A historical investigation reveals that English preposition with underwent a change from OPPOSITION to ASSOCIATION and further to ACCOMPANIMENT, where the first stage shows peculiarity in that the two concepts involved comprise an unusual set to form an extensional chain. Intrigued by this oddity, this paper aims to investigate the semantic structure of English preposition with from a grammaticalization perspective. We review mechanisms and models of semantic change and evaluate their adequacy with the semantic structure and change shown by with. Drawing upon the observed fact that with underwent the apparent antonymic semantic change, it is argued that such semantic change mechanisms as metaphor, metonymy, subjectification, and generalization have difficulties explaining the change, and that only the Frame-of-Focus Variation can effectively account for this peculiar change type. In terms of semantic change models, we argue that the Bleaching Model cannot effectively provide an explanation; that the Loss and Gain Model has problems in explaining the motivation of change directions; that the Metonymic-Metaphoric Model cannot be assessed at the current level of investigation; and that the Overlap Model and the Prototype Extension Model excellently account for the macro-level changes.
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.
시맨틱 웹은 정보검색과 웹 기반 시스템 분야의 새로운 추세이다. 본 논문은 시맨틱 점과 온톨로지를 이용하여 점 문서의 변경을 자동으로 사용자에게 알려주는 웹 변경 탐지 시스템의 개발에 관한 것이다. 기존의 웹 변경 탐지 시스템은 구문(syntax) 변화 중심의 변경 탐지인 반면 본 시스템은 의미(semantic) 변화 중심의 변경 탐지에 목표를 둔다. 즉 의미에 변화가 있는 경우만 찾아 알려주어 사용자에게 유용한 정보를 제공한다. 또한 특정 도메인에 중심이 된 변경 사항을 가정하여 사용자가 목표 사이트를 일일이 지정하지 않아도 변경 탐지가 가능하게 하였다. 이를 위하여 특정 도메인을 가정한(컴퓨터 관련 인물 정보) 온톨로지를 구축하고 점 페이지를 이 온톨로지에 따라 변환한 다음 변경 전 페이지와 변경후 페이지를 비교하는 방법을 사용하였다. 실험 결과는 구문 중심의 변경 탐지에 비해 의미 중심의 변경 탐지가 더 유용함을 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권1호
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pp.26-31
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2004
In the last few years, The Semantic Web has increased the interest in ontologies. Ontology is an essential component of the semantic web. Ontologies continue to change and evolve. We consider the management of versions in ontology. We study a set of changes based on domain changes, changes in conceptualization, metadata changes, and temporal dimension. In many cases, we want to be able to search in historical versions, query changes in versions, retrieve versions on the temporal dimension. In order to support an ontology query language that supports temporal operations, we consider temporal dimension includes transaction time and valid time. Ontology versioning brings about massive amount of versions to be stored and maintained. We present the storage policies that are storing all the versions, all the sequence of changed element, all the change sets, the aggregation of change sets periodically, and the aggregation of change sets using a criterion. We conduct a set of experiments to compare the performance of each storage policies. We present the experimental results for evaluating the performance of different storage policies from scheme 1 to scheme 5.
소프트웨어 유지보수 단계에서는 고객니즈, 마케팅 정책, 법, 제도의 변화 등으로 인한 다양한 시스템 변경 요구를 수용하여야 한다. 그러나, 소프트웨어의 비가시성문제로 인해 새로운 변경 요구사항 발생 시 수정 대상 모듈을 발견하는데 지대한 시간이 요구될 뿐 아니라 모듈의 재 사용을 어렵게 만들어 중복 모듈이 양산 됨으로써 향후 장애의 근원이 되는 악순환이 전개된다. 이에 본 연구에서는 시맨틱 웹(Semantic Web) 기술을 활용하여 이동통신사의 과금/청구 도메인의 관리자와 개발자들이 공유하고 있는 개념과 개념간 관계를 명시적으로 표현하고 이를 이용하여 변경대상 모듈을 쉽게 발견 할 뿐 아니라, 발견된 모듈에 대해 구조적 호출 및 조립 관계를 분석하도록 지원하는 온톨로지 기반 변경 영향 분석 시스템(OntCIA; Ontology based Change Impact Analysis System)을 제시한다. OntCIA는 스트링 매칭과는 근본적으로 다른 의미적 모듈검색을 지원하며 잦은 변경이 요구되는 호출 및 조립 구조 정보는 데이터 베이스에서 관리하고 도메인 지식은 온톨로지로 관리함으로써 유지 보수가 용이한 구조를 가진다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권3호
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pp.27-39
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2005
The Semantic Web has increased the interest in ontologies recently Ontology is an essential component of the semantic web and continues to change and evolve. We consider versions management schemes in ontology. We study a set of changes based on domain changes, changes in conceptualization, metadata changes, and temporal dimension. Our change specification is represented by a set of changes. A set of changes consists of instance data change, structural change, and identifier change. In order to support a query in ontology versions, we consider temporal dimension includes valid time. Ontology versioning brings about massive amount of versions to be stored and maintained. We present the ontology versions management schemes that are 1) storing all the change sets, 2) storing the aggregation of change sets periodically, and 3) storing the aggregation of change sets using an adaptive criterion. We conduct a set of experiments to compare the performance of each versions management schemes. We present the experimental results for evaluating the performance of the three version management schemes from scheme 1 to scheme 3. Scheme 1 has the least storage usage. The average response time in Scheme 1 is extremely large, those of Scheme 3 is smaller than Scheme 2. Scheme 3 shows a good performance relatively.
