• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.591-594
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• 2004

Existing methodologies and practical ontology development experiences have explored a broad spectrum of knowledge management challenges. Each has its own characteristics and evaluates only a subset of specific domain. However, there is still no one 'correct' way or methodology for developing ontologies. In this paper, we described a methodology for domain driven ontology development, covering the whole lifecycle from the formalization of domain to the evolution of ontologies.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.345-348
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• 2005

Because the current web search engine estimates the similarity of documents, using the frequency of words, many documents irrespective of the user query are provided. To solve these kinds of problems, the semantic web is appearing as a future web. It is possible to provide the service based on the semantic web through ontology which specifies the knowledge in a special domain and defines the concepts of knowledge and the relationships between concepts. In this paper to search the information of potential customers for home-delivery marketing, we model the specific domain for generating the ontology. And we research how to retrieve the information, using the ontology. Therefore, in this paper, we generate the ontology to define the domain about potential customers and develop the search robot which collects the information of customers.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.651-654
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• 2005

Ontology developing process has aroused a lot of controversy among knowledge engineers and knowledge users. The recent surges on ontology building methodologies and practical ontology applications have explored a broad spectrum of knowledge management challenges. On the one hand, the abundant methodology theories provide us with a set of useful heuristic rules, from which we get the overview of ontology building process. But on the other hand, every research groups would like to justify their theories by listing their specific characteristics and unique method when approaching the right way. However, there is still no one “correct” way or methodology for developing ontologies. In this case, the methods used to evaluate only a subset of specific domain do not make any sense to the commonsense users. As a result, a comprehensive understanding of domain ontology is urgent and necessary.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.168-171
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• 2011

One important issue in semantic web is identification and selection of domain concepts for domain ontology learning when several hundreds or even thousands of terms are extracted and available from relevant text documents shared among the members of a domain. We present a novel domain concept acquisition and selection approach for ontology learning that uses affinity propagation algorithm, which takes as input semantic and structural similarity between pairs of extracted terms called data points. Real-valued messages are passed between data points (terms) until high quality set of exemplars (concepts) and cluster iteratively emerges. All exemplars will be considered as domain concepts for learning domain ontologies. Our empirical results show that our approach achieves high precision and recall in selection of domain concepts using less number of iterations.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권3호
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• pp.275-283
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• 2005

시맨틱 웹이나 지식기반 시스템에서 지식 검색의 핵심 컴포넌트는 온톨로지이다. 하지만 현재 실용적인 온톨로지가 구축된 경우를 찾아보기는 어렴다. 실용적인 온톨로지 구축을 위해서는 특정 도메인의 지식 전문가에 의한 지식의 개념화와 온톨로지 설계자에 의한 지식의 명세화가 필요하며 이를 바탕으로 개발 팀원들 사이에 공유할 수 있는 자세한 온톨로지 생성 가이드라인이 필요하다. 그러나 기존의 온톨로지 생성 방법론은 은톨로지 구축 프로세스의 단계들을 상위 수준에서 나열하는 절차 중심의 방법론이다 본 논문에서는 철학 학문의 지식을 구조화하는 실용적인 온톨로지를 구축하는 방법으로서 텍스트 내용에 들어있는 지식을 온톨로지로 생성하는 토픽맵 기반의 덱스트 온톨로지 방법론을 제시하였다. 이 방법론은 지식 자원으로부터 지식을 분석하고 추출하는 온톨로지 모델링 단계와 형식 언어와 데이타 모델을 이용하여 온톨로지를 생성하는 온톨로지 구현 단계로 구성된다. 방법론과 함께 본 논문에서는 철학 온톨로지에 기반한 철학 지식 검색의 효율성을 보이기 위해 철학 지식 포털을 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.97-104
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• 2017

In semantic information retrieval, we first need to build domain ontology and second, we need to convert the users' search keywords into a standard query such as SPARQL. In this paper, we propose a method that can automatically convert the users' search keywords into the SPARQL queries. Furthermore, our method can ensure effective performance in a specific domain such as law. Our method constructs the keyword history ontology by associating each keyword with a series of information when there are multiple keywords. The constructed ontology will convert keyword history ontology into SPARQL query. The automatic transformation method of SPARQL query proposed in the paper is converted into the query statement that is deemed the most appropriate by the user's intended keywords. Our study is based on the existing legal ontology constructions that supplement and reconstruct schema and use it as experiment. In addition, design and implementation of a semantic search tool based on legal domain and conduct experiments. Based on the method proposed in this paper, the semantic information retrieval based on the keyword is made possible in a legal domain. And, such a method can be applied to the other domains.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권4호
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• pp.525-534
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• 2006

