The purpose of this paper is to develop the metadata on the information of research result in Science and technology and to design the domain knowledge structure using semantic web technology for further implementation. In this paper, we first analyze the existing theories and techniques related to the metadata in such fields as R&D research result, international standard, and semantic web. Then, we extract and group the relevant factors from Dublin Core, CERIF, and the research results for building the integrated metadata framework. Based on our proposed metadata, we design a domain knowledge structure which employs RDF/RDFS as knowledge representation tool. Therefore, we can implement the ontology which produce the 'intelligent' information service and improve the interoperability between the research institutions. Also, the metadata can be used as the basis for developing National R&D Performance Information, and in terms of research institutions, can be used as tools for managing the their own research results information systematically and consistently.
Increasing product variety based on product family and product platform provides a company with a competitive advantage over its competitors. As products become more complex, short-life cycled and customized, the design efforts require more knowledge-intensive, collaborative and coordinating efforts for information sharing. By sharing knowledge, information, component and process across different families of products, the product realization process will be more efficient, cost-effective and quick-responsive. Formal Concept Analysis (FCA) is used for analyzing data and forming semantic structures that are formal abstractions of concepts of human thoughts. A Web Ontology Language (OWL) is designed for applications that need to process the content of information instead of simply presenting information to humans. OWL also captures the evolution of different components of the product family. The purpose of this paper is to develop product variety modeling to increase the usefulness of common platform. In constructing and analyzing product ontology, FCA is adopted for conceptual knowledge processing. For the selected product family, product variety Ontology is constructed and implemented using prot$\'{e}$g$\'{e}$-2000.
시맨틱 웹은 컴퓨터가 처리 가능한 의미 정보를 표현하고 공유할 수 있는 보편적인 매체를 개발하는 것이 목적이며, 따라서 시맨틱 웹에서는 이러한 의미 정보를 표현하는 온툴로지를 웹에 배포하여 이용 가능하게 만드는 것이 매우 중요하다. 하지만 현존하는 대부분의 온톨로지 저작 도구는 웹이 아닌 환경에서 운용되기 때문에 작성된 온톨로지를 바로 웹에 배포할 수 없으며 온톨로지를 여러 사람이 공동으로 저작할 수 없다는 단점이었다. 이 논문에서는 위키 (Wiki)를 이용하여 온톨로지를 쉽게 웹에 배포할 수 있고 온툴로지 생성과 공유를 용이하게 해주는 기반구조를 제안한다. 위키는 사람을 대상으로 하는 지식 공동 저작과 공유를 위한 기반 구조 중 하나로서 웹에서 운용되며, 위키의 내용은 웹 문서 서식을 위한 간단한 마크업 언어와 자연어로 구성된다. 이 논문은 보다 용이한 온톨로지 생성과 공유를 위해 기존의 위키 시스템에 시맨틱 웹 요소를 추가하여 인간을 위한 지식 공동 저작과 공유를 위한 시스템인 통시에 에이전트 소프트웨어도 쉽게 접근하여 온툴로지 정보를 얻을 수 있는 시맨틱 웹 기반 구조를 제안하였으며 이를 통해 시맨틱 조회, 시맨틱 탐색, 시맨틱 질의를 실현하고자 하였다.
Linked Data is a web standard data definition method devised to connect, expand resources with a standardized type. Linked Data built in various areas expands existing knowledge through an open data cloud like LOD(Linked Open Data). A project to link and service existing knowledge through LOD is under way worldwide. However, LOD project in domestic is being participated in a specific field to the level of research. In this paper, we suggests a method to build the area of technical knowledge like legislations in type of Linked Data, and distribute such Linked Data built to LOD. The construction method suggested by this paper divides knowledge of legislations in structural, semantic, and integrated perspective, and builds each of them by converting to Linked Data according to the perspective. Also, such built Linked Legal Data prepares to link knowledge in a standardized type by distributing them onto LOD. Built Linked Legal Data are equipped with schema for link service in various types, and give help increase understand the access type to existing legal information.
유비쿼터스 정보 서비스 기술의 보편화로 도서관 생태 환경에도 커다란 변화가 일어나고 있다. 디지털도서관 등 정보 매체 중심의 변화뿐만 아니라, Library 2.0 또는 소셜 시맨틱 디지털 라이브러리 등 이용자 중심의 서비스 지향 관점으로의 변화를 실감하고 있다. 본 연구에서는 도서관 시스템의 진화에 초점을 두고, 지식 서비스 실현을 위한 제반 환경 요소를 분석하였으며, 지식 서비스 지향 도서관 시스템의 논리모델을 제시하였다. 본 연구의 논리 모델은 다양한 지식 정보자원, 참여와 협력의 능동적 이용자, 도서관 업무 혁신, 유비쿼터스 정보 기술을 조화하여 도서관의 근본적 임무를 수행하는데 프레임워크가 될 수 있을 것이다.