Russian language tends to be quite open to borrowing. In Russian it has been for a long time the conventional way of expanding the lexicon, accepting many words from adjacent languages, including Church Slavic. In the contemporary Russian English has been the main source for loanwords. There are several linguistic factors for lexical borrowing: 1. the necessity of denominating new facts, phenomena or concepts, 2. the necessity of differentiating concepts, 3. the necessity of specializing new concepts, 4. the introduction of new international terms, 5. the increase of periphrastic expressions, 6. the needs for the more elegant and modern words. These factors have caused borrowing to enlarge the component of the lexicon and phrasal expressions, but excessive use of foreign words has brought about negative effects such as linguistic pollution. Some borrowed words are assimilated without serious conflicts, but other words undergo semantic changes in confrontation to existing words of similar meanings. These types of semantic changes comprise total change of meaning, reduction of semantic scale and extension of meaning. Semantic changes are caused by linguistic factors such as lexical conflict with existing words or by socio-culural factors such as misunderstanding of foreign words. And extension of meaning shows two types: qualitative extension and quantitative extension. The first means extending the semantic scope of a borrowed word and the latter - increasing the number of its sememe. In contemporary Russian language we can witness two productive phenomena: qualitative extension by socio-cultural factors, in which words with negative nuances are changed into those with positive ones and professional terms become common words, losing their professional meanings. On the other hand, by quantative extension some loanwords change their concrete meanings into abstract ones. In such cases loanwords acquire the additional meanings of abstractness, putting aside their original concrete meanings as the basic. On the contrary, the qualitative extension of adding the special meaning to general words or giving the concrete meaning to abstract words is not productive. And it is rarely witnessed that words of positive nuances are negatively used. It is considered that such cases are partly restricted in the spoken language or the jargon. Such phenomena may happen by the incomplete understanding of English words.
정보기술 환경의 변화는 디지털 도서관에 혁신적인 변화를 촉구하고 있다. 본 연구는 온톨로지 시스템으로 구성되어 이용자 참여 협업을 적극 지원하는 디지털 도서관을 Social Semantic Digital Library(이하 SSDL)로 정의하고, 이러한 디지털 도서관에 요구되는 핵심사항과 아키텍처 모델을 제시하였다. SSDL은 메타데이터와 온톨로지를 기반으로 의미기반 정보처리를 지원함과 동시에 이용자의 참여를 통해 정보와 지식을 재생산하는 혁신적인 체제이다. 본 연구에서는 5개의 수평 계층과 2개의 수직요소로 구성되는 새로운 SSDL 모델을 제시하였다.
Ontology has an important role in semantic web to construct and query semantic data. When system make changes to ontologies, questions arise about versioning of these changes. Applying this changes on a dynamic environment is even more important. To apply these changes, change specification method is needed. Early studies show RDF-based syntax for the operations between old and new ontologies. When several ontology versions can be used for some query, if possible, using possible newest version ontology with prospective use is best way to process the query. Prospective use of ontology means using a newer version of an ontology with a data source that conforms to a more recent ontology. In this paper, for prospective use of ontology version, structure of change specification of class and property through several ontology versions is proposed. From this, efficient adaptive ontology version selection for a query can be possible. Algorithm for structure of version transition representation is proposed and simulation results show possible newest version number for queries.
In this paper, for integrating of data on car parts we model information of parts that PDM system manages. Ontology of car parts applies existing ontology mapping research to integrate into car ontology. We propose a method for semantic integration of PLM object of MEMPHIS based on the integrated ontology. Through our method, we introduce C# ontology model to apply existing C# applications with ontology. We also classify ontology integration into three through examples and explain them. While semantically integrating PLM objects based on the integrated ontology, we explain the need for change of PLM object type and describe the process of change for PLM object type by examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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