개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.
On the Semantic Web, the content of the documents must be explicitly represented through metadata in order to enable contents-based inference. In this study, we propose a mechanism to convert the Conceptual Graph (CG) into Resource Description Framework (RDF). Quite a large number or representation languages for representing knowledge on the Web have been established over the last decade. Most of these researches are focused on design of independent knowledge description. On the Semantic Web, however, a knowledge conversion mechanism will be needed to exchange the knowledge used in independent devices. In this study, the CG could give an entire conceptual view of knowledge and RDF can represent that knowledge on the Semantic Web. Then the CG-based object oriented PROLOG could support the natural inference based on that knowledge. Therefore, our proposed knowledge conversion mechanism will be used in the designing of Semantic Web-based knowledge representation and inference systems.
본 논문은 시맨틱 검색 시스템에 관한 포괄적인 개념적 모델 제안과 실질적인 구현 사례를 제시한다. 제안된 시맨틱 검색 시스템은 개념적으로 3계층의 아키텍처 지식획득 계층, 지식표현 계층, 지식이용 계층으로 구성하여 설계 및 구현되었다. 지식획득(Knowledge acquisition) 계층은 다양한 소스(Source)의 콘텐츠(텍스트, 이미지, 멀티미디어등)로부터 시맨틱 메타데이터를 생성 및 저장하는 영역이다. 지식표현(Knowledge Representation) 계층은 온톨로지의 스키마와 인스턴스를 구축하고, 이러한 온톨로지 기반 질의 확장 등을 통해 시맨틱 검색을 처리하는 영역이다. 마지막으로 지식이용(Knowledge Utilization) 계층은 검색 이용자가 시맨틱 웹 언어 또는 온톨로지에 대한 지식이 없더라도 직관적으로 검색 질의(Query)를 입력하고 검색 결과를 확인할 수 있도록 구성하였다. 향후 제시된 시맨틱 검색 시스템은 기존 연구 수준의 시맨틱 검색 시스템을 상용화 수준으로 향상시킬 수 있는 계기가 될 것으로 기대된다.
This paper introduces efficient rule-based semantic search techniques to ontology-based knowledge commerce services. Primarily, the search techniques presented in this paper define rules of reasoning that are required for users to search using the concept of ontology, multiple characteristics, relations among concepts and data type. In addition, based on the defined rules, the rule-based reasoning techniques search ontology for knowledge commerce services. This paper explains the conversion rules of query which convert user's query language into semantic search words, and transitivity rules which enable users to search related tags, knowledge products and users. Rule-based sematic search techniques are also presented; these techniques comprise knowledge search modules that search ontology using validity examination of queries, query conversion modules for standardization and expansion of search words and rule-based reasoning. The techniques described in this paper can be applied to sematic knowledge search systems using tags, since transitivity reasoning, which uses tags, knowledge products, and relations among people, is possible. In addition, as related users can be searched using related tags, the techniques can also be employed to establish collaboration models or semantic communities.
시맨틱 웹 포탈은 시맨틱 웹 기술들을 이용하여 기존의 웹 포탈의 단점을 극복함으로써 보다 정확하고 효과적인 지식공유의 수단이 될 것으로 기대되고 있다. 시맨틱 웹 포탈은 각 분야의 지식을 표현하는 온톨로지를 구축하고 이를 연결함으로써 검색을 통해 상호 연결된 지식을 검색하도록 지원하여 그와 같은 목표를 달성하는데 기여할 수 있을 것이다. 본 연구는 디스플레이 산업을 모델로 하여 이상과 같은 요구조건을 만족시키는 시맨틱 웹 포탈을 설계하고, 그 과정에서 각기 다른 분야의 지식을 상호 연결하는 온톨로지를 구축하고자 한다. 그리고 온톨로지에 대한 효과적이고 자동화된 검색 및 탐색 방안을 제안함으로써 온톨로지의 구조에 대해 잘 모르는 사용자가 보다 쉽게 원하는 결과를 얻을 수 있도록 지원하고자 한다.
오늘날 지식관리시스템은 효과적으로 지식 프로세스를 지원하고. 다양한 비정형의 지식들을 처리하기 위한 다양한 시도들을 하고 있다. 그러나 지식 검색, 정보 추출, 관리 등에서 근본적인 약점을 갖고 있으며, 다양한 지식 자원들을 통합하고 연동하는데 어려움을 갖고 있다. 이런 한계들을 극복하고 지식관리 방식을 개선하기 위한 다양한 연구들이 시도되고 있다. 본 논문에서는 최근 주목받고 있는 시맨틱 웹 기술을 적용함으로써 지식관리시스템들이 직면한 한계들을 극복할 수 있는지, 그리고 어떤 장점과 기회들을 얻을 수 있는지 고찰하였다. 그리고 기존 지식관리시스템 아키텍처와 비교하여 변경되는 부분들을 살폈으며. 새로운 시맨틱 지식관리시스템 아키텍처와 향후 전망, 그리고 나아갈 바를 제시하고자 하였다.
The requirement to reuse a design knowledge have been enlarged with the automation of a design system. A design knowledge gives logical and technical meanings to design data of a problem area. The representation of the knowledge is distributed and developed independently. For this reason, we need a general methodology with a semantic interoperability of design knowledge. In this paper, we accept previous requirements by using semantic query system with ontology repository.
Semantic Web society initially focused only on data but has gradually moved toward knowledge. Recently rule beyond ontology has emerged as a key element of the Semantic Web. All of these activities are obviously aiming at making data and knowledge on the Web sharable and reusable between various entities around the world. If one of ultimate visions of the Semantic Web is to increase human's decision making quality assisted by machines, there is a missing but important part to be shared and reused. It is knowledge about constraints on data and concepts represented by ontology which should be emphasized more. In this paper, we propose Semantic Web Constraint Language (SWCL) based on OWL and show how effective SWCL can be in representing and solving an internet shopper's decision making problem by an implementation of a shopping agent in the Semantic Web environment.
This paper is concerned with knowledge representation schemes best suited for human resource management (HRM) problem domains including human resource planing, selection, placement, compensations, performance evaluation, training and labor-management relations. In order to suggest the scheme we consider two research gods. First, we evaluate and prioritize. The knowledge representation techniques of frames rules, semantic nets and predicate logic that hove been recommended to managerial domains. The combined Analytic Hierarchy Process technique is employed to combine individual judgments effectively between two different expert groups. As a result if we are to select a single knowledge representation technique, a frame representation is best for most HRM domains and to combine frames with others is another choice. Second as a strategy for knowledge representation schemes we show some examples for each damn in terms of labeled semantic nets and two types of rules derived from the semantic nets. We propose nine knowledge components as ontologies. The labeled semantic nets con provide some benefits compared with conventional one. More clearly definea node rode information maces it easy to find the ac information. In the rule sets, the variables are the node of the semantic nets. The consistency of rules is validated by the relationship of the knowledge components.
This paper introduces an approach to semantic mapping using Product ontology for CPC environment. In CPC environment, it is necessary that the participants in a product life cycle should share the same understanding about the semantic of product terms. For example, they should know that although 'COMPONENT' and 'ITEM' are different word-expressions, they could have the same meaning. In order to handle such terms in the information system, it is desirable that the system automatically recognizes that the terms have the same semantics. Serving this purpose, we described an ontology design methodology using first order logic, knowledge interchange format, and knowledge engineering process. In our approach, we investigated domain knowledge of the Bill Of Material, and then designed Product ontology of it. Based on the ontology, we described syntactic translation, semantic translation, and semantic mapping procedure with an example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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