An autonomous semantic-map building method is proposed, with the robot localized in the semantic-map. Our semantic-map is organized by objects represented as SIFT features and vision-based relative localization is employed as a process model to implement extended Kalman filters. Thus, we expect that robust SLAM performance can be obtained even under poor conditions in which localization cannot be achieved by classical odometry-based SLAM
The Semantic web service is able to intelligently discover, execute, composite and monitor the Web Service. It constructs the ontology on Web Service and describes the Semantic Markup in the machine-readable form. The currently developing technologies of the Semantic Web Service discovery are DAML-S matchmaker in Carnegie Mellon University, Process Handbook in MIT and etc. In this paper, we propose the ontology language based on Topic Maps that supports the benefits and solves the problems of the Semantic Web Service discovery technologies .
This paper describes a GIS framework for geo-semantic information retrieval in mobile computing environments. We built geographic ontologies of POI (point of interest) and weather information for use in the combination of semantic, spatial, and temporal functions in a fully integrated database. We also implemented a geo-semantic app for Android-based smartphones that can extract more appropriate POIs in terms of user contexts and geographic ontologies and can visualize the POIs using Google Maps API (application programming interface). The feasibility tests showed our geo-semantic app can provide pertinent POI information according to mobile user contexts such as location, time, schedule, and weather. We can discover a baking CVS (convenience store) in the test of bakery search and can find out a drive-in theater for a not rainy day, which are good examples of the geo-semantic query using semantic, spatial, and temporal functions. As future work, we should need ontology-based inference systems and the LOD (linked open data) of various ontologies for more advanced sharing of geographic knowledge.
본 논문은, 현존하는 영어 FrameNet 데이터를 기반으로 하여, FrameNet에 대한 전문 지식이 없는 번역가들을 통해 수행할 수 있는 한국어 FrameNet의 수동 구축 개발 과정을 제시한다. 우리 연구팀은 실제로, NLTK가 제공하는 영어 FrameNet 버전 1.5의 Full Text를 이루고 있는 5,945개의 문장들 중에서, Frame 데이터를 가진 4,025개의 문장들을 추출해내어, 번역가들에 의해 한국어로 수동번역 함으로써, 한국어 FrameNet 구축 개발을 향한 의미 있는 초석을 마련하였으며, 제시한 방법의 실효성을 입증하는 연구결과들을 웹에 공개하기도 하였다.
A historical investigation reveals that English preposition with underwent a change from OPPOSITION to ASSOCIATION and further to ACCOMPANIMENT, where the first stage shows peculiarity in that the two concepts involved comprise an unusual set to form an extensional chain. Intrigued by this oddity, this paper aims to investigate the semantic structure of English preposition with from a grammaticalization perspective. We review mechanisms and models of semantic change and evaluate their adequacy with the semantic structure and change shown by with. Drawing upon the observed fact that with underwent the apparent antonymic semantic change, it is argued that such semantic change mechanisms as metaphor, metonymy, subjectification, and generalization have difficulties explaining the change, and that only the Frame-of-Focus Variation can effectively account for this peculiar change type. In terms of semantic change models, we argue that the Bleaching Model cannot effectively provide an explanation; that the Loss and Gain Model has problems in explaining the motivation of change directions; that the Metonymic-Metaphoric Model cannot be assessed at the current level of investigation; and that the Overlap Model and the Prototype Extension Model excellently account for the macro-level changes.
온톨로지 기반의 애플리케이션에 대한 사용이 증가함에 따라 시맨틱 정보를 효율적으로 저장 및 처리하는 것이 중요하게 다루어지고 있다. 비록 몇몇의 관련된 시스템들이 개발되어왔지만, 이들은 시맨틱 데이타의 크기, 시맨틱 질의 처리의 성능 시맨틱 데이타 유지관리의 관점에서 몇몇 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 온톨로지 관리 시스템을 위한 OWL 인지 관계형 모델을 제안하고 이를 이용하는 SQL 기반의 시맨틱 질의 처리 메커니즘을 제안한다. 또한 질의 처리 성능에 대한 검증을 위해 Sesame와 비교를 통해서 좀 더 효율적임을 보여준다.
To solve the problem that existing computing methods cannot adequately represent the semantic features of sentences, Siamese TRAT, a semantic feature extraction model based on Transformer encoder is proposed. The transformer model is used to fully extract the semantic information within sentences and carry out deep semantic coding for sentences. In addition, the interactive attention mechanism is introduced to extract the similar features of the association between two sentences, which makes the model better at capturing the important semantic information inside the sentence. As a result, it improves the semantic understanding and generalization ability of the model. The experimental results show that the proposed model can improve the accuracy significantly for the semantic similarity calculation task of English and Chinese, and is more effective than the existing methods.
