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.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제2권4호
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pp.61-76
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2014
The exponential growth of information on the web far exceeds the capacity of present day information retrieval systems and search engines, making information integration on the web difficult. In order to overcome this, semantic web technologies were proposed by the World Wide Web Consortium (W3C) to achieve a higher degree of automation and precision in information retrieval systems. Semantic web, with its promise to deliver machine understanding to the traditional web, has attracted a significant amount of research from academia as well as from industries. Semantic web is an extension of the current web in which data can be shared and reused across the internet. RDF and ontology are two essential components of the semantic web architecture which support a common framework for data storage and representation of data semantics, respectively. Ontologies being the backbone of semantic web applications, it is more relevant to study various approaches in their application, usage, and integration into web services. In this article, an effort has been made to review the research work being undertaken in the area of design and development of ontology supported information systems. This paper also briefly explains the emerging semantic web technologies and standards.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권3호
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pp.179-184
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2013
Traditional clustering methods are usually based on the bag-of-words (BOW) model. A disadvantage of the BOW model is that it ignores the semantic relationship among terms in the data set. To resolve this problem, ontology or matrix factorization approaches are usually used. However, a major problem of the ontology approach is that it is usually difficult to find a comprehensive ontology that can cover all the concepts mentioned in a collection. This paper proposes a new document clustering method using semantic features and fuzzy relations for solving the problems of ontology and matrix factorization approaches. The proposed method can improve the quality of document clustering because the clustered documents use fuzzy relation values between semantic features and terms to distinguish clearly among dissimilar documents in clusters. The selected cluster label terms can represent the inherent structure of a document set better by using semantic features based on non-negative matrix factorization, which is used in document clustering. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance than other document clustering methods.
기존 웹의 단점을 보완하기 위해 시맨틱 웹 개념이 제안되었고, 시맨틱 웹에서 중요한 역할을 하는 온톨로지는 분산 독립된 형태로 개발되는 특성으로 인해 동일한 도메인에 대해 중복 저작될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 따라서 온톨로지의 공유와 재사용이 중요한 문제로 부각되고 있으며, 온톨로지 병합 덴 정렬이 한 해결책이 될 수 있다. 현재까지 제안된 반자동 방식의 온톨로지 병합 및 정렬 알고리즘은 온톨로지 전체에서 가지는 의미정보가 아닌 지역적 구문정보만을 이용하고, 반자동 작업 특징으로 인해 온톨로지 엔지니어에게는 지루한 작업이 되어 결과의 품질이 낮아질 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 지역 및 전역 의미집합 개념을 이용하여 이러한 단점을 개선한 온톨로지 병합 및 정렬 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 구현하여 OWL 언어로 작성된 온톨로지에 대해 실험한 결과 91%의 정확도를 보였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용하여 온톨로지 병합 및 정렬 작업을 수행하면 온톨로지 공유 및 재활용률을 높이고, 기존 온톨로지를 활용한 새로운 온톨로지의 저작시간도 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 온톨로지 매핑등 온톨로지들 간의 의미 정보 교환이 필요한 다른 어떤 분야에도 쉽게 적용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 W3C를 중심으로 시맨틱 웹을 위한 표준 온톨로지 언어로 제안된 OWL(Web Ontology Language)을 바탕으로 패싯형 시소러스인 AAT(Art and Architecture Thesaurus)의 개념 체계를 이용한 온톨로지 스키마를 구현하여 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 기반 시스템을 구축하였다. 특히, 개념의 범위를 AAT의 Furniture 패싯 이하의 용어에 한정하였고 이 중 개념관계가 다양하고 많은 어휘를 가진 하위 패싯인 Chair 개념을 중심으로 시스템 구현 및 테스트를 하였다. 이 시스템은 올톨로지로 정의된 개념을 검색하며, 동의어에 대해 항상 우선어(Preferred term)를 제시하여 어휘를 제어한다. 또한 질의어를 중심으로 한 용어간의 관계를 이용자에게 제시하고 관련어 및 개념의 분류기준 속성을 제시한다. 그 밖에 개념에 인스턴스 값을 입력하고 이를 RDF 문서로 재생산하는 시스템을 구축하여 온톨로지 시스템 응용의 일례를 제시하였다. 이 과정에서 여러 온톨로지를 도입하였고, 인스턴스 값을 담기위한 컨테이너 기반으로 메타데이터 요소를 사용하였다.
