• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1750-1752
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• 2010

본 논문에서 제안하는 초기 에이전트 기반 온톨로지 통합 프레임워크는 온톨로지 기반 응용에서의 온톨로지를 사용하는 에이전트를 위해 제안되었을 뿐만 아니라 온톨로지 통합 태스크와 관련되어 있다. 이 프레임워크에 의해, 에이전트의 행동이 상호작용 다이어그램으로 표현되어 진다. 이 프레임워크의 중요한 속성은 유연성과 확장성인데, 이것은 시스템에서 온톨로지 재사용을 허용함에 의해서 온톨로지 통합을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.185-188
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• 2010

온톨로지 간 이질성 문제를 해결하고 상호운용성을 향상시키기 위한 연구가 진행되어 왔으며, 최근 XMDR에 기반한 온톨로지 구축 방법이 제안되었으나 기존 연구와의 비교 평가가 부족하여 장점을 정확하게 보이지 못하였다. 따라서 이 논문에서는 XMDR 기반 온톨로지 구축 방법의 장점을 보다 명확하게 보이기 위해 정량적인 평가를 수행한다. 이를 위해 실제 온톨로지를 구축하고, 구축된 온톨로지는 온톨로지 참조 기반 온톨로지 구축 방법, 사전 참조 기반 온톨로지 구축 방법, 기존 방법론을 이용한 온톨로지 구축 방법을 평가 대상으로 하여 5가지 평가 지표로 분석된다. 평가 지표로는 구축된 온톨로지의 어휘 및 구조의 일관성 비교를 위하여 어휘 및 구조의 빈도수 평균과 엔트로피를 사용하고 구축 비용의 평가를 위하여 각 온톨로지의 구축 시간을 사용한다. 이러한 실험 및 평가의 결과로써, 온톨로지 참조 기반의 온톨로지 구축 방법은 다른 온톨로지 구축 방법들에 비해 온톨로지 어휘 및 구조가 일관적이고 효율적임을 보인다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1690-1697
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• 2006

온톨로지는 사람들 간의 정확한 의사소통을 가능하게 하고 시스템 사이의 상호운용성을 달성하기 위한 도구로서 다양한 분야에서 많은 기대를 받고 있는 기술이다. 온톨로지의 구축은 기존 온톨로지들간의 통합을 통해 더욱 효율적으로 이루어질 수 있다. 그러나 기존 온톨로지들이 표현 언어, 대상 도메인, 온톨로지 구성요소 등의 측면에서 다양한 형태와 특성을 가지므로, 온톨로지 통합이 이루어지기 위해서는 온톨로지들 간의 상호운용성의 확보가 필수적이다. 본 논문에서는 온톨로지를 분류하는 체계적인 프레임워크의 제공을 통해 온톨로지들 간의 상호운용성 확보를 지원하는 온톨로지 아키텍처를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 온톨로지 아키텍처는 온톨로지를 바라보는 3가지 관점에 따라 MDA에 기반한 온톨로지 표현 분류축, 시맨틱 도메인 분류축, 온톨로지 구성요소 분류축의 3개 분류축으로 이루어져 있으며, MDA의 4계층 메타모델링을 문법적인 기반으로 하고 있다. 온톨로지 아키텍처의 3개의 분류축은 온톨로지들 간의 문법적인 상호운용성과 의미적인 상호운용성을 향상시키기 위해 조화롭게 설계됨으로써 온톨로지 통합이 유연하게 이루어지도록 지원한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.329-332
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• 2009

이 논문에서는 보다 풍부하고 정확한 정보를 제공하기 위한 구조화 된 데이터를 이용한 웹 온톨로지 확장(Population) 모델을 제안한다. 시맨틱 웹이 등장하면서 웹 온톨로지의 구축이 필수 요소가 되었으며, 더욱 정확하고 보다 풍부한 정보를 제공하기 위한 웹 온톨로지 생성 모텔에 관한 연구의 필요성이 증가하였다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해서는 첫 번째로, 일관성 있고 보편적인 개념을 이용한 웹 온톨로지 스키마 생성과 이를 기반으로 한 온톨로지 간 상호운용성 향상이 요구된다. 두 번째로, 보다 풍부한 정보 제공을 위해 정의된 온톨로지를 확장할 수 있는 방법 개발이 요구된다. 이 논문에서는 메타데이터 레지스트리 (MDR, Metadata Registry)를 이용하여 생성된 구조화 된 데이터 기반의 온톨로지 학습 및 확장 모델을 제안한다. 된 데이터에 대한 개념과 이를 기반으로 한 학습 및 확장의 특징 등에 대하여 기술하고 제안 모델을 위한 시스템 구조에 대하여 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06a
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• pp.102-103
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• 2008

온톨로지가 대용량화됨에 따라, 구축 과정에 많은 인력이 투입되고, 그 과정 역시 복잡해지고 있다. 따라서 온톨로지 구축과정에서 발생하는 여러 가지 논리적 오류를 찾아내어 수정하는 작업은 중요하다. 또한 온톨로지 기반의 검색이나 온톨로지들을 통합할 때 온톨로지를 구성하는 개념간의 관계를 추론하는 것 역시 매우 중요하다. 본 연구의 목표는 온톨로지 구축 시 논리적 오류를 갖는 개념들을 찾아주고, 개념들 간에 관계를 추론하는 엔진을 구축하는 것이다. 본 논문에서 제안하는 Minerva는 OWL로 작성한 온톨로지 중 논리적 오류를 갖는 개념들을 찾아내어, 온톨로지 개발자들이 효과적으로 온톨로지를 구축하는 것과, 개념간의 관계를 추론해 줌으로써 온톨로지 기반의 서비스 어플리케이션 구축에 도움을 준다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.24 no.3
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• pp.343-362
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• 2007

