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.
Increasing product variety based on product family and product platform provides a company with a competitive advantage over its competitors. As products become more complex, short-life cycled and customized, the design efforts require more knowledge-intensive, collaborative and coordinating efforts for information sharing. By sharing knowledge, information, component and process across different families of products, the product realization process will be more efficient, cost-effective and quick-responsive. Formal Concept Analysis (FCA) is used for analyzing data and forming semantic structures that are formal abstractions of concepts of human thoughts. A Web Ontology Language (OWL) is designed for applications that need to process the content of information instead of simply presenting information to humans. OWL also captures the evolution of different components of the product family. The purpose of this paper is to develop product variety modeling to increase the usefulness of common platform. In constructing and analyzing product ontology, FCA is adopted for conceptual knowledge processing. For the selected product family, product variety Ontology is constructed and implemented using prot$\'{e}$g$\'{e}$-2000.
Despite the importance of mutation rate, some difficulties exist in estimating it. Next-generation sequencing (NGS) data yields large numbers of single-nucleotide polymorphisms, which can make it feasible to estimate substitution rates. The genetic substitution rates of Hanwoo and Holstein cattle were estimated using NGS data. Our main findings was to calculate the gene's substitution rates. Through estimation of genetic substitution rates, we found: diving region of altered substitution density exists. This region may indicate a boundary between protected and unprotected genes. The protected region is mainly associated with the gene ontology terms of regulatory genes. The genes that distinguish Hanwoo from Holstein in terms of substitution rate predominantly have gene ontology terms related to blood and circulatory system. This might imply that Hanwoo and Holstein evolved with dissimilar mutation rates and processes after domestication. The difference in meat quality between Hanwoo and Holstein could originate from differential evolution of the genes related to these blood and circulatory system ontology terms.
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.
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.
채용 플랫폼의 일자리 정보는 IT 기술의 발전과 함께 많은 산업 분야에서 대량의 데이터를 발생시키고 있으며 실시간 발생하는 비정형도가 높은 특징이 있다. 또한 일자리와 관련한 채용공고와 훈련정보 등은 4차 산업혁명 등 산업기술의 변화와 밀접한 관계가 있어 기술변화 및 발전을 이해하는데 높은 데이터 가치를 지니고 있다. 본 논문은 구인-구직과 관련된 정보들을 직관적으로 이해하고 활용하기 위해 관련된 데이터를 정의해 직무데이터 사전을 만들고, 공고-직무-훈련 등 데이터 간 연계와 추론을 할 수 있도록 온톨로지 모델링에 기반한 데이터맵을 설계·구축 및 평가를 수행하였다. 이를 통해 업무능력 중심의 추론 기능은 수요자 간 미스매치를 최소화하고 데이터사전 최적화로 사용자가 만족할 수 있는 QoS 지원이 가능함과 검색엔진 기반 구인-구직 시스템보다 성능이 우수함을 확인하였다.
최근에 웹 서비스는 비즈니스 간 e-commerce 응용을 위한 중요한 기술이 되었다. 시장적시성이 요구되는 비즈니스 관점에서, 동적 진화는 예측 불가능하고 자주 변화하는 비즈니스 요구사항에 대응할 수 있는 유연성을 제공한다. OWL-S는 OWL에 기반 한 서비스 온톨로지 언어이다. OWL에 의해 제공되는 의미성은 서비스의 발견, 수행, 조합의 자동화를 제공한다. 본 논문에서는 OWL-S를 이용하여 서비스지향 애플리케이션의 동적 진화를 지원하기 위한 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크에서는 표준 요구사항 분석 방법인 유즈케이스를 확장한 요구사항 개념과 활동도로의 매핑을 정의한다. 그리고 프로토타입을 구현하여 프레임워크의 유효성을 보인다.
소프트웨어 유지보수 단계에서는 고객니즈, 마케팅 정책, 법, 제도의 변화 등으로 인한 다양한 시스템 변경 요구를 수용하여야 한다. 그러나, 소프트웨어의 비가시성문제로 인해 새로운 변경 요구사항 발생 시 수정 대상 모듈을 발견하는데 지대한 시간이 요구될 뿐 아니라 모듈의 재 사용을 어렵게 만들어 중복 모듈이 양산 됨으로써 향후 장애의 근원이 되는 악순환이 전개된다. 이에 본 연구에서는 시맨틱 웹(Semantic Web) 기술을 활용하여 이동통신사의 과금/청구 도메인의 관리자와 개발자들이 공유하고 있는 개념과 개념간 관계를 명시적으로 표현하고 이를 이용하여 변경대상 모듈을 쉽게 발견 할 뿐 아니라, 발견된 모듈에 대해 구조적 호출 및 조립 관계를 분석하도록 지원하는 온톨로지 기반 변경 영향 분석 시스템(OntCIA; Ontology based Change Impact Analysis System)을 제시한다. OntCIA는 스트링 매칭과는 근본적으로 다른 의미적 모듈검색을 지원하며 잦은 변경이 요구되는 호출 및 조립 구조 정보는 데이터 베이스에서 관리하고 도메인 지식은 온톨로지로 관리함으로써 유지 보수가 용이한 구조를 가진다.
시장 적시성과 서비스의 품질을 만족하기 위해 웹 서비스는 서비스를 재사용하여 애플리케이션을 구성한다. 그리고 동적 진화(evolution)는 소프트웨어에 유연성을 제공하고, 계속 변경되어 예측하기 어려운 비즈니스 요구사항에 애플리케이션이 적응할 수 있도록 해준다. OWL 기반의 OWL-S(Web Ontology Language for Services)는 서비스를 기술하기 위한 온톨로지 언어이다. OWL-S의 의미적인 정보는 자동화된 시맨틱 웹 서비스의 발견과 호출, 서비스 조합을 위해 사용될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱 웹 서비스를 이용한 웹 애플리케이션의 동적 진화를 지원하는 프레임워크를 제안한다. 그리고 프로토타입을 통해 제안한 프레임워크의 타당성을 보인다.
도메인은 단백질의 진화와 삼차구조 및 분자 기능의 기본 단위체이다. 단백질은 한 개 이상의 도메인들로 구정 되며, 단백질의 기능 또한 각 도메인이 가진 기능의 집합으로 구현된다. 단백질은 특정 기능을 담당하기 위해 진화되어 왔으므로, 도메인 또한 단백질 내에서 기능을 위한 특정 조합 패턴, 즉 보존도메인 조합을 가진다. 본 논문은 각 도메인 조합의 진화상 보존 정도를 측정할 수 있는 연관성 규칙 기반 계산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존 기법에서 주로 고려되었던 도메인 조합의 빈도뿐 아니라, 조합 내 소속 도메인간의 상호 의존도를 측정하여 주어진 조합의 보존 정도를 산출한다. 이를 기반으로 S.cerevisiae의 단백질을 대상으로 보존 도메인 조합을 추출하였으며, Gene Ontology를 이용하여 그 생물학적 의미를 분석하였다. 그 결과 제안된 기법으로 추출된 보존 도메인 조합은 기존의 것에 비해 조합 내 기능의 유사도가 높았으며, 따라서 제안된 기법이 생물학적 기능의 협업 위해 보존된 도메인 조합의 추출에 우수하다 할 것이다. 또한 S.cerevisiae 단백질체에는 서로 의존도가 높고 자주 나타나는 보존 도메인 조합이 존재하며, 그러한 조합들은 molecular function의 협업과 관련 있음을 밝혀냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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