• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.95-97
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• 2012

다양한 온톨로지들이 구축되고 이를 적용한 시스템들이 늘어가면서 시스템 간 상호운용성에 문제가 발생하게 되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 공통 개념이라 볼 수 있는 온톨로지를 메타데이터 레지스트리에 등록하고, 이를 기반으로 한 시스템들이 개발되면서 시스템 간 상호운용성이 향상되었다. 하지만 서로 다른 메타데이터 레지스트리를 기반으로 한 시스템 간에는 상호운용성 문제가 여전히 존재하므로, 메타데이터 레지스트리에 등록된 온톨로지 간 매칭 방법에 대한 필요성이 대두되었다. 기존의 온톨로지 매칭 방법들은 온톨로지의 규모가 작을 경우 정확한 매칭 결과를 제공하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 이 논문에서는 메타데이터에 레지스트리에 등록된 온톨로지들을 매칭하기 위하여 메타데이터 레지스트리의 구조상의 특징을 반영하여 온톨로지를 확장한다. 그리고 확장된 온톨로지를 이용하여 온톨로지를 매칭 함으로써 정확한 매칭이 이루어지는 온톨로지 매칭 방법을 제안한다. 또한 제안 방법의 장점을 보이기 위해 기존 온톨로지 매칭 방법들과의 비교평가를 수행한다. 제안 방법은 매칭의 정확성을 보장하고 효율성을 높이며 메타데이터 레지스트리간 상호운용성을 높인다.

• 지능정보연구
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• 제13권4호
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• pp.91-104
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• 2007

온톨로지 매칭 기술은 시맨틱 웹을 비롯한 여러 분야에서 중요한 기술 중 하나이다. 온톨로지 매칭은 두 개의 온톨로지를 입력으로 받고, 이를 몇 개의 매개변수로 구성된 특정 알고리즘을 이용하여 두 온톨로지 간의 매칭 관계를 알아내는 절차를 말한다. 온톨로지 매칭은 대용량 온톨로지의 통합이나, 지능화된 통합 검색의 구현 및 여러응용프로그램에 의한 도메인의 공유 등 여러 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 일반적으로 온톨로지 매칭의 성능은 온톨로지 매칭이 사용되는 환경과 관계없이 매칭 결과에 대한 측정만으로 평가되어 왔다. 따라서 대부분의 연구는 매칭 결과를 최적화하기 위해 매개변수를 조절하는 것에 집중하였다. 본 연구에서는 기존의 측정방법에 따른 높은 측정결과만을 목표로 하지 않고 온톨로지의 성격과 매칭 결과의 사용 목적에 따라 매개변수를 적절히 변화시켜야 한다는 점에 주목하고, 주어진 환경에 맞게 매개변수를 조정하는 방법론을 제안하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.571-576
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• 2024

온톨로지는 도메인 전문가에 의해 만들어지지만, 동일한 내용이라도 전문가마다 도메인 지식에 대한 이해가 다르기 때문에 상이하게 표현될 수 있다. 아직 온톨로지 표준화가 부족하기 때문에 동일한 도메인 내에 여러 개의 온톨로지가 존재할 수 있으며, 이로 인해 온톨로지 이질성이라는 현상이 발생한다. 따라서 우리는 온톨로지 이질성 문제를 해결하기 위해 SCBOW(: Siames Continuois Bag Of Words)와 BERT(: BiDirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 결합한 새로운 온톨로지 매칭 방법을 제안한다. 온톨로지를 그래프로 표현하며, 온톨로지 매칭 문제에서 발생할 수 있는 일대다 문제를 해결하기 위해 SimRank 알고리즘을 사용한다. 실험 결과 우리의 접근 방식이 전통적인 매칭 알고리즘보다 약 8%의 성능 향상을 보였다. 제안 방법은 온톨로지 매칭에 사용되는 정렬 기술을 향상하고 개선할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.483-486
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• 2009

본 논문은 클러스터링 탐색 방법과 온톨로지 학습 방법을 융합하여 보다 더 효율적인 검색 방안을 제안한다. 이를 통해 키워드가 정확하게 일치하지 않더라도 사용자가 원하는 웹 서비스를 검색할 수 있고, 반대로 키워드가 일치하지만 사용자가 의도하지 않은 웹 서비스는 검색 결과에서 제거할 수 있다. 주된 아이디어는 매개변수들 사이의 숨은 시맨틱 개념을 찾아내어 온톨로지를 학습하고, 확장된 키워드 탐색 방법과 온톨로지 활용 방법을 혼합 사용하여 보다 지능적인 웹 서비스 매칭을 수행하는 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.25-33
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• 2006

시맨틱 환경에서의 시맨틱 검색을 위해서는 분산된 자원의 관리와 처리가 중요한 요소이다. 분산된 자원의 효율적인 검색을 위해서는 온톨로지의 사용이 필수적이지만, 모든 자원에 대한 통합적인 온톨로지를 구축하는 것은 현실적으로 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 웹 환경에서의 대부분의 자원은 관계형 데이터베이스 형태로 저장되어져 있다고 가정하고, 시맨틱 검색을 위하여 분산된 관계형 데이터베이스 테이블과 도메인 온톨로지간의 매칭을 위한 방법을 제안한다. 기존의 관계형 데이터베이스와 도메인 온톨로지간의 매칭에 관한 연구들은 관계형 데이터베이스에서 로컬 온톨로지를 추출하여 도메인 온톨로지와의 매칭을 수행하였다. 그러나, 로컬 온톨로지를 추출하는 과정에서 도메인 온톨로지와의 상관관계를 이용하지 않음으로 인하여 도메인 정보가 손실되는 문제점을 가지고 있다. 이에 대한 해결책으로 관계형 데이터베이스의 인스턴스들과 도메인 온톨로지의 인스턴스간의 유사도 측정을 통한 정보 손실을 방지하였으며, 관계형 데이터베이스내의 테이블들간의 관계와 온톨로지에서의 클래스들간의 관계 정보를 이용하여 보다 효율적인 매칭이 가능하도록 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.177-185
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• 2006

