Entity normalization, or entity linking in the general domain, is an information extraction task that aims to annotate/bind multiple words/expressions in raw text with semantic references, such as concepts of an ontology. An ontology consists minimally of a formally organized vocabulary or hierarchy of terms, which captures knowledge of a domain. Presently, machine-learning methods, often coupled with distributional representations, achieve good performance. However, these require large training datasets, which are not always available, especially for tasks in specialized domains. CONTES (CONcept-TErm System) is a supervised method that addresses entity normalization with ontology concepts using small training datasets. CONTES has some limitations, such as it does not scale well with very large ontologies, it tends to overgeneralize predictions, and it lacks valid representations for the out-of-vocabulary words. Here, we propose to assess different methods to reduce the dimensionality in the representation of the ontology. We also propose to calibrate parameters in order to make the predictions more accurate, and to address the problem of out-of-vocabulary words, with a specific method.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2006.05a
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pp.609-610
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2006
This paper introduces a methodology for construction of ontology-based product knowledge Map. For CPC(Collaborative Product Commerce) environment, engineering application of ontology has been studied . However, there are no generic and comprehensive methodologies for ontology construction yet because of such problems: dependency on experience of ontologist and domain experts and insufficiency of detail stages or rules. To solve those problems, we propose a methodology to construct ontology from engineering documents in semi-automatic. We use middle-out strategy and term's axioms, sub-definitions, to build ontology map. 5-turple ontology structure, semantic network and First order logic (FOL) are used for ontology definition in this study.
As recently XML is becoming the standard of exchanging web documents and public documentations, XML data are increasing in many areas. To retrieve the information about XML documents efficiently, the semantic web based on the ontology is appearing. The existing ontology has been constructed manually and it was time and cost consuming. Therefore in this paper, we propose the semi-automatic ontology generation technique using the data mining technique, the association rules. The proposed method solves what type and how many conceptual relationships and determines the ontology domain level for the automatic ontology generation, using the data mining algorithm. Appying the association rules to the XML documents, we intend to find out the conceptual relationships to construct the ontology, finding the frequent patterns of XML tags in the XML documents. Using the conceptual ontology domain level extracted from the data mining, we implemented the semantic web based on the ontology by XML Topic Maps (XTM) and the topic map engine, TM4J.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.8
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pp.168-176
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2023
The use of sensors and actuators as a form of controlling cyber-physical systems in resource networks has been integrated and referred to as the Internet of Things (IoT). However, the connectivity of many stand-alone IoT systems through the Internet introduces numerous security challenges as sensitive information is prone to be exposed to malicious users. In this paper, IoT based-security issues ontology is proposed to collect, examine, analyze, prepare, acquire and preserve evidence of IoT security issues challenges. Ontology development has consists three main steps, 1) domain, purpose and scope setting, 2) important terms acquisition, classes and class hierarchy conceptualization and 3) instances creation. Ontology congruent to this paper is method that will help to better understanding and defining terms of IoT based-security issue ontology. Our proposed IoT based-security issue ontology resulting from the protégé has a total of 44 classes and 43 subclasses.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.18
no.2
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pp.189-214
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2018
Archival description is considered as a creation and curation process, and the results of the descriptive records can be used for archival information service. Therefore, various archival descriptive standards provide essential guidelines for establishing a semantic and synthetic structure of the archival records. In this study, the structural aspects of the archival descriptive standards were analyzed and an experimental mapping between General International Standard Archival Description (ISAD(G)), the archival standard, and CIDOC Conceptual Reference Model (CIDOC CRM), the domain ontology of cultural heritage field was performed. The data structure of ISAD(G) is examined in advance and mapping was performed using Karma as a platform. It was thus concluded that there is a need to understand the ontology-based mapping method and the event-focused domain ontology. Moreover, developing a CIDOC CRM-compatible archival ontology and restructuring the legacy ISAD(G) are needed.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.24
no.1
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pp.51-60
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2023
This paper aims to propose a method for the systematic management of construction information using ontology. In particular, it was intended to propose a method to systematically manage the construction method information required by designers and constructors. The information used in this paper is a case of test-bed construction resulting from 10 years of modernized Hanok technology development research. The new construction methods of modernized Hanok were organized using the ontology editor, Protege. To this end, the concept of ontology and the process of constructing ontology have been summarized through a review of existing research first. A conceptual diagram for constructing a domain ontology of the modernized Hanok construction methods was then proposed, and the effectiveness of the proposed domain ontology was verified using the SPARQL Query function of Protege. Finally, the defined classes and construction method metadata were published on the web using ontology web language (OWL).
