• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.672-674
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• 2023

본 논문은 뉴로-심볼릭 구조를 바탕으로 일반 텍스트로부터 온톨로지 생성이 가능한 심층 신경망 기반 온톨로지 추출기를 제안한다. 온톨로지 추출 단계를 (i) 온톨로지 학습 및 (ii) 온톨로지 생성의 2 단계로 상정, (i) 일반 텍스트로부터 문장 구조 및 논리적 관계를 학습하는 트랜스포머 기반 심층 생성 신경망 출력을 이용하여 (ii) 계층적으로 결합한 심볼릭 추론기로 온톨로지를 생성하는 뉴로-심볼릭 구조 온톨로지 추출기를 구현하였다. 1800 개 훈련 집합으로 학습 후 200 개 테스트 집합으로 평가한 결과, 정확도 91.9%, Precision 100%, Recall 99.1%로 비교 모델 OpenIE 의 성능에 비해서 각각 83.8%, 1.8%, 3.5% 개선된 것을 확인하였다. 정성적 품질에 있어서, 복잡한 문장 (예: 관계대명사, 접속사, 중첩 구조)에서도 비교 모델에 비해 더 정밀한 온톨로지 생성 결과를 보였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.9
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• pp.904-917
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• 2010

Much research on ontology has been done during the last decade in order to represent knowledge and connect data semantically in AI and Semantic Web areas. However, ontologies might be represented and defined in different ways depending on knowledge and intention of users. It causes heterogeneity problem that the same concept can be differently expressed. This paper introduces a XOB (XMDR-based Ontology Builder) system based on XMDR to resolve the problem. XOB creates ontologies by reusing classes and relations defined in XMDR. XOB therefore is able to either solve or minimize the heterogeneity problem among ontologies. This paper introduces the conceptual model and overall architecture of the proposed system XOB. This paper defines the process, algorithm, ontology generation rule that is required to create ontologies by using concepts registered in XMDR. Our proposal supports higher standardization than the previous approaches, and it provides many advantages such as consistent concept usage, easy semantic exchange, and so on. Therefore, XOB enables high-quality ontology creation and reduces cost for ontology integration and system development.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.1297-1300
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• 2003

본 논문은 웹 온톨로지 데이터를 접근, 표현 및 처리 할 수 있는 온톨로지 객체 모델을 생성하기 위한 시스템이다. 시멘틱 웹의 대두로 인해 웹 상에 존재하는 데이터의 특성에 따라서 접근 할수 있는 방법도 다양화 되었다. 이에 웹 상에서 산재되어 있는 지식들을 가져와 각 도메인에 맞게 새로운 온톨로지를 생성하고 서로 다른 언어로 표현된 온톨로지를 계층 어휘들을 이용하여 시멘틱웹 환경에서 지식을 처리하기 위해 웹 온톨로지를 구축하고 처리할 수 있는 온톨로지 객체 모델을 제공하고, 온톨로지 객체 모델 API를 통해 외부 어플리케이션과의 정보를 교환한다. 본 논문에서는 웹 온톨로지를 표현하기 위한 모델을 계층별로 구별하여 프레임 기반의 상위 온톨로지(frame-based ontology layer), 다른 도메인에서도 사용이 가능한 공통된 어휘(vocabulary)를 표현한 핵심 온톨로지(generic ontology layer)와 각각의 온톨로지 언어에 의존적인 어휘를 표현한 기능 온톨로지(functional ontology layer)로 구성하여 표현의 중복을 없애고 재 사용성을 높이기 위한 모델을 제공함으로써, 온톨로지 추론, 병합 및 저작 도구 등의 외부 어플리케이션이 온톨로지 객체 모델에 손쉽게 접근할수 있고, 온톨로지에 대한 쉬운 지식 표현 및 핸들링을 제공할 수 있다.

• 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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• 2006.10b
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• pp.340-345
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• 2006

개인 디지털 콘텐츠 증가에 따른 개인 미디어의 관리를 위해 대량의 메타데이터를 자동으로 생성하는 연구가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 이용하여 개인 미디어 메타데이터를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 부족한 정보로부터 적합한 의미를 추출하여 메타데이터를 자동 생성하므로 콘텐츠관리의 어려운 문제점을 해결한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용자가 메모를 부착하기만 하면, 온톨로지 기반 추론을 통해 메타데이터를 자동 생성하는 방법으로 다음과 같은 세가지 기술과 특징을 갖는다. 첫째, 개인 미디어 온톨로지를 정의한다. 둘째, 미디어 메타데이터 표준을 정의한다. 미디어의 종류가 다르더라도 정의한 표준의 키워드만 추출할 수 있다면 미디어의 통합관리가 가능하다. 셋째, 메타데이터 자동 생성 기술을 연구한다. 단순히 온톨로지에 정의된 키워드의 의미만을 보지 않고, 온톨로지 기반의 추론엔진을 이용하여 사용자를 중심으로 관련 키워드의 관계를 고려한 메타데이터 생성의 정확성을 높인다. 이러한 기술을 기반으로 시맨틱 검색도 가능하며, 기존의 메타데이터 저작도구와 비교하여 보다 정확한 메타데이터 자동생성과 검색이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.1109-1112
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• 2003

