• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.96-101
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• 2010

시맨틱 웹에서 핵심 연구는 온톨로지 파싱의 효율성이다. 온톨로지의 효율적 파싱과 추론은 시맨틱 웹의 궁극적인 목적인 의미적인 정보검색의 기반이 된다. 그러나 기존의 온톨로지 저작도구들은 온톨로지 파싱속도에 있어 효율적이지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 온톨로지가 기술하는 모든 사실을 빠르게 추출하기 위해 2단계에 걸친 온톨로지 파서를 설계 하였다. 정확하고 빠른 파서의 설계를 위해 토큰 추출기에서 온톨로지의 구문의 토큰을 1단계로 추출하고, 이를 바탕으로 트리플 추출기에서 Statement를 추출한다. 이에 본 연구에서 설계한 파서의 속도는 기존의 도구들의 파서보다 빠른 처리가 이루어 짐을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.7-13
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• 2006

시멘틱 웹의 대두로 인해 웹 상에서 데이터를 접근 할 수 있는 방법도 다양화 되었다. 이에 현재 진행되고 있는 웹 온톨로지 뿐만 아니라 기존에 구축된 지식베이스 시스템에 접근하여 데이터를 핸들링 할 수 있는 모델이 필요하다. 웹 온톨로지를 표현하기 위한 언어로 RDF(Resource Description Framework), DAML-OIL, OWL(Web Ontology Language)등이 사용되고 있다. 본 논문은 웹 온톨로지와 기존의 구축된 지식 베이스의 데이터를 접근, 표현 및 처리할 수 있는 온톨로지 객체 모델의 생성과 그 방법에 관한 것이다. 웹 온톨로지에 대한 접근 방법으로 각각의 언어에 맞는 파서(Parser)를 이용하여 메모리 상에 모델을 생성하여 접근하게 되어 있는 기존의 방법과는 다르게 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 구성한다. 이는 표현의 중복을 없애고 재 사용성을 높이기 위한 모델을 제공함으로써, 외부 어플리케이션(온톨로지 추론, 온톨로지 병합, 온톨로지 저작 도구 등)에서의 온톨로지에 대한 쉬운 지식 표현과 접근 및 핸들링을 제공할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권6호
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• pp.881-888
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• 2005

웹의 확산과 더불어 웹상에 존재하는 정보의 양은 예측할 수 없을 정도로 증가하였고, 웹 사용자의 이용수준과 요구 사항도 매우 다양하고 복잡해졌다. 사용자가 원하는 정보와 의미적으로 정확히 일치하는 정보들을 검색하기 위해서는 웹 정보에 대한 정확한 의미 부여와 웹 정보 사이의 의미적 연관성을 기술할 수 있는 지식 표현 수단으로써 온톨로지가 필요하다. 이러한 필요성에 따라 W3C에서는 웹 자원에 대한 의미 표현 기술로 OWL(Web Ontology Language)이라는 웹 온톨로지 언어를 발표하였으나 아직 이를 효과적으로 생성, 편집할 수 있는 전용 에디터(editor)의 개발은 아직 미비한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 웹 문서들 간의 의미적 연관성을 기술할 수 있는 OWL을 직관적인 인터페이스(interface)로 생성 및 편집할 수 있도록 OWL Parser, Internal DataModel, Visualization Module을 제공하는 온톨로지 에디터를 설계하고 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.573-576
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• 2004

시맨틱 웹에 이용되는 웹 온톨로지 언어들로는 RDF/RDFS, DAML+OIL, OWL 등이 있으며, 현재 W3C에서는 OWL을 웹 온톨로지 표준 언어로 삼고 있다. 기존의 웹 온톨로지 문서들의 파서는 대부분 RDF를 기반으로 한 Triple 모델을 기반으로 하여 파싱한다. 그러나 OWL의 경우는 triple 형태로 변환시키면 OWL Full의 형태를 가지게 되고 OWL 온톨로지의 표현력과 데이터의 손실을 가져오게 된다. 따라서 OWL 문서의 파싱을 위하여 우리는 OWL Abstract Syntax를 이용하여 Tree 모델을 가지는 OWL 파서를 만들고자 한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹에서 사용되는 웹 온톨로지들을 파싱하여 온톨로지 객체 모델을 생성해주는 기능을 가지는 온톨로지 파서를 설계, 구현하였다. 논문에서 설계한 온톨로지 파서는 RDF, DAML+OIL, OWL 웹 온톨로지 문서들을 파싱하여 온톨로지 객체 모델을 생성할 때, RDF 온톨로지의 경우는 Triple 모델 형태로 파싱을 하지만, OWL 온톨로지의 경우에는 OWL Abstract Syntax Tree 모델 형태로 파싱한 후, OOM으로 변환시켜준다. 이를 위해 웹 온톨로지 언어의 종류 구분과 OWL 온톨로지의 경우, OWL Full, OWL DL, OWL Lite의 서브 타입을 구별하는 기능도 추가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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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.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.290-294
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• 2005