시맨틱 웹 기반의 서비스를 제공하기 위해서는 특정 도메인 지식에 대한 명시적인 명세화 및 지식의 개념과 개념과의 관계를 정형화하는 온톨로지를 통해서 이루어진다. 그러므로 특정 도메인 지식의 명세화와 정형화를 위해서는 관심 있는 도메인내의 지식을 개념화하는 온톨로지의 생성이 필수적이다. 이 논문에서는 택배 마케팅의 잠재 고객에 대한 정보를 검색하기 위해, 시맨틱 웹 기반의 온톨로지 생성을 위한 구체적인 도메인을 설계하고, 생성된 온톨로지를 이용하는 정보 검색 방법을 제안하였다. 제안된 온톨로지를 기반으로 고객의 정보를 수집하는 데이터 검색 로봇을 구현 하였다. 아울러 온톨로지의 생성과 데이터 검색 로봇이 데이터 검색을 정확하게 수행함을 확인 하였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.88-96
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• 2006

This paper introduces an approach to ontology-based framework for knowledge management in a product development domain. The participants in a product life cycle want to share the product knowledge without any heterogeneity. However, previous knowledge management systems do not have any conceptual specifications of their knowledge. We suggest the three levels of knowledge framework. First level is an axiom, which specifies the semantics of concepts and relations. Second level is a product development knowledge map. It defines the common domain knowledge which domain experts agree with. Third level is a specialized knowledge for domain, which includes three knowledge types; expert knowledge, engineering function and data-analysis-based knowledge. We propose an ontology-based knowledge framework based on the three levels of knowledge. The framework has a uniform representation; first order logic to increase integrity of the framework. We implement the framework using prolog and test example queries to show the effectiveness of the framework.

• 스마트미디어저널
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• 제3권3호
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• pp.20-25
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• 2014

본 연구는 사람, 사물, 그리고 서비스 사이의 통신과 원활한 서비스 운용을 위한 다면적(multi-aspect) Social IoT 플랫폼에 관한 개념을 소개하고, 이러한 다면적 Social IoT 플랫폼상에서 기존 특정 도메인을 위해 구성된 데이터 표현들을 온톨로지 표현으로 재구성할 수 있는 온톨로지 스키마 변환 프로세스들 제안한다. 현재, 많은 연구들이 센서 온톨로지나 디바이스 온톨로지 등과 같이 사물에 기반한 서비스 상호운영성을 위한 인프라 구성에 초점을 둔 표준화된 시맨틱 모델 개발에 집중하고 있으나, 사람과 사물, 그리고 서비스 사이의 최적화된 상호 운용을 위해서는 사람과 사물, 그리고 서비스가 갖는 다양한 특성이 반영된 시맨틱 모델에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 IoT를 구성하는 각 도메인들의 표현 체계를 온톨로지 기반 표현체계로 변환할 수 있도록 기존 소셜 네트워크 구성 요소들을 확장하여 다면적 소셜 네트워크 온톨로지 스키마를 구축하고, 이를 기반으로 IoT내 도메인 지식들을 온톨로지로 자동 변환할 수 있는 프로세스를 개발하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제8권1호
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• pp.203-215
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• 2009

This paper illustrates the application of co-occurrence theory to generate lightweight ontologies semi-automatically. The proposed model includes three steps of a (Semi-) Automatic creation of Ontology; (they are conceptually named as) the Syntactic-based Ontology, the Semantic-based Ontology and the Ontology Refinement. Each of these three steps are designed to interactively work together, so as to generate Lightweight Ontologies. The Syntactic-based Ontology step includes generating Association words using co-occurrence in web documents. The Semantic-based Ontology step includes the Alignment large Association words with small Ontology, through the process of semantic relations by contextual terms. Finally, the Ontology Refinement step includes the domain expert to refine the lightweight Ontologies. We also conducted a case study to generate lightweight ontologies in specific domains(news domain). In this paper, we found two directions including (1) employment co-occurrence theory to generate Syntactic-based Ontology automatically and (2) Alignment large Association words with small Ontology to generate lightweight ontologies semi-automatically. So far as the design and the generation of big Ontology is concerned, the proposed research will offer useful implications to the researchers and practitioners so as to improve the research level to the commercial use.