한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.256-264
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2001
A methodology of ontology design and a computer system supporting ontology design are needed. Our research goals include development of a methodology for ontology design and a its support environment. Although several systems for building ontologies have been implemented, they do not consider ontological theory very much. We discuss how to apply the \"role-concept\" and \"relationship\" in our environment, named Hozo, for creating and using ontologies. We present the architecture, functionalities of its modules, its interface and the some experiences on the design and use of ontologies.
Ontology is important role in semantic web to construct and query semantic data. Because of dynamic characteristic of ontology, P2P environment is considered for ontology processing in web environment. For efficient processing of ontology in P2P environment, clustering of peers should be considered. When new peer is added to the network, cluster allocation problem of the new peer is important for system efficiency. For clustering of peers with similar chateristics, similarlity measure method of ontology in added peer with ontologies in other clusters is needed. In this paper, we propose similarity measure techniques of ontologies for clustering of peers. Similarity measure method in this paper considered ontology's strucural characteristics like schema, class, property. Results of experiments show that ontologies of similar topics, class, property can be allocated to the same cluster.
Recently, Open APIs are getting attention with the advent of Web 2.0. Open APIs are used to combine services and generate new services by Mashup. However, the growing number of available Open APIs raises a challenging issue how to locate the desired APIs. We automatically build ontologies from WSDL, WADL, HTML, and their underlying semantics. The key ingredient of our method is a technique that clusters input/output parameters in the collection of API methods into semantically meaningful concepts, and captures the hierarchical relationships between the terms contained in a parameter. These semantic ontologies allow search engines to support a similarity search for Open APIs based on various protocols such as SOAP, REST, JavaScript, and XML-RPC, and significantly improve the quality of APIs matching by the clustering and hierarchical relationships mechanism.
Ontology is an indispensable component in intelligent and semantic processing of knowledge and information, such as in semantic web. However, ontology construction requires vast amount of data collection and arduous efforts in processing these un-structured data. This study proposed a methodology to automatically construct and generate ontologies from Sejong Electronic Dictionary. As Sejong Electronic Dictionary is structured in XML format, it can be processed automatically by computer programmed tools into an OWL(Web Ontology Language)-based ontologies as specified in W3C . This paper presents the process and concrete application of this methodology.
This paper describes the configuration of a multi-agent system that can recognize human intentions. This system constructs ontologies of human intentions and enables knowledge acquisition and sharing between intelligent agents operating in different environments. This is achieved by using a bi-directional associative memory network. The process of intention recognition is based on fuzzy association inferences. This paper shows the process of information sharing by using ontologies. The purpose of this research is to create human-centered systems that can provide a natural interface in their interaction with people.
Existing methodologies and practical ontology development experiences have explored a broad spectrum of knowledge management challenges. Each has its own characteristics and evaluates only a subset of specific domain. However, there is still no one 'correct' way or methodology for developing ontologies. In this paper, we described a methodology for domain driven ontology development, covering the whole lifecycle from the formalization of domain to the evolution of ontologies.
본 논문에서는 RDB로부터 가상적 변환에 의해 생성되는 OWL 온톨로지의 질의 응답을 위하여 OWL을 위한 질의어인 SPARQL-DL의 구현 방법을 제안한다. 제안하는 SPARQL-DL 프로세서는 입력된 SPARQL-DL 질의문을 내부에서 SQL 질의문으로 변환하여 실행시킨다. 이러한 질의 처리 방식은 두 가지의 장점이 있다. 첫째, RDB로부터 생성된 OWL 온톨로지를 저장하기 위한 별도의 저장소가 요구되지 않는다. 둘째, 대용량 ABox 추론에 문제점을 나타내는 Tableau 알고리즘 기반의 추론기의 사용 없이도 RDB 인스턴스로부터 생성된 대용량 ABox가 서비스 될 수 있다. 본 논문의 SPARQL-DL 질의문으로부터 SQL 질의문을 생성하는 알고리즘은 RDB와의 연결 수립에 따른 오버헤드를 최소화하기 위하여 입력된 하나의 SPARQL-DL 질의문이 하나의 SQL 질의문으로 변환되도록 설계되어있다.
웹 서비스 자동화를 위해서는 웹 서비스 자동발견(Automatic Web Services Discovery) 기능, 자동 실행(Automatic Web Services Execution), 자동 구성과 상호운용(Automatic Web Services Composition and Interoperation)이 가능해야 한다. 본 연구에서는 웹 서비스 합성(Web Services Composition)에 중점을 둔다. 웹 서비스의 입력 및 출력 정보를 비롯하여 프리컨디션(precondition), 포스트컨디션(postcondition), 웹 서비스 제공자 정보, 웹 서비스 위치 정보 등과 같은 웹 서비스 기본 사항들과 웹 서비스 합성을 의미 기반으로 수행하기 위한 웹 서비스의 수행(action)타입, 서비스 객체(object)와 같은 의미적 요소들을 온톨로지(ontology)를 이용하여 기술한다. 그러므로 기존의 WSDL(Web Service Description Language)이 한계점을 드러냈던 서비스에 대한 의미 정보 기술이 가능하다 또한, 웹 서비스간의 의미적 상호운용을 지원함으로써 자연스럽게 내부 또는 외부의 이질적인 어플리케이션간의 통합 서비스를 제공하고 새로운 비즈니스 시스템과의 통합도 자동적으로 이루어지게 하는 웹 서비스 합성 시스템 Genie를 개발한다.
시멘틱 웹은 현재의 월드와이드웹의 진화된 모습으로 컴퓨터와 인간이 서로 협업할 수 있도록 컴퓨터가 이해할 수 있는 지식데이터베이스인 온톨로지 기술을 활용한다. 그러나, 온톨로지를 활용하여 정보의 의미를 이해하고 처리 가능하도록 데이터의 표현형식이 표준화 되더라도, 각기 다른 개발자가 서로 다른 개념하에 구축한 온톨로지를 기반으로 작성된 데이터는 상호 불일치 문제를 유발할 수 있다. 따라서, 서로 다른 개념 하에 구축된 온톨로지 간에는 상호 서로 다른 온톨로지 간 정렬작업이 필요하다. 서로 다른 온톨로지 개념노드 간 자동화 처리된 의미정렬 시 인간전문가가 참으로 판단한 사실을 거짓으로 잘못 판단하는 문제상황(false negative)에 의해 정렬오류문제가 발생하게 되는데, 본 연구에서는 서로 다른 온톨로지 개념노드 간 의미정렬과정에서 발생하는 false negative 오류를 최소화 할 수 있는 알고리즘을 새롭게 개발, 제시하였다.
수업은 교수자와 학습자의 상호작용으로 정의될 수 있으며 학습자의 능동적 활동에 의해 학습 성과가 향상될 수 있다. 그러나 교수자에 의해 작성되고 배포되는 강의자료, 교수자의 일방적인 강의, 페이퍼위주의 과제 제출 등으로 학습자의 적극적인 학습참여가 제한되고 있다. 본 논문에서는 학습자가 스스로 발견한 지식을 개념화하고 지식 구조를 정의함으로써 학습자 온톨로지를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 교수자 온톨로지와의 연계를 위해 온톨로지 매칭 및 연계 기법을 제안한다. 교수자 온톨로지와 학습자 온톨로지는 통합되어 학습 온톨로지를 구성하며 이 온톨로지를 토대로 교수자와 학습자들 사이에 토론, 발표, 지식 공유 등이 이루어진다. 제안하는 온톨로지 기반 학습은 실제 수업에 적용되었으며 학습자들의 피드백 분석을 통해 그 효과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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