이제 인터넷은 시맨틱 웹(Semantic Web)의 형태로 진화 발전하고 있다. 그 결과 시맨틱 웹의 지식을 표현하는 백본 인 온톨로지가 매우 중요하게 인식되고 있다. 그러나 온톨로지를 구축하는 것은 많은 시간과 자원을 필요로 하는 작업이다. 이로 인해 온톨로지 추출도구(ontology extraction tool)에 대한 개발의 필요성이 지난 십여 년간 제기되어 왔으며, 온톨로지를 자동으로 추출하거나 온톨로지 구축을 돕는 도구들이 개발되었다. 그러나 여러 온톨로지 자동추출도구들 중에 구축하고자 하는 온톨로지의 사용자 요구사항에 적합한 자동추출도구를 선택하기 위해서는 이런 도구들에 대한 평가지표가 필요하다. 하지만, 현재 이런 도구들을 평가하기 위한 포괄적인 평가 프레임워크(comprehensive evaluation framework)가 존재하지 않는다. 본 연구에서는, 문헌연구를 수행하여 온톨로지 자동추출도구가 갖춰야 할 핵심 요소들을 찾고, 온톨로지 추출도구들을 평가하기 위한 일련의 평가지표들을 개발했다. 또한 본 연구에서 제안하는 평가지표에 따라 온톨로지 자동추출도구인 OntoLT, Text-To-Onto, TERMINAE, OntoBuilder를 평가해 보았다.
This paper introduces a methodology for construction of ontology-based product knowledge Map. For CPC(Collaborative Product Commerce) environment, engineering application of ontology has been studied . However, there are no generic and comprehensive methodologies for ontology construction yet because of such problems: dependency on experience of ontologist and domain experts and insufficiency of detail stages or rules. To solve those problems, we propose a methodology to construct ontology from engineering documents in semi-automatic. We use middle-out strategy and term's axioms, sub-definitions, to build ontology map. 5-turple ontology structure, semantic network and First order logic (FOL) are used for ontology definition in this study.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제11권1호
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pp.79-88
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2023
This study aimed to develop an ontology for Thai country songs by using the seven steps of an ontology development process. Hozo-Ontology Editor software and Ontology Application Management Framework were tools used in this study. Nine classes of ontology were identified: song, singer, emotion, author, language used, language type, song style, original, and content, and it was found that the song class had a relationship with all of the other classes. The developed ontology was evaluated by seeking opinions from experts in the field of Thai country songs, who agreed that the ontology was highly effective. Additionally, the evaluation employed the knowledge retrieval concept, and the precision, recall, and overall effectiveness were measured, with a precision of 92.59%, a recall of 86.21%, and an overall effectiveness (F-measure) of 89.28%. These results indicate that the developed ontology is highly effective in describing the scope of knowledge of Thai country songs.
This study is to design a Semantic Navigation Retrieval System for Oriental Medicine Articles based on a XTM so that people can search and use them more effectively than before. Keywords extracted from articles are categorized 4 topics : herbs, prescription, disease, and action. Keywords analysis Ontology is modeled based on 4 topics and their relations, and then represented Topic maps. Next, Article analysis Ontology is consist of title, author, keywords, abstracts and organization Topics from metadata. Keywords and Article analysis Ontology were integrated through Keywords Topic. Korean Medical Article Retrieval System is optimistic in terms on search results supporting semantic navigation in the information service aspects and easier accessibility because all related information are semantically connected with each different DBs.
Semantic Web and its related technologies have been opening the era of information sharing via Web. In the meantime, there are several huddles to overcome toward the new era and one of the major huddles is information integration issue unless we build and use a single unified but huge ontology which address everything in the world. Particularly in e-business area, information integration problem must be a great concern in search and comparison of products from various internet shopping sites and e-marketplaces. To overcome such an information integration problem, we propose an ontology driven mapping algorithm between heterogeneous product classification and description frameworks. We also perform comparative evaluation of the proposed mapping algorithm against a well-known ontology mapping tool, PROMPT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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