최근의 여러분야에서 검색되어지고 있는 인터넷 도메인 용어의 전문성의 표시화는 온톨리지를 통한 지식의 축적의 목표가 되고 있다. 도메인 용어의 중요성을 표시화 한다면 기계가 온톨리지를 이용하여 정보의 관리 및 해석을 스스로 하는 것이 가능할 것으로 본다. 본 논문에서는 온톨로지의 중요성 (weight)을 구성하는 속성을 확장된 퍼지를 사용하여 기존 웹문서의 구조정보로부터 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 특히 속성정보로 구성된 도메인 지식을 표시화 함으로써 속성추출 알고리즘을 개선하고, 추출결과의 품질을 향상시킨다. 5만문서를 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과 약 94%의 신뢰도의 속성정보를 추출할 수 있었다.
현재의 웹 검색은 단순히 키워드 매칭만을 수행하기 때문에 검색 결과가 사용자가 원하는 정보와는 의미적으로 상이한 결과들을 많이 포함하고 있다. 사용자가 원하는 정보와 의미적으로 정확히 일치하는 정보들을 추출하기 위해서는 웹 자원에 대한 정확한 의미 부여와 함께, 이를 파악하고 선택적으로 획득, 통합, 가공할 수 있는 온톨로지와 같은 시맨틱 웹 환경요소들이 필요하다. 웹 기술 표준화 단체인 W3C에서는 이와 같은 웹 자원에 대한 의미표현 기술로 OWL(Web Ontology Language)이라는 웹 온톨로지 표현 언어를 발표하였으나 아직 이를 효과적으로 저작, 편집할 수 있는 도구는 전무한 실정이다. 따라서 본 논문은 OWL을 기반으로 하여 온톨로지의 생성 및 편집을 효과적으로 제공할 수 있는 통합된 저작도구를 설계 및 구현하였다.
최근 전 세계적으로 소셜 네트워크 서비스의 사용자가 많이 증가하면서 많은 사람들이 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 있다. 그리고 소셜 네트워크 서비스를 사용하는 사용자들은 이를 이용하여 많은 정보를 공유하고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 사용자들이 공유하는 정보 중 음악과 관련된 정보와 개방형 API 를 이용하여 MP3 파일의 메타데이터인 ID3 태그 정보를 검색한다. 검색된 결과와 소셜 네트워크 서비스 사용자 정보를 이용하여 ID3 태그 온톨로지를 생성하고 생성된 온톨로지와 온톨로지 추론기를 사용하여 음악과 관련된 다양한 순위 분석 결과와 음악 및 사용자 추천 서비스를 사용자들에게 제공하기 위한 시스템의 설계를 보인다. 본 논문에서 제안한 시스템은 소셜 네트워크 서비스에 실시간으로 등록되는 글을 이용하기 때문에 최근 음악 트렌드를 쉽게 반영한다. 또한 순위 분석을 위해 수동적으로 자료를 수집하는데 들어가는 시간적 비용을 줄여준다. 그리고 제안한 시스템을 사용하여 제공된 정보는 음악 관련 산업에서 마케팅과 사업 전략자료 등 다양한 형태로 활용이 가능하다.
본 논문에서는 특정 도메인의 온톨로지 구성에 필요한 용어 간의 다양한 관계를 추출하여 자동으로 온톨로지를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 추출된 관계를 온톨로지의 구조에 공리 집합으로 인코딩하여 온톨로지로 구성한다. 효율적으로 해결하기 위해 집합의 검색 공간을 정수 프로그래밍 문제로 표현하며, 최적화를 위해 별로 도움이 되지 않는 규칙은 제거하는 단순한 축소를 사용하여 행렬을 감소시킨다. 결론적으로 본 논문에서는 주어진 데이터를 이용하여 패턴을 일반화하고, 유용한 패턴을 유지하면서 검색 공간을 줄이는 방법을 제시하며, 구조화된 온톨로지로 구성하는 알고리즘을 적용하여 추출된 관계를 이용해 자동으로 효율적인 온톨로지로 생성하는 방법을 제안한다.
