의료 분야에서는 질병의 진단과 치료를 목적으로 하는 지식베이스 구축에 관심이 높다. 이러한 목적의 지식베이스를 구축하는데 가장 중요한 것은 정확하게 지식을 표현하는 것이다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용해 최근 의료 분야에서 많은 관심을 받고 있는 알츠하이머 질병과 관련한 국내 논문들을 대상으로 지식을 표현하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 온톨로지 기반 지식 표현 방법은 저자, 발행기관 등과 같은 서지 정보에서 추출한 클래스들은 물론 논문의 제목, 초록, 키워드, 결론에서 추출한 연구 주제와 관련된 클래스들을 모두 정의하고 프로퍼티를 통해 클래스들간의 다양한 의미적 관계를 포함하고 있다. 그리고 클래스들간의 계층 관계와 프로퍼티의 이행적 특성도 포함하고 있기 때문에 이를 이용한 추론을 지원한다. 따라서 단순한 키워드 검색뿐만 아니라 의미에 기반을 둔 지식 검색이 가능하다. 또한 온톨로지 검색 언어인 SPARQL을 이용해 추론을 통한 지식 검색 요청을 보다 쉽게 표현할 수 있다.
최근 이질적인 정보의 폭발적인 증가와 다양한 관리주체별로 생산, 축적되는 공간정보의 특성으로 인하여 공간정보의 재사용과 공유가 어려운 실정이다. 국가공간정보체계의 하나인 지하공간정보도 공간분석을 위해서는 지형도, 지질도, 지하시설물도 등 여타 공간정보와 공유가 필수적이다. 그러나, 기존 표준 혹은 데이터웨어하우스에 의한 공유방법은 시멘틱 이질성을 고려할 수 없다. 본 연구는 지하공간정보의 시멘틱 공유를 위해 일반개념, 측정스케일, 공간모델을 포함한 온톨로지 레이어 모델을 개발하였다. 또한, 기존의 수작업에 의존하는 온톨로지 개발방법론이 아닌 MDA기반 방법론을 적용하여 직관적이며 환경변화에 쉽게 대응할 수 있는 메타모델(UML Profile)을 개발하였다. 개발된 온톨로지 모델의 시멘틱 품질은 Pellet 추론엔진을 통해 검증하였다. 본 연구를 통해 시멘틱 공유를 증진시키고, 온톨로지의 지식표현 능력을 이용하여 GIS 전문가시스템 개발이 가능할 것으로 기대된다.
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.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 실시간의 상황을 고려한 동적인 서비스를 제공하기 위하여 이전 연구를 통해 메타서비스 개념과 기술 규격, 메타서비스 라이브러리 구축 방법을 제안한 바 있다. 하지만, 제안한 프로세스는 각 단계에서 UML, OWL, OWL-S 기반의 분리된 모델을 생성하게 되고 모델간의 변환을 위한 일정한 체계를 제공하지 못하고 있다. 게다가, 다양한 온톨로지 언어와 온톨로지 편집 도구들, 제안한 메타서비스 규격에 대한 전문가의 개입을 전제로 한다. 본 연구에서는, 비전문가도 일관된 모델을 생성하고 메타서비스 라이브러리를 구축할 수 있도록 OWL 형식의 도메인 온톨로지에서 OWL-S 형식의 메타서비스 라이브러리로의 자동 변환 프로세스를 설계하고 이를 지원할 수 있는 시각 도구를 개발한다. 메타서비스 라이브러리 변환 프로세스는 일관성을 유지하면서 기존의 OWL 모델과 메타서비스모델을 조합하여 메타서비스 라이브러리에 대한 OWL-S 코드를 자동으로 생성하는 것을 목표로 한다.
멀티미디어 분야가 급성장하면서 좀더 효율적으로 멀티미디어 자료의 저장, 처리, 검색을 위한 연구가 진행되고 있다. 특히, 내용기반 시각정보 검색에 있어 지능형 시스템(Intelligent System)을 접목하여 의미적 접근을 시도하는 I-CBIR(Intelligent-Content Based Image Retrieval)에 관한 연구가 진행되고 있다. 또한, 내용기반 이미지검색 시스템에 온톨로지(Ontology)의 이론을 적용하여 이미지에 의미를 부여하여 개념적 검색이 가능하도록 노력하고 있다. 이러한 연구에서 적용된 대형의 온톨로지는 이미지 검색 시스템에 적합하지 않게 너무 방대한 정보를 가지고 있으며, 또한 시대적 변화에 대응하지 못하여 I-CBIR 시스템에서 그 효율성을 제대로 발휘하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 많은 대형 온톨로지 중에서 WordNet을 선택하여, WordNet의 구축 방법에 기반한 자동차(Car)에 대한 도메인 온톨로지(Domain Ontology)를 구축해보고, 구축된 도메인 온톨로지를 적용함으로써 더 향상된 I-CBIR 시스템이 되도록 하였다.
