시맨틱 웹은 인간이 이해하는 것처럼 웹 문서의 의미를 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는데 있다. 그러나 인터넷 등 정보통신 기술의 발전으로 인해 정보량이 급증함으로써 이들 정보 자원을 효과적으로 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 주석 에디터를 사용하여 논문에 대한 RDF 메타데이타의 자동 생성 방법을 제안한다. 사용자가 논문을 주석 처리할 때, 문서에 대한 특징을 추출하고 온토로지 인터페이스를 사용하여 문서를 분류한다. 구현된 시스템을 통해 사용자는 추출된 메타데이타를 메타데이타 뷰를 통해 볼 수 있으며, HTML 뷰를 통해 메타데이타를 수동으로 수정이 가능하다. 이 메타데이타는 RDF Repository로 저장할 수 있으며, 주석 뷰를 통하여 RDF 메타데이타 생성을 확인할 수 있다. 이렇게 생성된 RDF 메타데이타는 웹 로봇이 내용의 의미 파악 및 카테고리 정보를 쉽게 알 수 있도록 해준다. 본 논문은 검색 엔진을 통하여 논문 검색시 전체 내용보다 RDF 메타데이타 정보만으로 효율적인 검색을 할 수 있는 방법에 초점을 둔다.
The information related to legislation is massive, and it takes much time and effort to manually build the legislation ontology. Thus, studies on machine-based automated building methods are underway. However, the studies to automatically construct such systems focus on using TBox construction, and those based on automated ABox construction, which corresponds to instances, theoretical systems and data building cases, has not yet been sufficiently developed. Therefore, this paper suggests using a semi-automatic ABox construction method based on sentence patterns to automatically build the ontology for the legislation of the Republic of Korea. Precision and Recall experiments were conducted to further discuss the performance of the suggested method. These experiments provide a comparison between the manual classification, and the triples built by the machines of the legal information by assessing the corresponding numerical values.
언제 어디서나 자유롭게 인터넷을 사용할 수 있는 다가오는 유비쿼터스 환경에서 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾고자 하는 사용자들의 요구는 중요한 이슈가 되었다. 대량의 정보에 대한 정확하고 의미있는 검색의 해결책으로 제시된 한 분야가 바로 시맨틱 웹이다. 우리는 본 논문에서 시맨틱 웹의 핵심 기술인 차세대 데이터베이스라 불리는 온톨로지를 통합하고 이를 확장해 나아가는 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서 온톨로지 통합에 사용되는 기법은 맵핑을 이용한 온톨로지 병합(merging) 기법이고, 이를 바탕으로 하는 상위 온톨로지 확장은 통합된 온톨로지를 메타레벨과 언어레벨로 나누는 작업을 통해 이루어진다. 제안된 방법은 중복되는 온톨로지들을 최소화하여 재사용성을 높이는데 기여한다. 또한 온톨로지들 사이의 개념들 간의 관계를 효율적으로 만들고, 시맨틱 웹뿐만 아니라 나아가 유비쿼터스 웹 환경에서 사용자들이 원하는 정보의 공유를 용이하게 한다.
Due to the lack of digitally usable standards, it has been known to be difficult to handle the biological data. For example, the name of genes and proteins changes over time or has several synonyms indicating different entities. To cope with these problems, several communities, including the Gene Ontology Consortium and PubGene are making their efforts to move science toward the semantic web vision. Although some progress has been made, its expressivity is not sufficient for full-fledged ontological modeling and reasoning. This paper suggests a methodology for representing and extracting biological knowledge by using Web Ontology Language (OWL) as an extension of Resource Description Framework Schema (RDFS). Some benefits of our approach are: (1) to ensure extended sharing of biological meta data on the Web, and (2) to enrich additional expressivity and the semantics of RDFS+OWL.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권8호
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pp.2743-2762
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2014
Promoted by cloud technology and new websites, plenty and variety of Web services are emerging in the Internet. Meanwhile some Web services become outdated even obsolete due to new versions, and a normal phenomenon is that some services work well only with other services of older versions. These laggard or improper services are lowering the performance of the composite service they involved in. In addition, using current technology to identify proper semantic services for a composite service is time-consuming and inaccurate. Thus, we proposed a clustering method and a recommendation method to deal with these problems. Clustering technology is used to classify semantic services according to their topics, functionality and other aspects from plenty of services. Recommendation technology is used to predict the possible preference of a composite service, and recommend possible component services to the composite service according to the history information of invocations and similar composite services. The experiments show that our clustering method with the help of Ontology and TF/IDF technology is more accurate than others, and our recommendation method has less average error than others in the series of missing rate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권1호
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pp.84-97
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2012
M2M (Machine-to-Machine) Technology makes it possible to network all kinds of terminal devices and their corresponding enterprise applications. Therefore, several M2M platforms were developed in China in order to collect information from terminal devices dispersed all over the local places through 3G wireless network. However, when enterprise applications try to integrate with M2M platforms, they should be maintained and refactored to adapt the heterogeneous features and properties of M2M platforms. Moreover, syntactical and semantic unification for information sharing among applications and devices are still unsolved because of raw data transmission and the usage of distinguished business vocabularies. In this paper, we propose and develop an M2M Middleware to support agile application integration with M2M platform. This middleware imports the event engine and XML-based syntax to handle the syntactical unification, makes use of Ontology-based semantic mapping to solve the semantic unification and adopts WebService and ETL techniques to sustain multi-pattern interactive approach, in order to agilely make applications integrated with the M2M platform. Now, the M2M Middleware has been applied in the China Telecom M2M platform. The operation results show that applications will cost less time and workload when being integrated with M2M platform.