This paper introduces an approach to an ontology-based multi-level knowledge framework for a knowledge management system for discrete-product development. Participants in a product life cycle want to share comprehensive product knowledge without any ambiguity and heterogeneity. However, previous knowledge management approaches are limited in providing those aspects: therefore, we suggest an ontology-based multi-level knowledge framework (OBMKF). The bottom level, the axiom, specifies the semantics of concepts and relations of knowledge so ambiguity can be alleviated. The middle level is a product development knowledge map; it defines the concepts and the relations of the product domain knowledge and guides the engineer to process their engineering decisions. The middle level is then classified further into more detailed levels, such as generic product level, specific product level, product version level, and manufactured item level, according to the various viewpoints. The top level is specialized knowledge for a specific domain that gives the solution of a specific task or problem. It is classified into three knowledge types: expert knowledge, engineering function knowledge, and data-analysis-based knowledge. This proposed framework is based on ontology to accommodate a comprehensive range of knowledge and is represented with first-order logic to maintain a uniform representation.
Kim, Dae-Seok;Lee, Kyung-Ho;Lee, Jung-Min;Lee, Kwang;Kim, Jin-Ho
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.16
no.3
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pp.197-206
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2011
Shipbuilding is a complex industry which contains a lot of knowledge, technology, and utilities. Hence, the necessity of the PLM (Product Life-cycle Management) system which manages life-cycle information of marine product has been increased. So, many studies related to shipbuilding PLM have been preceded, and there are some cases to be built. To implement collaboration and concurrent engineering of ship designing and manufacturing, interoperability of product data in heterogeneous system is required. Also, sharing and reusing knowledge are important for innovation of business process and productivity of enterprises. Even though many studies related interoperability of product data are going on in varies domain, the application to shipbuilding is deficient. This paper proposes a methodology for management and interconnection of BOM data based on ontology in heterogeneous PLM system of shipbuilding. Using Prot$\'{e}$g$\'{e}$-OWL, we built simple domain ontology of shipbuilding industry, and then, we integrated product information of shipbuilding BOM which is represented with different ontologies. We verified possibility of integration of shipbuilding BOM in heterogeneous PLM, using ontology.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.13
no.5
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pp.29-38
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2010
In this study we developed an ontology-based e-learning system for supporting self-directed learning. In this system, a domain ontology of a learning topic was constructed and relation properties were defined to indicate the relations among the learning concepts. The learning concepts and their relationships are structured visually through the domain ontology. It also boosts understandabilities of students by means of the visualization of relationships among the pre and post concepts. In addition, the system provides reasoning so that learners can do intelligent query when they want to learn more or they are curious about the high-level knowledge while they are learning a topic. These features of the system would help learners' self-directed and active learning.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.3
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pp.328-335
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2007
Ontology is represented by the shared concepts and relations among those. Many studies have been actively working on sharing human's knowledge with that of systems by using it. For a typical example, there is the design and implementation of ontology system for image understanding. However conventional studies on ontology-based image understanding have proposed not concrete methods but conceptual idea. In this paper, we propose an ontology-based image understanding system with following four processes: i)knowledge representation of a specific domain by the ontology, ii)feature extraction of objects through image processing and image analysis, iii)image interpretation by object features, and iv)reduction of ambiguity existing in image interpretation by ontology reasoning. We implement an image understanding system based on the proposed processed, and show the effectiveness of the proposed system from experimental results in a specific domain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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