There is general agreement that the problem of data semantics has to be addressed for XML data to become machine-processable. This problem can be tackled by defining a semantic mapping between an XML schema and an ontology. Unfortunately, creating such mappings is a tedious, time-consuming, and error-prone task. To alleviate this problem, we present a solution that heuristically discovers semantic mappings between XML schemas and ontologies. The solution takes as input an initial set of simple correspondences between element attributes in an XML schema and class attributes in an ontology, and then generates a set of mapping formulas. Once such a mapping is created, it is important and necessary to maintain the consistency of the mapping when the associated XML schema and ontology evolve. In this paper, we first offer a mapping formalism to represent semantic mappings. Second, we present our heuristic mapping discovery algorithm. Third, we show through an empirical study that considerable effort can be saved when discovering complex mappings by using our prototype tool. Finally, we propose a mapping maintenance plan dealing with schema evolution. Our study provides a set of effective solutions for building sustainable semantic integration systems for XML data.
As the networks connect the world, enterprises tend to move manufacturing activities into virtual spaces. Since different applications use different data terminology, it becomes a problem to interoperate, interchange, and manage electronic data among different systems. According to RTI, approximately one billion dollar has been being spent yearly for product data exchange and interoperability. As commercial CAD systems have brought in the concept of design feature for the sake of interoperability, terminologies of design feature need to be harmonized. In order to define design feature terminology for integration, knowledge about feature definitions of different CAD systems should be considered. STEP (Standard for the Exchange of Product model data) have attempted to solve this problem, but it defines only syntactic data representation so that semantic data integration is unattainable. In this paper, we utilize the ontology concept to build a data model of design feature which can be a semantic standard of feature definitions of CAD systems. Using feature ontology, we implement an integrated virtual database and a simple system which searches and edits design features in a semantic way. This paper proposes a methodology for integrating modeling features of CAD systems.
We have proposed Fuzzy-CBR to find a solution from past knowledge retrieved from the database and adapted to a new situation. However, ontology is needed in identifying concepts, relations and instances that are involved in a situation in order to improve and facilitate the efficient retrieval of similar cases from the CBR database. This paper proposes the way to apply ontology fur identifying the concepts involved in a new case, used as inputs, for a ship collision avoidance support system and in solving for similarity through document articulation and abstraction levels. These ontologies will be used to build a conceptual model of a maneuvering situation.
Typical search engines may not be the most efficient means of returning images in accordance with user requirements. With the help of semantic web technology, it is possible to search through images more precisely in any required domain, because the images are annotated according to a custom-built ontology. With appropriate annotations, a search can then, return images according to the context. This paper reports on the design of a tourism ontology relevant to touristic images. In particular, the image features and the meaning of the images are described using various properties, along with other types of information relevant to tourist attractions using the OWL language. The methodology used is described, commencing with building an image and tourism corpus, creating the ontology, and developing the search engine. The system was tested through a case study involving the western region of Thailand. The user can search specifying the specific class of image or they can use text-based searches. The results are ranked using weighted scores based on kinds of properties. The precision and recall of the prototype system was measured to show its efficiency. User satisfaction was also evaluated, was also performed and was found to be high.
ERP 시스템은 기업의 기간 시스템으로서 기업이 e-business에 참여하기 위해서는 시스템의 성공적인 운영이 필수적인 요소이다. 그러나 대부분의 ERP 도입 기업들은 ERP 운영에 많은 문제점과 어려움을 가지고 있다. 이는 ERP 시스템에 의해 관리되는 데이터가 부정확하기 때문이다. 본 논문에서는 기업의 핵심 데이터인 물품마스터의 정확성 유지와 물품과 관련된 지식자원을 통합 관리하기 위해 물품 온톨로지의 모델 및 구축 프로세스를 제시하고 이 온톨로지를 효율적으로 관리할 수 있는 온톨로지 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안된 모델과 구축 프로세스에 따라 물품 온톨로지를 구축하고 이를 관리하는 온톨로지 관리 시스템을 기업의 기간시스템과 연계함으로써 중소기업의 e-business로의 전이가 용이하리라 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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