본 논문에서는 OWL 형식으로 작성된 온토롤지 스키마를 데이터베이스에 의해 효율적으로 관리하기 위한 XMDR 기반의 데이터 모델을 제안하였다. 제안 모델은 기존의 ISO/IEC 11179에 의한 MDR 데이터 모델에서 관리하기 어려운 개념간의 관계를 효과적으로 관리할 수 있는 모델이다. 또한 온톨로지 스키마를 데이터베이스에 의해 관리하기 위한 알고리즘을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 알고리즘의 효율성을 입증하기 위하여 OWL 표현력에 따른 다양한 형태의 온톨로지 스키마를 데이터베이스에 자동으로 저장하고, 원래의 OWL 문서를 재생성하는 실험을 진행하였다. 실험 결과, 제안 모델에 의해 OWL 형식으로 표현된 다양한 형태의 온톨로지 스키마를 효과적으로 관리할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 온톨로지 기반의 연구자 모델링 기법을 제안하고, 이를 이용하여 연구자간의 다양한 연결 속성을 이용한 연구자 네트워크를 구성한다. 연구자 모델링을 위한 온톨로지 스키마는 HR-XML을 기반으로 연구자 중심의 모델로 확장하여 생성하고 연구자 온톨로지 스키마와 인스턴스는 OWL를 이용하여 생성한다. 연구자 네트워크는 학연과 같은 정적인 연결속성과 공통 논문, 프로젝트와 같은 동적인 연결속성별로 가중치를 부여하여 연구자간 친밀도를 표현한다. 친밀도는 연구자별로 연구자 네트워크가 다르므로 방향성을 가진다. SWRL를 이용하여 연구자간의 직접 관계를 추론하기 위한 규칙을 정의하고, racer 추론기를 이용하여 온톨로지 규칙을 추론한다. 본 연구에서 제안한 모델은 연구자간의 협업 모델이나 공동 프로젝트 수행을 위한 전문가 집단을 동적으로 검색하는데 응용할 수 있다.
본 연구는 사람, 사물, 그리고 서비스 사이의 통신과 원활한 서비스 운용을 위한 다면적(multi-aspect) Social IoT 플랫폼에 관한 개념을 소개하고, 이러한 다면적 Social IoT 플랫폼상에서 기존 특정 도메인을 위해 구성된 데이터 표현들을 온톨로지 표현으로 재구성할 수 있는 온톨로지 스키마 변환 프로세스들 제안한다. 현재, 많은 연구들이 센서 온톨로지나 디바이스 온톨로지 등과 같이 사물에 기반한 서비스 상호운영성을 위한 인프라 구성에 초점을 둔 표준화된 시맨틱 모델 개발에 집중하고 있으나, 사람과 사물, 그리고 서비스 사이의 최적화된 상호 운용을 위해서는 사람과 사물, 그리고 서비스가 갖는 다양한 특성이 반영된 시맨틱 모델에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 IoT를 구성하는 각 도메인들의 표현 체계를 온톨로지 기반 표현체계로 변환할 수 있도록 기존 소셜 네트워크 구성 요소들을 확장하여 다면적 소셜 네트워크 온톨로지 스키마를 구축하고, 이를 기반으로 IoT내 도메인 지식들을 온톨로지로 자동 변환할 수 있는 프로세스를 개발하였다.
최근 들어 온톨로지 문서의 활용이 증가하고 있는 추세 속에서 시맨틱 정보를 효율적으로 검색하기 위해서는 온톨로지 데이터를 효과적으로 저장 및 질의 처리를 할 수 있는 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 W3C에서 제안한 온톨로지 언어인 RDF/RDFS를 기반으로 하는 시맨틱 웹 문서를 관계형 데이터베이스에 저장하고 효율적으로 검색하기 위한 저장 스키마를 제안한다. 특별히 제안한 저장스키마는 계층 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 설계하여 질의 처리의 효율성을 증가시킨다. 또한 본 논문에서는 RQL 시맨틱 질의를 SQL로 변환하여 질의를 처리하는 메카니즘을 기술하며 MS-ACCESS를 사용하여 데이터베이스를 구축 및 구현한다. 구현 결과를 통하여 트리플 모델에 기반한 데이터 질의 뿐 만 아니라 스키마나 계층정보에 대한 질의도 간단하게 SQL로 변환됨을 알 수 있다.