문제해결학습을 수행하는데 있어서 가장 큰 문제점은 학생들이 문제 해결에 필요한 학습 정보를 수집하는데 많은 시간과 노력이 필요하다는 점이다. 이는 기존의 웹 기반 검색 시스템이 단순 키워드 매칭 검색 방법을 사용하고 있기 때문이다. 단순 키워드 매칭 검색방법은 단순히 키워드의 매칭 여부만으로 학습 정보를 검색하게 된다. 따라서 학생들이 정보를 찾는데 많은 시간과 노력을 투자하여야 하며, 학습 방향을 잃을 수 있는 문제점들을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 온톨로지 기반 검색 시스템을 설계 구 현하고 중학교 사회과 문제해결학습에 적용해 보았다. 그 결과 온톨로지 기반 검색이 기존의 웹 검색보다 더 효과적인 것으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.59-69
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• 2010

웹 서비스들의 수가 급격하게 증가함에 따라 사용자가 적합한 웹 서비스를 찾는 것은 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 그러나 전통적인 키워드 탐색 방법은 다음의 두 가지 이유 때문에 문제가 있다: (1) 웹 서비스에 대한 의미적인 정보들을 활용하지 못한다. (2) 사용자의 요구사항을 정확하게 표현하지 못한다. 이러한 키워드 기반 탐색 방법의 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 하나의 새로운 구문 분석 및 온톨로지 학습 방법을 제안한다. 구문 분석 방법은 키워드를 일반화하여 검색 범위를 넓혀주고, 온톨로지 학습 방법은 상관관계를 표현하여 깊이 있는 탐색을 유도한다. 이러한 두 방법을 결합함으로써 재현율과 정확률 둘 다 향상 시킬 수 있는 기법이 될 수 있다. 제안된 방법은 508개의 웹 서비스 집합에 대한 실험을 수행하여 그 성능의 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.169-171
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• 2006

인터넷이 보다 대중화되고 광범위해지면서 의미적 관계에 따라 정보를 저장하는 온톨로지 시스템이 미래의 지능적인 컴퓨터를 위한 적절한 수단으로 각광받고 있다. 하지만 온톨로지와 같은 메타 데이터를 사용한 방법은 그 사용 목적 또는 작성자의 개인적인 관점에 따라 다양한 이질적인(heterogeneous) 형태를 띠게 된다. 이러한 이질적인 정보들은 데이터가 다른 시스템에서 처리되는 것을 어렵게 한다. 정보의 상호운용성을 보장하기 위해서는 서로 다른 온톨로지 시스템간의 개체에 대한 유사도를 평가할 수 있어야 한다. 따라서 두 개의 다른 OWL 언어로 정의된 온톨로지 사이에서 두 개의 엔티티의 유사도를 측정하기 위한 새로운 유사도 척도(similarity measure)를 제안하였다. 이는 온톨로지 상의 이질적인 정보를 통합하는데 사용되며, 온톨로지 비교(comparison), 정렬(alignment), 매칭(matching) 그리고 병합(merging)의 기반이 되는 중요한 기법이다. 새로운 유사도 척도는 특정한 매핑 정보를 사용하지 않고 온톨로지 언어의 속성을 기반으로 하므로 OWL을 사용한 온톨로지 간의 유사도 검색에 곧바로 적용될 수 있는 장점을 지닌다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.269-276
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• 2007

온톨로지 매핑 기술은 시맨틱 웹을 비롯한 여러 분야에서 중요한 기술 중 하나이다. 온톨로지 매핑은 두 개의 온톨로지를 입력으로 받고, 이를 몇 개의 매개변수로 구성된 특정 알고리즘을 이용하여 두 온톨로지 간의 매칭 관계를 알아내고 이를 표현하는 절차를 말한다. 온톨로지 매핑을 이용하여 대용량 온톨로지의 통합이나, 지능화된 통합 검색을 구현할 수 있고, 여러 응용프로그램이 하나의 도메인을 공유하는 등 여러가지 방안으로 사용할 수 있다. 일반적으로 온톨로지 매핑의 성능을 판단하는데 있어서 매핑 결과를 측정하는 방법론의 측정 값을 주로 고려해왔다. 본 연구에서는 매핑을 수행할 때 두 개의 파라미터를 사용하였는데 하나는 알파이고 하나는 Threshold이다. 이것은 매핑의 정확성을 판단하는데 많은 영향을 미친다. 앞서 언급했듯이 매핑결과에 대한 측정값을 중요하게 여기기 때문에 많은 매핑관련 연구에서 알고리즘이 좋은 측정값을 도출할 수 있도록 파라미터를 조절하는 것에 초점을 맞춰왔다. 본 연구에서 측정방법에 따른 높은 측정결과를 지향하는 것이 아닌 온톨로지의 성격과 매핑결과의 사용처에 따라 파라미터를 적절히 변화시켜야 한다는 점에 주목하고, 주어진 환경과 매핑의 사용처에 알맞게 파라미터를 조정하는 방법론을 제안하고자 한다.