Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2014.04a
  • /
  • Pages.741-744
  • /
  • 2014
  • /
  • 2005-0011(pISSN)
  • /
  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A method of Automatic Schema Evolution on DBpedia Korea

한국어 디비피디아의 자동 스키마 진화를 위한 방법

  • Kim, Sundong (Dept. of Industrial & Systems Engineering, KAIST) ;
  • Kang, Minseo (Dept. of Knowledge Service Engineering, KAIST) ;
  • Lee, Jae-Gil (Dept. of Knowledge Service Engineering, KAIST)
  • 김선동 (한국과학기술원 산업 및 시스템공학과) ;
  • 강민서 (한국과학기술원 지식서비스공학과) ;
  • 이재길 (한국과학기술원 지식서비스공학과)
  • Published : 2014.04.22
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

디비피디아 온톨로지는 위키피디아에서 구조화된 데이터를 추출한 지식 베이스이다. 이러한 지식 베이스의 자동 증강은 웹을 구조화하는 속도를 증가시키는데 큰기여를 할 수 있다. 본 연구에서는 한국어 디비피디아를 기반으로 새로운 트리플을 입력받아 기존의 지식 베이스를 자동 증강시키는 시스템을 소개한다. 스키마를 자동 증강하는 두 가지 알고리즘은 최하위 레벨인 인스턴스가 지닌 프로퍼티, 즉 rdf-triple 단위에서 진행되었다. 알고리즘을 사용한 결과 첫째, 확률적 격상 방법을 통해 단계별로 입력받는 인스턴스와 하위 클래스의 프로퍼티를 이용하여 상위 클래스의 스키마가 정교해졌다. 둘째, 이를 바탕으로 타입 분류가 되어 있지 않았던 인스턴스들이 가장 가까운 타입에 자동 분류되었다. 지식 베이스가 정교해지면서 재분류된 인스턴스와 새로운 트리플셋을 바탕으로 두 가지 알고리즘은 반복적으로 작동하며, 한국어 디비피디아 지식 베이스의 자동 증강을 이루었다.

Keywords

Acknowledgement

Grant : WiseKB:빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식 베이스 및 추론 기술 개발

Supported by : 한국산업기술평가관리원