Recently, the demand for connection between various heterogeneous dataset and BIM as a construction data model hub is increasing. In the past, in order to connect model between BIM and heterogeneous dataset, related dataset was stored in the RDBMS, and the service was provided by programming a method to link with the BIM object. This approach causes problems such as the need to modify the database schema and business logic, and the migration of existing data when requirements change. This problem adversely affects the scalability, reusability, and maintainability of model information. This study proposes an ontology BIM-based knowledge service framework considering the connectivity and scalability between BIM and heterogeneous dataset. Through the proposed framework, ontology BIM mapping, semantic information query method for linking between knowledge-expressing dataset and BIM are presented. In addition, to identify the effectiveness of the proposed method, the prototype is developed. Also, the effectiveness and considerations of the ontology BIM-based knowledge service framework are derived.
차세대 웹으로 인식되고 있는 시맨틱 웹에서는 정보 리소스의 개념과 의미적 관계를 정의하는 메타데이터와 온톨로지의 역할이 무엇보다 중요시되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마 같은 시맨틱 웹 언어로 표현되어 있는 시맨틱 데이터의 효과적인 저장 및 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 RDF와 RDF 스키마를 함께 고려하여 시맨틱 웹 데이터의 질의 유형을 크게 3가지로 분류하였다. 그리고 RDF와 RDF 스키마가 그래프 데이터 모델로 표현이 가능하고 다양한 질의의 형태가 그래프 모델에서 추출 가능한 경로식으로 표현될 수 있다는데 초점을 맞추고 효율적인 질의 처리를 위한 저장 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 저장 구조는 RDF와 RDF 스키마에 기본적으로 기술되어 있는 클래스, 프로퍼티, 리소스에 대한 정의나 계층 정보는 물론 추출 가능한 모든 경로 정보를 유지할 수 있다. 본 논문에서 제안한 저장 기법을 통해 일반적인 질의 유형은 물론 그래프 모델 상의 복잡한 경로식으로 표현되는 질의 유형에 대해서도 테이블의 조인 횟수를 최소화하면서 특정 클래스나 프로퍼티로부터 시작하는 모든 경로에 대한 질의 처리가 가능한 장점이 있다.
최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
데이터 통합은 상이한 소스로부터 이종의 데이터를 결합하고, 사용자에게 단일 접근 점을 통해 다중 소스의 모든 데이터에 투명하게 액세스하는 것을 허용하는 기술이다. 데이터 통합의 어려움은 데이터의 이종성 즉, 스키마의 이종성, 시멘틱의 이종성이다. 따라서 데이터의 풍부한 시멘틱이 데이터 소스의 이종성으로 인한 충돌을 해결하기 위한 주요한 요인이다. 그러나 UML 클래스 모델에서는 데이터의 스키마 기반 시멘틱만을 표현하기 때문에 온톨로지와 같은 대안책을 이용해 추가적인 시멘틱을 제공하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 온톨로지 분석을 이용해 UML 클래스 모델로 표현된 두 데이터 소스를 통합하기 위한 방법을 제시한다. 여기서 온톨로지는 각 소스의 데이터에 대한 시멘틱을 표현하는데 적용된다. 온톨로지의 유사성과 차이점을 결정하기 위해 온톨로지를 분석하고 비교한다. 비교 결과는 통합 정보에 대해 질의가 가능한 통합 온톨로지를 구축하는데 사용된다.
B2B registries are information systems to registrate B2B related business information such as companies' profiles, business documents, business processes, services and to provide query facilities to find information about potential business partners. In this study, we focus on the design of the repository for B2B business processes. In this paper, a metadata ontology is designed to registrate B2B business processes. In practice, there are several competitive business process definition languages such as ebXML BPSS (Business Process Specification Schema), WSBPEL (Web Service Business Process Execution Language), BPMN (Business Process Modeling Notation), and so on. In order to registrate business processes based on different representation frameworks, the proposed metadata ontology consist of three layers, common metadata, language-specific metadata, and interrelationship metadata. To implement the proposed metadata ontology using ebXML registry, metadata mapping scheme to ebRIM (ebXML Registry Information Model) are also suggested.
Garcia, Leyla;Giraldo, Olga;Garcia, Alexander;Rebholz-Schuhmann, Dietrich
Genomics & Informatics
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제17권2호
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pp.14.1-14.6
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2019
The total number of scholarly publications grows day by day, making it necessary to explore and use simple yet effective ways to expose their metadata. Schema.org supports adding structured metadata to web pages via markup, making it easier for data providers but also for search engines to provide the right search results. Bioschemas is based on the standards of schema.org, providing new types, properties and guidelines for metadata, i.e., providing metadata profiles tailored to the Life Sciences domain. Here we present our proposed contribution to Bioschemas (from the project "Biotea"), which supports metadata contributions for scholarly publications via profiles and web components. Biotea comprises a semantic model to represent publications together with annotated elements recognized from the scientific text; our Biotea model has been mapped to schema.org following Bioschemas standards.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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