최근 특정 도메인의 개념에 대한 정확한 정의, 계층적 관계나 추론규칙을 정형화된 어휘로 기술된 온톨로지 지식을 기반하는 시맨틱 탐색기법이 정보검색시스템에 응용됨에 따라 이용자는 보다 쉽게 지식기반을 항해할 수 있다. 본 연구의 목적은 의미적 애매성을 줄여주고, 의미적 관계성을 제시해 줌으로서 이용자가 보다 정확하고 쉽게 정보를 검색할 수 있게 해주는 온톨로지 기반의 정보검색 인터페이스를 개발하는 것이다. 이를 위해서 본 연구는 연구자정보 기술요소들의 클래스의 계층관계, 데이터의 계층관계 및 속성, 관계 연계성을 정의하였고 이를 기반으로 하여 구조화된 온톨로지를 기반으로 기술된 연구자정보를 검색할 수 있는 검색 인터페이스를 제안하였다. 이용자는 연구자들의 연구결과물, 개인적 데이터, 학력 또는 경력과 같은 개인정보를 검색할 수 있을 뿐만 아니라, 연구자의 사회적 연결 즉 같은 주제의 연구나 강의를 수행하는 연구자들 또는 같은 분야의 지적 커뮤니케이션에 속하는 연구자들을 브라우징 할 수 있다.
본산 환경에서의 시스템들 간의 상호운용성(Interoperability)이 중요해짐에 따라 다양한 조직들 간의 자원 공유 및 정보 교환이 자유로워지고 있다. 하지만, 시스템들 간의 의미적 이형질성(Semantic heterogeneity) 문제에 의하여 상호간의 정보의 정확한 의미 해석이 어려워짐에 따라 상호운용성에도 문제를 야기하고 있다. 본 연구에서는 온톨로지 기반의 분산 시스템들의 의미적 관계를 자동으로 발견하고 분산되어 있는 지식 자원을 효과적으로 관리하기 위한 온톨로지 매칭 기반의 지식 관리 시스템을 설계하였다. 온톨로지 매칭은 정보 시스템 간의 정보 교환을 자동화하는데 매우 중요한 역할을 한다. 이와 같은 매칭을 자동화할 수 있도록 다양한 알고리즘(Matcher)들이 개발되어져왔으나 만족할 만한 정확도를 얻을 수도 없다. 본 연구에서는 기존의 알고리즘들의 결과들을 분석하고 평가함으로써 매칭 패턴(Matching Pattern: MP)를 구분 정의하고 각각 알고리즘들 간의 장단점을 비교할 수 있도록 하고자 한다. 이와 같은 시스템의 설계 및 구현을 통해 온톨로지 매칭의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 대규모 온톨로지 매칭을 위한 Modular 온톨로지를 얻을 수 있다.
행동 또는 계획이 인식적으로 실행 가능한지에 대한 지식 전제조건 문제는 그 동안 여러 연구들을 통해 정형화되어 왔다. 하지만 지금까지의 연구에서는 이러한 행동 및 계획이 실행 가능한지를 만드는 시점에서만 검사하며, 실제 수행될 때도 실행 가능할 것이라는 것을 가정하기 때문에, 시맨틱 웹에서 여러 에이전트들이 웹서비스 조합을 실행하기 위해 제한된 자원들을 공유해야 하는 분산 환경에서는 제대로 동작하지 않게 된다. 따라서 본 연구에서는 웹서비스 조합의 원자성을 보장할 수 있도록 트랜잭션적으로 수행 가능한 웹서비스 조합을 정의하고 이를 정형화한다. 이를 위해서 TL-ALCF에서 K와 A 모달 연산자를 추가하여 확장한 $TL-ALCFK_{NF}$를 제안함으로써 웹서비스 조합을 표현할 수 있는 언어인 TL-ALCF에서 인식 추론이 어떻게 수행될 수 있는지를 보인다.
SELIS(SEoul Women's University Library and Information System) OPAC에 대한 이용자의 키워드/불연산자 탐색의 지식수준을 알아보기 위하여 4가지 사항에 따라 질문지의 결과를 분석하였다. 분석한 결과를 보면 SELIS OPAC 이용시 키워드 탐색에서 불연산자의 사용이 쉽다고 생각하고 불연산자의 사용으로 검색결과를 만족하는 이용자는 그렇지 않다고 응답한 이용자 보다 키워드/불연산 탐색의 지식수준이 높은 것으로 요약할 수 있다. 설문문항에서 제시한 지식은 키워드 탐색의 특성(단일 키워드 사용, 2개 이상의 키워드 사용), 키워드 탐색 시 불연산자의 사용, 색인에 대한 지식, 불용어 리스트에 대한 지식(비통제 용어) 키워드 탐색기법(전방일치, 우측절단). 불연산자의 올바른 사용, 키워드의 브라우징으로 주제어 선정에 관한 것이다. 앞에서 제시한 이러한 지식들은 OPAC의 키워드/불연산자 탐색에서 중요한 요소로 볼 수 있다. 성공적인 탐색을 위해서는 정보검색과정에 대한 개념적인 지식 즉, 정보요구를 탐색 가능한 질의어로 바꾸는 것과 주어진 시스템에서 질문의 결과를 얻는 방법에 대한 어의적인 지식(시스템의 특징을 어떻게 언제 이용할 것인가 하는 지식) 그리고 이용자의 질문에 대한 과학적인 기술 즉, 기본적인 컴퓨터 기술과 상세한 탐색문을 작성하는 구문론적인 지식이 요구된다. 그러나 지금까지 이용자에 대한 온라인목록 탐색의 중요한 지식으로 간주해온 것은 과학적인 기술방법에 관한 지식에만 치중하고 어의적인 지식, 개념적인 지식을 강조하는 것은 부족하였다. 따라서 온라인목록 이용에 관한 교육을 너무 과학적인 기법에만 치중할 것이 아니라 어의적 지식, 구문에 관한 기술과 개념적인 지식 교육에 초점을 맞추어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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