이 논문에서는 데이터를 효율적으로 공유하기 위해서 제정된 ISO/IEC 11179 메타데이터 레지스트리(Metadata Registry, 이하 MDR) 표준에 관한 내용을 먼저 기술하고, 이 표준에 근거한 시스템간의 데이터 공유의 폭을 넓히기 위해서 W3C에서 개발한 시맨틱웹의 핵심기술과 웹온톨로지 언어(RDF/OWL)를 소개하고 마지막으로 기존의 인간가독형 MDR을 기계가독형으로 구축하기 위한 기본설계 초안을 RDF/OWL 기반으로 작성하였다. 앞으로 이러한MDR이 구축되어 널리 활용된다면 다양한 형태의 고급 정보서비스가 가능할 것으로 판단된다. 메타데이터 요소 정의, 온톨로지의 개념 및 메타데이터 스키마 정의가 기계가독형으로 통합된다면 이용자에게 더욱 정교한 맞춤서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 미래의 과제는 시맨틱 기반MDR의 유용성에 대해서 실험연구를 통한 객관적 평가를 수행하는 것이다.
시맨틱 웹의 확산을 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하는 연구가 활발히 진행 중이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하기 위한 연구들은 관계형 데이터베이스의 구성 요소와 RDF 구성 요소를 매핑하는 방식인 RDB to RDF 매핑 모델을 주로 사용한다. 하지만 지금까지 제안된 매핑 모델들은 그 표현방식이 서로 다르며, 이는 사용자의 접근성과 재사용성을 떨어트린다. 이로 인해 표준화된 매핑 언어의 필요성이 대두되었으며, W3C에서는 RDB to RDF 모델의 표준 매핑 언어로서 R2RML을 제안하였다. R2RML은 관계형 데이터베이스 스키마 정보만을 RDF로 변환하는 특징을 가진다. 이와 같은 이유로 관계형 데이터베이스의 테이블 명, 컬럼 명 사이의 관계정보에 대한 온톨로지를 추가할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 구성 요소의 의미 관계를 고려한 RDB to RDF 매핑 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 R2RML에서 정의한 관계형 데이터베이스의 스키마 정보에 RDFS 속성 정보를 확장하여 매핑 정보를 생성한다. 이러한 매핑 정보는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDFS 속성 정보가 포함된 RDF로 변환시킨다. 이 논문에서는 제안 시스템을 자바 기반의 프로토타입으로 구현하며, 비교 평가를 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDF로 변환하는 실험을 수행하고 결과를 D2RQ, RDBToOnto, Morph와 비교한다. 제안 시스템은 다른 연구들에 비해 변환한 온톨로지가 풍부한 의미관계를 표현하며, 데이터 변환 시간에서 가장 우수한 성능을 보인다.
Well-Being과 관련해서 삶의 질과 관련된 관심이 증가하면서 와인의 관심과 수요가 증가하고 있다. 이와 같은 시기에 와인의 종류 또는 와인과 어울리는 음식과 같은 여러 가지 지식에 관한 서비스를 온톨로지를 이용하여 사용자가 와인에 관한 정보를 보다 효율적으로 얻도록 하는 것이 필요 된다. 본 연구에서는 와인 온톨로지를 기반으로 시멘틱웹 기술을 활용한 와인 지식 검색 서비스 설계를 제안한다.
Garcia, Leyla;Giraldo, Olga;Garcia, Alexander;Rebholz-Schuhmann, Dietrich
Genomics & Informatics
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제17권2호
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pp.14.1-14.6
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2019
The total number of scholarly publications grows day by day, making it necessary to explore and use simple yet effective ways to expose their metadata. Schema.org supports adding structured metadata to web pages via markup, making it easier for data providers but also for search engines to provide the right search results. Bioschemas is based on the standards of schema.org, providing new types, properties and guidelines for metadata, i.e., providing metadata profiles tailored to the Life Sciences domain. Here we present our proposed contribution to Bioschemas (from the project "Biotea"), which supports metadata contributions for scholarly publications via profiles and web components. Biotea comprises a semantic model to represent publications together with annotated elements recognized from the scientific text; our Biotea model has been mapped to schema.org following Bioschemas standards.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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