The purpose of this study is to design and implement an ontology-based retrieval system for the electronic records of universities and to compare its performance with the existing keyword-based retrieval system. We used OntoStudio 1.4 for implementing an ontology-based retrieval system, and the test collection consisted of the following: (1) 5,099 electronic records of the 'personnel management notification' created by Korea Maritime University, (2) 20 topics (10 short-topics and 10 long-topics), and (3) the relevant assessments were conducted by the group of human experts. 10 university staff participated in the experiment of keyword-based searching and used the same test collection as used in the experiment of ontology-based searching. The ontology-based retrieval system outperformed to the keyword-based retrieval system in terms of Recall and Precision, and the same results showed in the test of the short-topics and long-topics comparison.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.05a
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• pp.388-392
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• 2009

웹 관련 기술의 발전과 더불어 정보시스템의 개발에서 기계가 자동 처리할 수 있는 데이터의 기술 방법으로 온톨로지의 사용이 보편화되고 있다. 온톨로지는 특정 영역의 개념과 그들간의 관계를 단순 명료하게 기술한다. 지식 발견을 위한 도메인 온톨로지 구축은 도메인의 이해, 데이터의 이해, 테스크의 이해, 온톨로지 학습, 온톨로지 평가, 정제 등 다단계를 통해 완성되나 전문성이 요구된다. 본 논문에서는 학습 기반 도메인 온톨로지 구축방법을 제안하고 건강데이터를 위한 온톨로지 구축에서 응용하였다. 제안된 학습 기반 온톨로지 구축 방법은 건강데이터의 세부 영역별 개념과 관계를 밝히는데 유용하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.2
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• pp.153-160
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• 2009

As size of ontology has been increased more and more, the descriptions in the ontologies become more complicated, Therefore finding and modifying unsatisfiable concepts is hard work in ontology construction process, Minerva is an ontology reasoner which detects unsatisfiable concepts automatically and infers subsumption relation between concepts in ontology, Most description logic based ontology reasoners (including Minerva) work using tableaux algorithm, Because tableaux algorithm is very costly, ontology reasoners need various optimization methods, In this paper, we propose optimizing methods to reduce execution time of tableaux algorithm based ontology reasoner. Proposed methods were applied to Minerva which was developed as preceding study result. In consequence the new version Minerva shows high performance.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.271-274
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• 2007

본 논문에서는 한방 온톨로지 기반의 자가진단 시스템을 위해 Jena API를 이용해 한방 온톨로지 기반의 관계를 검색하고, 이를 통해 검색 결과에 대한 정의와 속성 그리고 관계정보를 출력하는 시스템을 설계하고 구축하였다. 온톨로지 기반의 지능화된 의료 서비스를 이용함으로써, 한방분야의 질병 및 증상 정보에 정확성을 부여하고 체계적이고 질적으로 향상된 데이터를 제공한다. 온톨로지 기반의 추론시스템은 다음과 같은 특징이 있다. 첫째, 의미정보가 존재함으로써 검색가 틀려도 의미를 통한 추론이 가능하다. 둘째, 의미와 관계의 추론을 통해 정확한 매치가 없을 경우 유사 개념으로 매칭이 가능하다. 셋째, 단순한 키워드의 매칭이 아닌 의미정보를 이용한 정확한 매칭이 가능하다. 넷째, 관계정보를 이용하여 검색의 관련 정보를 추론할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.157-159
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• 2004

시맨틱 웹 기술을 활용한 시맨틱 검색은 문서의 의미를 온톨로지의 메타데이터로 생성하여 이를 바탕으로 검색을 수행하게 된다. 이와같은 온톨로지 기반의 시맨틱 검색은 논리를 바탕으로 추론을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 적용한 시맨틱 검색 시스템을 언급하고 시맨틱 검색 시스템에서의 성능향상을 위해 추론엔진의 작업메모리 영역의 부하를 줄여 기존의 시스템보다 빠른 성능의 시맨틱 검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 시맨틱 검색 시스템의 성능향상을 위한 방법론으로는 다음과 같다 첫째, 추론엔진이 검색 도메인내의 전체 메타데이터를 가지고 추론을 수행하지 않고 메타데이터의 온톨로지부분 만을 사용하여 사용자가 원하는 질의문을 추론하여 검색에 사용하게 한다. 둘째, 시맨틱 검색 방법에서 Dirtectly 매칭 검색과 시맨틱 추론검색을 병행하여 수행하게 한다. 이를 위해 본 논문에서는 메타데이터의 온톨로지부분과 인스턴스부분을 분리하는 단계와 분리된 온톨로지부분에서 사용자가 원하는 질의를 추론하는 단계, 추론된 질의문을 검색시스템에서 매칭하는 단계를 수행하게 된다. 이러한 방법은 메타데이터의 양이 증가하여도 온톨로지부분은 증가하지 않으므로 추론엔진에서 전 방향 추론단계의 수행시간을 단축과 추론엔진의 호출 횟수를 단축시키는 결과를 가져온다.