of co-occurrence theory to generate lightweight ontologies semi-automatically. The proposed model includes three steps of a (Semi-) Automatic creation of Ontology; (they are conceptually named as) the Syntactic-based Ontology, the Semantic-based Ontology and the Ontology Refinement. Each of these three steps are designed to interactively work together, so as to generate Lightweight Ontologies. The Syntactic-based Ontology step includes generating Association words using co-occurrence in web documents. The Semantic-based Ontology step includes the Alignment large Association words with small Ontology, through the process of semantic relations by contextual terms. Finally, the Ontology Refinement step includes the domain expert to refine the lightweight Ontologies. We also conducted a case study to generate lightweight ontologies in specific domains(news domain). In this paper, we found two directions including (1) employment co-occurrence theory to generate Syntactic-based Ontology automatically and (2) Alignment large Association words with small Ontology to generate lightweight ontologies semi-automatically. So far as the design and the generation of big Ontology is concerned, the proposed research will offer useful implications to the researchers and practitioners so as to improve the research level to the commercial use.
시맨틱 웹의 핵심인 온톨로지는 주로 특정 도메인에 한정되거나 휴리스틱에 의존해 의미와 관계를 정의하여 생성하고 있다. 하지만 온톨로지의 생성은 매우 어려울 뿐만 아니라 많은 시간이 소요되는 작업이다. 특정 분야에서 사용되는 온톨로지와 달리 웹에서 사용되는 온톨로지는 지식 및 정보 표현의 범위가 한정적이지 않기 때문에 기존의 온톨로지 생성 방식으로는 정보를 표현하기가 어렵다. 따라서 온톨로지의 자동 생성은 시맨틱 웹의 구현에 있어서 매우 중요한 부분을 차지하게 된다. 본 논문에서는 웹 온톨로지를 자동으로 생성하기 위해서 형태소 분석을 이용하여 검색엔진에서 사용자들이 입력하는 검색 키워드로부터 색인어를 추출하고, 이와 관련된 키워드를 확장시켜 온톨로지를 생성하고 갱신하는 방법에 대하여 제안한다.
온톨로지는 시맨틱 웹을 구현하기 위해 중요한 역할을 하지만 이를 구축하는 작업은 많은 시간을 필요로 한다. 그러므로 기존 웹의 데이터 중 많은 양을 차지하고 있는 관계형 데이터베이스로부터 온톨로지를 자동으로 생성하는 연구들이 진행되고 있다. 기존의 연구들은 데이터베이스 스키마와 저장된 데이터 분석을 통한 온톨로지 생성에 대한 연구들이 주를 이룬다. 이러한 연구들은 데이터베이스 스키마 중 테이블과 제약조건만을 분석하여 온톨로지 스키마를 생성하며, 뷰 정의를 고려하지 않는다. 그러나 뷰는 데이터베이스 설계자가 데이터베이스를 사용하는 도메인을 고려하여 정의하므로, 뷰 정의를 고려할 경우 추가적인 클래스와 상하위 관계를 생성할 수 있다. 그리고 이렇게 생성된 클래스는 온툴로지에 대한 질의 처리와 통합에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 방법들을 분석하여 클래스와 상하위 관계 생성을 정형화하였으며, 뷰 정의를 분석하여 기존의 방법을 통해 생성된 온톨로지에 추가적인 클래스와 상하위 관계를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 제안하는 방법을 이용해 예제 데이터베이스 스키마로부터 생성된 온톨로지의 결과 분석을 수행하고, 이를 통해 뷰 정의로부터 의미 있는 클래스와 상하위 관계가 추가적으로 생성되었음을 보인다.
본 논문에서는 온톨로지를 구축하고 관리하는 객체 지향 온톨로지 관리기(Object-oriented Ontology Manager, OOM)를 이용한 바이오 온톨로지의 구축과 관리를 보인다. OOM은 객체지향 패러다임을 기반으로 보다 정교한 온톨로지의 구축을 위해 다양한 관계들을 지원하며, 다른 온톨로지와의 병합을 위해 다른 언어로의 온톨로지 번역기를 제공한다. OOM은 생명 정보학 관련 온톨로지의 많은 지식을 내포하고 있는 용어와 이들 간의 복잡한 관계를 쉽게 표현할 수 있도록 가시적인 개념화에 의해 온톨로지를 구축한다. 또한, 관계 링크에 기반한 추론 기능을 지원하여 온톨로지 구축과 관리를 용이하게 하고, 질의 시 적합한 결과를 제시한다. 따라서 OOM은 기존의 온톨로지 툴에 비해 단순하면서도 의미적 표현력이 뛰어나 바이오 온톨로지와 같은 복잡한 응용의 온톨로지도 개념적으로 쉬운 방식으로 모델링 할 수 있다. 또한 OOM에서 지향하는 객체지향 패러다임은 표준 온톨로지 언어의 내부 스키마와 유사함으로 의미적 손실없이 표준 온톨로지 언어로 쉽게 변환되어 온톨로지들 간의 병합이 가능하다.
Wagner, Fernando;Macedo, Jose A.F.;Loscio, Bernadette
정보화연구
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제9권4호
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pp.357-363
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2012
Ontologies are being used in order to define common vocabularies to describe the elements of schemas involved in a particular application. The problem of finding correspondences between ontologies concepts, called ontology matching, consists in the discovery of correspondences between terms of vocabularies (represented by ontologies) used by various applications. The majority of solutions proposed in the literature, despite being fully automatic, has heuristic nature and may produce nonsatisfactory results. The problem intensifies when dealing with large data sources. The goal of this paper is to propose a method for generation and incremental refinement of correspondences between ontologies. The proposed approach uses filtering techniques, as well as user feedback to support the generation and refinement of such matches. For validation purposes, a tool was developed and some experiments were conducted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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