Large-scale ontology management is one of the main issues when using ontology data practically. Although many approaches have been proposed in relational database management systems (RDBMSs) or object-oriented DBMSs (OODBMSs) to develop large-scale ontology management systems, they have several limitations because ontology data structures are intrinsically different from traditional data structures in RDBMSs or OODBMSs. In addition, users have difficulty using ontology data because many terminologies (ontology nodes) in large-scale ontology data match with a given string keyword. Therefore, in this study, we propose a (graph database-based ontology management system (GOMS) to efficiently manage large-scale ontology data. GOMS uses a graph DBMS and provides new query templates to help users find key concepts or instances. Furthermore, to run queries with multiple joins and path conditions efficiently, we propose GOMS encoding as a filtering tool and develop hash-based join processing algorithms in the graph DBMS. Finally, we experimentally show that GOMS can process various types of queries efficiently.
In this research, OIL (Ontology Inference Layer), one of the ontology language, is applied for classifying product data systematically, defining concepts, and establishing relationship between concepts. By transforming steel product data into XML documentation and managing them, knowledge management based on the logical structure of documents is possible.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.10a
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pp.124-127
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2005
The increased use of ontologies fur knowledge sharing emerges in many applications where knowledge applicability plays a critical role. The trend demands the need for an infrastructure that allows management tools to use ontology more easily such as ontology editors, storing, integration and inference engines towards comprehensive ontology-based solutions. We call such an infrastructure as ontology repository. This paper designed ontology repository for scalable ontology data
Discovering the suppliers capable of manufacturing the parts that satisfy buyer requirements via current online market places remains difficult due to semantic differences between what the suppliers can produce and what the buyer wants to acquire. One of the promising approaches to overcome the semantic difference is to adopt an ontology to describe the suppliers' manufacturing capabilities and the buyer requirements that range widely from manufacturing costs to eco-friendly design. Such an ontology dedicated to supplier discovery has yet to be developed. MSDL(Manufacturing Service Description Language) provides the basis for defining terms and their relationships in the ontology. Thus, the objective of this paper is to extend MSDL into a new ontology suitable for supplier discovery in mold manufacturing industry. In addition, a new ontology development method for supplier discovery will be proposed. Finally prototype demonstrations are provided to show a feasibility of the proposed ontology in mold manufacturing domains.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.13
no.3
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pp.163-174
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2008
In this paper, for integrating of data on car parts we model information of parts that PDM system manages. Ontology of car parts applies existing ontology mapping research to integrate into car ontology. We propose a method for semantic integration of PLM object of MEMPHIS based on the integrated ontology. Through our method, we introduce C# ontology model to apply existing C# applications with ontology. We also classify ontology integration into three through examples and explain them. While semantically integrating PLM objects based on the integrated ontology, we explain the need for change of PLM object type and describe the process of change for PLM object type by examples.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.12
no.3
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pp.27-39
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2005
The Semantic Web has increased the interest in ontologies recently Ontology is an essential component of the semantic web and continues to change and evolve. We consider versions management schemes in ontology. We study a set of changes based on domain changes, changes in conceptualization, metadata changes, and temporal dimension. Our change specification is represented by a set of changes. A set of changes consists of instance data change, structural change, and identifier change. In order to support a query in ontology versions, we consider temporal dimension includes valid time. Ontology versioning brings about massive amount of versions to be stored and maintained. We present the ontology versions management schemes that are 1) storing all the change sets, 2) storing the aggregation of change sets periodically, and 3) storing the aggregation of change sets using an adaptive criterion. We conduct a set of experiments to compare the performance of each versions management schemes. We present the experimental results for evaluating the performance of the three version management schemes from scheme 1 to scheme 3. Scheme 1 has the least storage usage. The average response time in Scheme 1 is extremely large, those of Scheme 3 is smaller than Scheme 2. Scheme 3 shows a good performance relatively.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.9
no.3
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pp.39-48
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2013
Ontology has an important role in semantic web to construct and query semantic data. When system make changes to ontologies, questions arise about versioning of these changes. Applying this changes on a dynamic environment is even more important. To apply these changes, change specification method is needed. Early studies show RDF-based syntax for the operations between old and new ontologies. When several ontology versions can be used for some query, if possible, using possible newest version ontology with prospective use is best way to process the query. Prospective use of ontology means using a newer version of an ontology with a data source that conforms to a more recent ontology. In this paper, for prospective use of ontology version, structure of change specification of class and property through several ontology versions is proposed. From this, efficient adaptive ontology version selection for a query can be possible. Algorithm for structure of version transition representation is proposed and simulation results show possible newest version number for queries.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.6
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pp.1363-1368
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2012
Currently, basic simple search techniques for curriculum are being implemented. But curriculum information retrieval applying ontology technologies is still weak level. In this paper, the curriculum of university was divided into the liberal arts and majors, and we proposed frame model by these methodes and designed management system to construct ontology. This management system was composed of ontology input system and ontology web service system. Ontology input system constructed curriculum of department into ontology by administrator and we designed web service system to retrieve curriculum by students. We validated ontology designed for curriculum using ontology tool.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.1
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pp.65-75
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2019
As the use of semantic web based on XML increases in the field of data management, a lot of studies to extract useful information from the data stored in ontology have been tried based on association rule mining. Ontology data is advantageous in that data can be freely expressed because it has a flexible and scalable structure unlike a conventional database having a predefined structure. On the contrary, it is difficult to find frequent patterns in a uniformized analysis method. The goal of this study is to provide a basis for extracting useful knowledge from ontology by searching for frequently occurring subgraph patterns by applying transaction-based graph mining techniques to ontology schema graph data and instance graph data constituting ontology. In order to overcome the structural limitations of the existing ontology mining, the frequent pattern search methodology in this study uses the methodology used in graph mining to apply the frequent pattern in the graph data structure to the ontology by applying iterative node chunking method. Our suggested methodology will play an important role in knowledge extraction.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.9
no.1
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pp.119-128
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2013
The spotlight is thrown on the ubiquitous technology these days, and diverse management technologies are proposed to efficiently manage the networks in the ubiquitous environment. Because each network has its unique management technology, the integrated management of complex networks is a very difficult challenge. In this paper, an integrated network management methodology is proposed to ensure the efficient management of different networks using ontology. Although the proposed integrated network management methodology is quite simple, the definition of this methodology is essential for the integrated network management. Using the $Prot\acute{e}g\acute{e}$ to Ontology development, the terms for the integrated network management were defined, along with the OWL and relevant rules, and several methods were implemented according to the proposed methodology. The process in this paper is considered essential for the network expansion and multiple network management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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