의미적인 정보검색을 위한 시맨틱 웹에 대한 연구가 본격화되었다. 시맨틱 웹을 위한 핵심은 개념과 개념들 사이의 관계를 정의한 온톨로지이다. 온톨로지를 분석하고, 분석된 결과에 포함되어 있는 새로운 사실들을 추론하여 가능한 많은 결과를 이끌어 내는 것이 의미적인 정보검색의 기반이라 할 수 있다. 본 논문은 이러한 온톨로지에 정의된 개념들을 분석하는 범용적이고 빠른 파서와 파서를 통해 분석된 사실을 바탕으로 더욱 많은 새로운 사실을 추출할 수 있는 온톨로지 기반의 추론(Inference) 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2003년도 제2차 연례학술대회 발표논문집
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• pp.3-3
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• 2003

With biomedical literature expanding so rapidly, there is an urgent need to discover and organize knowledge extracted from texts. Although factual databases contain crucial information the overwhelming amount of new knowledge remains in textual form (e.g. MEDLINE). In addition, new terms are constantly coined as the relationships linking new genes, drugs, proteins etc. As the size of biomedical literature is expanding, more systems are applying a variety of methods to automate the process of knowledge acquisition and management. In my talk, I focus on the project, GENIA, of our group at the University of Tokyo, the objective of which is to construct an information extraction system of protein - protein interaction from abstracts of MEDLINE. The talk includes (1) Techniques we use fDr named entity recognition (1-a) SOHMM (Self-organized HMM) (1-b) Maximum Entropy Model (1-c) Lexicon-based Recognizer (2) Treatment of term variants and acronym finders (3) Event extraction using a full parser (4) Linguistic resources for text mining (GENIA corpus) (4-a) Semantic Tags (4-b) Structural Annotations (4-c) Co-reference tags (4-d) GENIA ontology I will also talk about possible extension of our work that links the findings of molecular biology with clinical findings, and claim that textual based or conceptual based biology would be a viable alternative to system biology that tends to emphasize the role of simulation models in bioinformatics.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권5호
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• pp.563-572
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• 2004

문장추상화(Sentence Abstraction)는 문장의 의사전달 기능이 보존된 단순화이다. 이는 문장교열(Sentence Revision)과 개념추상화(Concept Abstraction)를 동시에 가능하게 한다. 문장교열은 사람이 생각한 바와 문장으로 표현된 의미의 차이를 해결하는 방법이다. 개념추상화는 개념들의 공통된 요소로부터 얻은 보편적인 관념을 표현하는 것이다. 문장추상화는 문장의 주요구성성분들을 선별해 내고, 이들의 의미적인 정보를 파악하여 상위개념을 표현함으로써 문장교열과 개념추상화를 가능하게 한다. 본 논문에서는 문장추상화를 위한 구문분석기 LGPI+와, 온톨러지 OfN을 구체화하였다. 문장추상기 SABOT는 LGPI+와 OfN을 활용하며, 구문분석 결과를 처리하여 문장에서 추상화 할 후보난어를 선택한다. 문장추상화를 활용한 원문이해 시스템으로 23개 이야기의 58개 문단에 대해 중요 문장에 대한 문장재현율과 선별된 문장들의 주제관련성을 확인해 보았다. 실험결과, 문장재현율은 54～72%의 범위이었고, 주제관련성은 76～86% 정도의 비율로 나타났다. 이를 유사 시스템과 비교해 보았을 때, 약 10～20% 정도의 성능향상을 보인다. 본 논문에서는 문장추상화를 활용하여 글의 화제문을 효율적으로 선택할 수 있는 문장교열과 원문의 이해심도를 보다 더 깊게 할 수 있는 개념추상화가 가능함을 확인하였다.