본 연구는 키워드 기반의 단순 검색이 아닌 개념의 관계와 추론을 통해 연관정보 및 계층 정보를 함께 보여 줄 수 있는 수산용의약품 도메인 온톨로지 구축 방안을 제안한다. 이를 위해 수산분야 종사자들로부터 적합성질문 목록을 조사하여 개념 및 용어를 도출하는 선행과정을 수행한다. 다음으로 온톨로지 언어인 OWL을 지원하는 Protege-OWL 편집기를 이용하여 온톨로지 모델링 과정을 기술한다. 그리고 마지막으로 구축된 온톨로지를 통해 사용자들이 수산용의약품에 대한 관련 정보를 쉽게 찾아갈 수 있는 사용자 인터페이스를 제안한다. 이는 수산용의약품과 연관된 질병, 어종, 약품평가 내역을 다른 위치로 이동하지 않고 한 화면 내에서 확인 할 수 있게 됨으로써 관련 전공학생, 수산질병관리사, 양식어민들에게 필요한 정보에 대한 효과적인 검색 방법을 제공한다.
시맨틱 웹과 시맨틱 웹 서비스의 논리적 기반이 되는 온톨로지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. W3C는 웹 온톨로지 기술을 위한 표준 언어로 OWL을 발표했고, OWL로 기술된 온톨로지는 웹 서비스, 유비쿼터스 컴퓨팅 등에서 활용되고 있다. 그러나 OWL의 복잡한 문법 구조는 OWL 온틀로지 개발을 어렵게 하고 있어, 직관적으로 OWL 온틀로지를 개발할 수 있는 방법이 요구되었고. 이를 위해 Protege 등 많은 온톨로지 편집기들이 개발되었다. 본 논문에서는 쉬운 OWL 온톨로지 편집을 위해 개체 중심의 온톨로지 시각화를 통한 온톨로지 편집기 개발에 관한 내용을 담고 있다. 이 편집기는 JDK 1.4 환경에서 개발되었으며 OWL 온톨로지 분석을 위해 Jena2 API를 사용하였다.
본 논문은 온톨로지를 이용한 건설정보의 체계적인 관리 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 특히 설계자와 시공자가 필요로 하는 공법 정보를 체계적으로 관리할 수 있는 방안을 제안하고자 하였다. 본 논문에 사용된 정보는 10년간의 신한옥 기술 개발의 결과물인 실증 시공 사례이다. 개발된 신한옥의 신공법은 온톨로지 에디터인 Protege를 이용하여 정리하였다. 이를 위해 기존 연구에 대한 고찰을 통해 온톨로지 개념과 온톨로지 구축 과정을 정리하였다. 또한 신한옥 시공법 도메인 온톨로지를 구성하기 위한 개념도를 제안하였고, Protege의 SPARQL Query 기능을 이용하여 제안된 온톨로지의 실효성을 검증하였다. 마지막으로 정의된 클래스와 시공법 메타데이터를 OWL을 사용하여 웹에 발행하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권3호
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pp.171-177
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2011
The decision making process is based on accurate and timely available information. To obtain precise information from the internet is becoming more difficult due to the continuous increase in vagueness and uncertainty from online information resources. This also poses a problem for blind people who desire the full use from online resources available to other users for decision making in their daily life. Ontology is considered as one of the emerging technology of knowledge representation and information sharing today. Fuzzy logic is a very popular technique of artificial intelligence which deals with imprecision and uncertainty. The classical ontology can deal ideally with crisp data but cannot give sufficient support to handle the imprecise data or information. In this paper, we incorporate fuzzy logic with heavyweight ontology to solve the imprecise information extraction problem from heterogeneous misty sources. Fuzzy ontology consists of fuzzy rules, fuzzy classes and their properties with axioms. We use Fuzzy OWL plug-in of Protege to model the fuzzy ontology. A prototype is developed which is based on OWL-2 (Web Ontology Language-2), PAL (Protege Axiom Language), and fuzzy logic in order to examine the effectiveness of the proposed system.
지식지도는 지식 간의 상호 연관성을 기초로 전체적인 지식의 현황을 보여주는 도식으로, 상황에 따라 다양하게 해석 및 적용될 수 있는 지식의 특성을 보다 형식화되고 정형화된 방식으로 표현하기 위해 온톨로지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 지식 네트워크에 나타나는 지식 간 상호참조적 네비게이션이 가능하도록 온톨로지 기술을 기반으로 지식지도를 정의하고 표현하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 타당성을 검증하기 위하여, 온톨로지 모델링 도구인 Protege-OWL을 이용하여 실제 지식지도를 모델링하고, 몇 가지 예제를 통해 구현된 온톨로지 기반 지식지도가 실제로 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 반영하는 지식네트워크를 구성하는지 알아본다.