사용자가 자신이 원하는 상품 또는 그와 관련된 상품을 구매하려고 할 때, 일반적으로 여러 상점들에 방문하여 상품들을 비교해 보고 구매를 결정한다. 본 논문에서는, 관련된 상품을 판매하는 상점을 사용자가 쉽게 검색할 수 있게 하여 효율적인 구매활동을 할 수 있도록 지원하기 위해, 사용자의 상황기반 검색을 통해 관련상점들의 정보를 지도상에 계층적으로 제공하는 엠비언트 서비스 모델 기반 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템에서 사용자는 자신의 위치정보와 휴대단말로 인식한 상점정보를 통해 자동으로 생성되는 엠비언트 쿼리를 이용하여 관련상점정보를 검색한다. 그리고 검색결과로써 관련상점정보를 키워드들의 계층구조 형태로 획득하고, 이 관련상점들의 위치정보를 지도 인터페이스를 이용하여 확인한다. 또한 제공된 키워드들의 계층구조를 선택하여 추가적인 다른 종류의 관련상점정보를 검색한다. 이로써 사용자는 검색을 위한 복잡한 검색과정 없이 직관적인 형태로 관련상점정보들을 획득할 수 있다. 이 시스템은 RFID기술, 지도기반기술, 위치정보 활용기술, 온톨로지 기술 등을 적용하여 구현한다. 그리고 구체적인 실생활 공간인 특정 상점지역 (경기도 고양시 일산 라페스타 쇼핑몰)을 대상으로 구현된 시스템에 대한 실험을 수행하고, 사용자가 관련상점들의 위치정보를 효율적으로 획득할 수 있음을 확인한다.
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.
본 논문은 자동차 부품 점검과정에서 발생할 수 있는 고장유형별 점검해야 할 부품을 연관관계로 나타내고 이를 온톨로지로 구현한 지능형 추천 프로세서를 제안하였다. 이를 위해 10가지 고장유형과 이에 연관된 부품을 설정하였고 5가지 뷰를 가진 추천 프로세스를 설계하고 시뮬레이션 하였다. 또한, 고장유형에 따라 점검해야 할 컴포넌트들에 대한 각 부품별 연관성에 따른 가중치 값을 조절함으로써 지능형으로 확장 추천이 가능하도록 하였다.
온톨로지는 시맨틱 웹의 핵심 기술 요소로서 지식을 개념화하고 명세화해서 의미론적 지식체계를 구축한다. 온톨로지는 개념적 모델링(Conceptual Modeling)을 통해 실제 세계의 지식(Real World Knowledge)을 표현하는 중요한 수단으로 제안되었고, 수많은 정보에 대한 지식관리를 효과적으로 수행할 수 있는 토대를 제공한다. 본 연구에서는 연구과제회의를 대상으로 온톨로지를 설계 및 구축한다. 과제 진행에 수반되는 다양한 회의와 관련자료는 과제의 성공적인 수행을 위해 반드시 관리되어야 한다. 일반적으로 회의에서 참석자들 사이에 정보 공유 및 자료 검색이 어렵고 회의일정 조정이 번거로우며 회의자료 관리가 체계적이지 못하다. 따라서 연구과제 진행과정의 회의와 관련자료들을 분석/분류해서 개념적 모델링을 통해 연구과제회의 온톨로지를 구축하고자 한다. 향후 이를 활용하여 지능형 반응 공간에서 회의 관리 및 서비스 제공을 할 수 있다.
현재 대부분 e-Learning에서 이루어지고 있는 교육은 학습(Loaming)이 아닌 단순 훈련(Trainning)만이 이루어지고 있다. e-Learning에서 진정한 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 수준에 맞는 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time) 학습이 단편적이 아닌 연속적, 통합적으로 이루어져야 한다. 이를 위해서는 기술적 관점뿐만 아니라, 발견적 학습(heuristic learning)관점에서 학습자원이 기술되고, 컴퓨터(에이전트)가 학습자원의 구성요소인 학습목표(Goal), 학습내용(Content), 학습맥락(Context), 학습구조(Structure), 학습전략(Strategy)의 의미(Semantic)와 관계(Relation)를 이해해 학습자에게 필요한 정보만을 검색, 추론해주고 이를 학습자 수준에 맞게 재가공해 학습자에게 지식(Knowledge)을 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time)으로 전달해주는 e-Learning 학습 환경이 필수적이다. 메타데이터(RDF), 온톨로지(Ontology), 에이전트(Agent) 매커니즘의 시멘틱 웹을 e-Learning 환경에 적용함으로써 학습자원의 구성요소의 의미와 관계를 파악해 적응적(Adaptive)으로 지식을 전달해 주어 자기 주도적 학습(Self-directed Loaming)을 실현해 줄 수 있다.
Nowadays world wide web has been abundunt in quantity. However, the quality decreaed. Due to the much information, we need to select search some key words and review the search results using keywords related search methods in order to obtain information users want. In this paper, we propose the system design of treatise retrieval through metadata reasoning using ontology. In the process of this design, we express a particular treatise information as semantic-based metadata using ontology instead of using simple keywords relationship which has been used conventionally.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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