시맨틱 웹은 웹 상의 정보에 의미를 부여하여 컴퓨터가 문서의 의미를 해석할 수 있도록 하기 위한 목적으로 제안된 것이다. 시맨틱 웹의 잘 정의된 의미를 다루기 위해서 RDF/RDFS, DAML+OIL, OWL 등의 웹 온톨로지 언어가 필요하다. 본 논문에서는 시맨틱 웹에서 사용되는 온톨로지 문서들을 이용하는 온톨로지 기반 지식 엔진 시스템에서 코어 엔진의 Ontology Access Layer에 해당되는 부분으로 웹 온톨로지 문서를 읽어서 Ontology Object Model로 생성해주는 기능을 하는 온톨로지 파서를 설계하였다. 논문에서 설계한 온톨로지 파서는 RDF, DAML+OIL, OWL 웹 온톨로지 문서들을 파싱하여 Ontology Object Model 을 생성한다. 그리고 파싱에 필요한 API를 제공해주며 문서를 읽고 저장해준다. 온톨로지 문서들의 Triple 값을 필요로 하는 시스템을 위해서 문서들의 Triple 형태의 결과 값도 제공해준다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2013.08a
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• pp.113-117
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• 2013

팀 버너스 리에 의해 '시멘틱 웹'은 1998년 제안되었으나 현재 새롭게 생성되고 있는 데이터 혹은 자연어 형식의 데이터를 시멘틱 검색을 위해 활용하기에는 아직까지 온톨로지 데이터베이스가 따라가지 못하고 있다. 이를 위해 온톨로지 구축의 구성요소인 공리(axiom)를 공공을 위한 데이터로 개발하여 시멘틱 검색에 활용하는 개념적 모델을 제안한다. 공리 데이터베이스는 단일 도메인에서 벗어난 시멘틱 검색을 위한 데이터베이스로서 도메인 온톨로지 구축에 기본적인 요소들을 제공하고, 이용자들이 시멘틱 검색을 통해 보다 만족한 정보검색을 할 수 있도록 한다. 또한 온톨로지 데이터를 확보하기 위해 정보생산자로부터 사전어휘에 대한 온톨로지 트리플을 생성하는 실험을 하였다. 온톨로지 자동구축에 대한 연구와 개발이 활발하지만 보편적 시멘틱 검색을 위해 정보생산자와 정보관리자가 많은 부분 데이터를 생성하고 검증해야할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.512-515
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• 2010

온톨로지는 시맨틱 웹의 핵심 기술로써 시맨틱 웹이 소개된 이후 다양한 온톨로지 생성 방법의 연구가 이루어져 왔다. 그러나 온톨로지는 작성이 어렵고 난해한 면이 있어 소수의 전문가 집단에 의해서만 만들어지고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 웹 2.0 기반 환경에서 사용자들이 생성한 온톨로지를 수집하여 대중 온톨로지를 완성하는 새로운 온톨로지 생성 방법을 제안한다. 본 논문에서는 집단지성을 이용한 최적화 기법 중 한가지인 ACO 를 온톨로지 생성 분야에 적용시켜 전문가가 아닌 일반 사용자들이 작성한 낮은 수준의 온톨로지를 모아 완성된 형태의 온톨로지를 생성한다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법을 통해 만들어진 온톨로지의 신뢰성을 검증하기 위하여 전문가 집단이 만든 온톨로지에 대해 정확도와 재현율을 계산하여 보인다. 본 논문에서 제시하는 방법은 복잡하고 난해한 기존 온톨로지의 제작 방법의 단점을 효과적으로 해결하며 대중적으로 시맨틱 웹이 활용될 수 있는 환경을 구축할 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.5
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• pp.1-11
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• 2010

The success of semantic web depends largely on the semantic annotation which systematizes knowledge for the construction and production of ontology. Therefore, the efficiency of semantic annotation is very important in order to change many knowledge expressions and generate into ontology instances. In this paper, we presents a generation system of rule-based ontology instances which are produced accurately and efficiently via semantic annotation in conventional web sites. In conventional studies, the manual process is necessary for finding relevant information, comparing it with ontology, and entering information. We propose a new method that manages keyword data regarding extracted information and rule information separately. Thus, it is quite practical to extract information efficiently from various web documents by adding a small number of keywords and rules. The proposed method shows the possibility of ontology instance generation which reuses the rules and keywords from the various websites.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.11 no.3
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• pp.275-283
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• 2005

Ontologies are the core components of the Semantic Web and knowledge-based systems. But it is difficult to find useful ontologies in actual domains. In order to build useful domain ontology, the conceptualization of the domain knowledge by knowledge experts of the specific domain and the specification of conceptualized knowledge with formal languages by ontology designers are required. In addition, structured and detailed guidelines and methods should be provided to be shared by the development team members. However, existing ontology building methodologies define and describe the skeletal structure of the whole building process at the top-layer. We build a useful academic ontology that is based on the conceptual knowledge structure in the domain of philosophy, and propose a detailed methodology to build a text ontology based on Topic Maps. Our methodology consists of two phases, ontology modelling and ontology implementation. We implement a philosophy knowledge portal to support retrieving and navigating of the philosophy knowledge.