본 논문은 웹에 산재되어 있는 OWL/RDF(S) 도메인 온톨로지에 대한 검색 시스템을 설계하여, 온톨로지의 재사용성을 극대화 하는데 그 목적이 있다. 컴퓨터와 인간이 정보를 공유하고, 의미적인 상호작용을 위한 시맨틱 웹에 대한 연구가 활발이 진행되고 있다. 시맨틱 웹을 실현하기 위해 개념들의 정의와 개념들간의 관계를 형성하는 온톨로지의 구축이 필수요소가 됨에 따라 온톨로지를 구축하기 위해 OWL, RDF(S) 그리고 DAML+OIL 등의 많은 온롤로지 언어가 개발되었고, 이들 언어를 기반으로 하는 Protege, OILEd와 KAON 등의 사용자들에게 온톨로지 구축의 편리성을 제공하는 온톨로지 구축 도구들도 50여가지 이상 개발되었다. 이러한 이유로 많은 온톨로지들이 개발되고 있다. 그렇지만 온톨로지의 가장 큰 특징은 동일 도메인의 온톨로지의 재사용인데, 산재되어 있는 온톨로지들을 검색하기 어렵고, 이들을 한데 모아놓은 저장소 또한 갖추어지지 않아 동일한 도메인 온톨로지가 존재할지라도 새롭게 온톨로지를 구축해야한다. 이에 본 논문에서는 웹상에 존재하는 온톨로지들의 검색을 용이하게 하여 지식 정보의 재사용을 최대화하기 위하여 본 연구를 진행하고 시스템을 설계하였다.
오늘날 효과적인 정보검색을 위해 지능형 검색에 대한 다양한 기법들을 사용하고 있다. 이중에서 효과적인 검색 방법은 온톨로지 기술을 적용하는 것이다. 온톨로지는 시맨틱웹에서의 핵심기술이라 할 수 있다. 시맨틱웹에서 온톨로지 기술은 간단하면서 정확하게 추론엔진을 통하여 관련 정보를 검색하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 대학, 대학원, 구성원을 중심으로 정보를 검색할 수 있는 온톨로지 기반 대학정보검색 시스템을 설계 및 구현을 하고자 한다. 대학, 대학원, 구성원 정보들의 계층구조를 수집하였으며, 온톨로지 개발도구인 protege 에디터를 이용하였다. 대학정보를 온톨로지로 설계하기 위해 설계된 대학정보 온톨로지를 protege 에디터의 추론기능을 이용하여 검증하였으며, 검증된 온톨로지는 지나 추론엔진을 적용하여 웹서비스 할 수 있도록 대학정보검색 시스템을 구현하였다.
Feature models are widely used to model commonalities and variabilities among products during software product line development. Feature configurations are generated by selecting the features to be included in individual products. Automated tools to identify errors or inconsistencies in the feature models and configurations are essential to successful software product line engineering. This paper proposes a verification technique and tool based on semantic web technologies such as OWL, SWRL and Protege API. This approach checks the feature model and configuration based on predefined rules and provides information on existence of errors as well as the kinds of those errors. This approach is extensible due to ease of rule modification and may be easily applied to other environments because semantic web technologies can be easily integrated with other programming environments. This paper demonstrates how various semantic web-related technologies can support automatic verification of one kind of software development artifact, the feature model.
본 논문은 미래의 유비쿼터스 컴퓨팅에서 지식 데이터 베이스로 활용될 수 있는 서비스 지향 무선센서 네트워크 온톨로지 모델을 설계한다. 기존의 접근방식과 달리 본 논문은 사용자 중심의 서비스가 가능하도록 서비스 항목에 초점을 두고, 새로운 서비스 클래스(ServiceProperty, LocationProperty, PhysicalProperty)들과 이들에 대한 속성, 그리고 제한사항들을 정의하였다. 또한 기존 온톨로지(GML, SWE, SensorML, SUMO, OntoSensor)들과의 병합은 서비스항목들만을 고려하여 OWL의 오브젝트 프로퍼티인 "equivalentClass"을 사용하여 처리하였다. 제안된 모델의 설계와 타당성 검증은 각각 Protege 3.3.1과 추론 도구인 Racer 1.9.0을 이용하였으며, SPARQL 질의어를 사용하여 기존 온톨로지 내의 속성과 관계없이 새롭게 정의된 속성을 사용한 서비스 검색 결과를 제시하였다.
OWL 온톨로지는 실세계의 도메인 지식을 모델링 하는데 적합하다. 또한 명백하게 정의된 지식으로부터 암시적인 새로운 지식을 추론할 수 있다. 하지만 이 모델링된 지식은 완전할 수 없다. 사람이 가지고 있는 모든 상식을 모델링 할 수 없기 때문이다. 온톨로지는 완전한 지식표현을 위한 무결성 제약조건과 예외 처리와 같은 비단조 추론을 지원할 방법이 없다. 디폴트 규칙은 온톨로지 안의 특정 클래스에 대한 예외를 처리할 수 있다. 또한 무결성 제약은 온톨로지에 정의된 클래스의 제한조건(restriction)에 인스턴스가 일관되게 할 수 있다. 본 논문에서는 Open World Assumption(OWA) 기반의 온톨로지와 Closed World Assumption(CWA) 기반의 비단조 추론을 지원하는 규칙의 지식베이스를 통합하여 Open World 와 Closed World 추론을 모두 지원하는 실질적인 추론 시스템을 제안한다. 이 시스템은 온톨로지에 정의된 불완전한 개념을 다룰 때 OWA기반이라서 발생하는 문제점을 ASP(Answer Set Programming)를 사용하여 해결방안을 제안한다. ASP는 논리 프로그래밍 언어로써 비단조 추론을 허용하며, 서술 논리 지식베이스에 CWA 기반의 질의를 가능하게 한다. 제안하는 시스템은 Protege에서 제공하는 Pizza 온톨로지를 예로써 비단조 추론이 필요한 경우를 보이고, 잘 알려진 온톨로지들로 성능 평가하여 본 시스템의 정당(sound)하고 완전(complete)함을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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