시맨틱 웹에서는 기계가 처리할 수 있는 의미 정보를 토대로 보다 효율적이고 효과적인 시맨틱 검색과 웹서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다. 따라서, 다양한 웹 컨텐츠들에 대하여 컴퓨터가 이해 가능한 형식으로 메타데이터를 생성하고 추가하는 과정, 즉, 시맨틱 어노테이션이 시맨틱 웹의 중요한 기반기술 중의 하나이다. 최근에는 어노테이션 정보를 관리하기 위해서, 대상문서 내부에 메타데이터를 직접 내장시키는 기법이 주로 사용되고 있다. 그러나, 웹 문서의 시맨틱 어노테이션과 관련하여 기존의 지원도구들은, 주로 HTML 문서를 대상으로 하고 있고, 대부분의 도구들에서는 메타데이터를 활용한 시맨틱 검색기능을 제공하지 않고 있다. 본 연구에서는, 이와 같은 문제점들과 기존의 관련 연구결과들을 토대로, 웹 문서(HTML, PDF)들에 대한 시맨틱 어노테이션을 보다 효율적으로 지원하기 위한 온톨로지 기반의 시맨틱 어노테이션 지원도구(OSA)를 개발하였다. OSA에서는, RDFS(RDF Schema)로 시맨틱 어노테이션 모델을 정의하고, 이를 토대로 온톨로지 기반의 의미정보들을 표현하며, XMP(eXtensible Metadata Platform)표준에 맞추어서 해당 디지털 문서 내에 시맨틱 어노테이션 정보를 내장시킨다. 본 연구에서 개발한 어노테이션 도구를 활용함으로써, 웹 문서에 대한 효율적인 시맨틱 어노테이션이 가능하며, XMP를 기반으로 웹 문서 자체와 시맨틱 어노테이션 정보를 일체화시킴으로써 어노테이션 정보관리에 정합성을 유지할 수 있으므로, 향후 다양한 웹 컨텐츠에 대한 시맨틱 검색에 효과적으로 활용될 수 있다.
의미 역 결정 (Semantic Role Labeling)은 문장의 각 요소들의 의미 관계를 파악하는 연구 분야로써 어휘 중의성 해소와 더불어 자연언어처리에서의 의미 분석에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 그러나 한국어의 경우에는 의미 역 결정에 필요한 언어 자원이 구축되지 못하여 연구의 진행이 매우 미진한 상황이다. 본 논문에서는 의미 역 결정에 필요한 언어 자원 중에서 가장 널리 사용되고 있는 PropBank의 한국어 버전의 구축을 위한 시작 단계로써 자동 술어-논항 분석기를 개발하였다. 자동 술어-논항 분석기는 크게 의미 어휘 사전과 자동 술어-논항 추출기로 구성된다. 의미 어휘 사전은 한국어 동사의 격틀 정보를 구축한 사전이며 자동 술어-논항 추출기는 구문 표지 부착된 말뭉치로부터 특정 술어와 관련있는 논항의 의미 부류를 결정하는 모듈이다. 본 논문에서 개발된 자동 술어-논항 분석기는 향후 한국어 PropBank의 구축을 용이하게 할 것이며, 궁극적으로는 한국어 의미 역 결정에 큰 역할을 할 것이다.
사용자는 시맨틱 웹 브라우저를 이용하여 시맨틱 웹 상의 자원들을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 브라우저들의 기능들을 교육에 활용할 수 있도록 잘 알려진 시맨틱 웹 브라우저인 Tabulator, Contextual Search Browser (CSB), Magpie, Piggy Bank의 기능들을 비교하였다. 시맨틱 웹 브라우저들을 교육에 활용하기 위해서는 각각의 특성들을 정확히 이해해야 하며 본 논문의 결과는 교사와 학생 모두에게 도움이 될 수 있다. Tabulator는 RDF 데이터 브라우저로서 학습을 위한 자원의 사용 가능성과 연관성을 확인하는데 도움을 준다. CSB는 학습 주제를 기술한 콘텍스트 문서를 설정하여 학습자원의 검색이 용이하고 검색된 시맨틱 웹 자원을 트리플 형식(triple-set)과 음영 기능으로 보여주어 학습 자원의 이해를 돕는다. Magpie는 글로서리(glossary)파일 기반 자원의 해석과 관련 배경 지식을 제공하여 기초지식이 없는 학습자가 학습 자원을 이해하는 것을 지원한다. Piggy Bank는 기존 웹 자원을 시맨틱 웹 자원으로 생성할 수 있고 생성한 시맨틱 웹 자원을 다양한 뷰로 브라우징 지원 및 자원의 공유를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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