• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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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.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.13 no.4
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• pp.91-104
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• 2007

Ontology matching technique is one of the most important techniques in the Semantic Web as well as in other areas. Ontology matching algorithm takes two ontologies as input, and finds out the matching relations between the two ontologies by using some parameters in the matching process. Ontology matching is very useful in various areas such as the integration of large-scale ontologies, the implementation of intelligent unified search, and the share of domain knowledge for various applications. In general cases, the performance of ontology matching is estimated by measuring the matching results such as precision and recall regardless of the requirements that came from the matching environment. Therefore, most research focuses on controlling parameters for the optimization of precision and recall separately. In this paper, we focused on the harmony of precision and recall rather than independent performance of each. The purpose of this paper is to propose a methodology that determines parameters for the desired ratio of precision and recall that is appropriate for the requirements of the matching environment.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.3
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• pp.571-576
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• 2024

Ontologies are created by domain experts, but the same content may be expressed differently by each expert due to different understandings of domain knowledge. Since the ontology standardization is still lacking, multiple ontologies can be exist within the same domain, resulting in a phenomenon called the ontology heterogeneity. Therefore, we propose a novel ontology matching method that combines SCBOW(: Siames Continuois Bag Of Words) and BERT(: Bidirectional Encoder Representations from Transformers) models to solve the ontology heterogeneity issue. Ontologies are expressed as a graph and the SimRank algorithm is used to solve the one-to-many problem that can occur in ontology matching problems. Experimental results showed that our approach improves performance by about 8% over traditional matching algorithm. Proposed method can enhance and refine the alignment technology used in ontology matching.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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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.

• 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.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.10
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• pp.25-33
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• 2006

For semantic retrieval in semantic web environment, it is an important factor to manage and manipulate distributed resources. Ontology is essential for efficient search in distributed resources, but it is almost impossible to construct an unified ontology for all distributed resources in the web. In this paper, we assumed that most information in the web environment exist in the form of RDBMS, and propose a matching method between domain ontology and the existing RDBMS tables for semantic retrieval. Most previous studies about matching between RDBMS tables and domain ontology have extracted a local ontology from RDBMS tables at first, and conducted the matching between the local ontology and domain ontology. However in the processing of extracting a local ontology, some problems such as losing domain information can be occurred since its correlation with domain ontology has not been considered at all. In this paper, we propose a methods to prevent the loss of domain information through the similarity measure between instances of RDBMS tables and instances of ontology. And using the relational information between RDBMS tables and the relational information between classes in domain ontology, more efficient instance-based matching becomes possible.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.12
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• pp.177-185
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• 2006

It is a difficult problem that learner have to need much times and efforts to search informations for problem solving. This is caused that the web based search system used by this time have the searching method of simple keyword matching. The searching method of simple keyword matching search informations by method of whether it is simply matched with keyword. Therefore, Learner have to much times and efforts to search informations, and may lose or be out of his bearing. To solve this problems, We design and implement a ontology based search system. This system is apply to PBL of social studies on middle school students. As a result, This system is more effect than the web based search system used by this time.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.1
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• pp.59-69
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• 2010

With the growing number of web services, there arise issues of finding suitable services. But, the traditional keyword search method is insufficient for two reasons: (1) this does not capture the underlying semantics of web services. (2) this does not suffice for accurately specifying users' information needs. In order to overcome limitations of this keyword search method, we propose a novel syntactic analysis and ontology learning method. The syntactic analysis method gives us a breadth of coverage for common terms, while the ontology learning method gives a depth of coverage by providing relationships. By combining these two methods, we hope to improve both the recall and the precision. We describe an experimental study on a collection of 508 web services that shows the high recall and precision of our method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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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.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.05a
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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.