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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
온톨로지의 평가는 잘 구축된 기존 온톨로지와 비교하는 방법, 활용될 애플리케이션에 적용해보는 방법, 원천데이터와의 적합성․관련성을 판단해보는 방법을 통해 이뤄지고 있다. 이와 같은 방법론은 온톨로지를 통해 얻게 된 결과에 치중되어 온톨로지의 체계, 의미표현, 상호운용성과 같은 내재적인 영역의 평가에 어려움이 있다. 본 연구는 온톨로지 전문가를 통해 온톨로지 품질평가를 위한 항목을 도출하였다. 문헌조사를 통해 온톨로지의 내재적 평가를 위한 범주를 추출하였고, 각 범주에 대한 평가항목을 델파이조사를 통해 전문가들에게 수집한 뒤, 수집된 평가항목을 재검증하였다. 그 결과, 처음 수집된 70개의 평가 항목에서 최종적으로 53개의 평가항목을 선정하였다. 또한 수집된 평가항목을 온톨로지 평가에 활용하여 봄으로써 평가항목의 신뢰도를 측정하였다.
Abstract
The focus of traditional evaluations of ontologies is largely performance-based. A comparison of a new ontology with well-established ones, testing of ontologies in different applications, as well as any judgment of an ontology’s appropriateness and relatedness to source data heavily rely on what results that ontology seems to manifest. This study, on the other hand, is an attempt to evaluate the quality of a particular ontology as manifested by its structure, representation, and interoperability. To that end, major categories of quality evaluations were first identified through an extensive survey of literature. Evaluation questions were formulated from these categories using the Delphi method and were validated by ontology experts. The entire process produced a set of 53 evaluation questions, which was then employed to test the quality of a newly-developed smartphone ontology.
초록
본 연구는 특정 영역 소규모 업무(Small Unit Operation) 수행을 지원하는 태스크 온톨로지 모형 개발에 관한 것이다. 기존 정보관리에서 효과적으로 진화된 지식시스템을 구축하기 위해서는 사전 작업인 온톨로지 개발이 필요하다. 대표적 SUO의 하나인 시민단체를 대상으로 선정하여 시민단체의 조직특성, 기대역할과 부진한 기능, 그리고 업무과정에서 발생되는 정보관리나 활용실태 등을 조사하였다. 그러나 온톨로지 구현의 기초 자료로 삼을 수 있는 시민운동이나 단체들에 대한 분류체계나 시소러스 등이 없는 상황에서 단체 특성 및 관련 업무 그리고 출판물 등의 생산정보나 사이트구성, 활동주제 및 내역 등의 기존 데이터만으로는 지식획득은 부족하다. 따라서 본 연구에서 채택된 모형 개발 방법론은 해당 분야 실무자 및 전문가와의 심도 높은 면담과 관찰이며 이를 통해 현장실무의 업무처리 과정에서 발생하는 지식을 추출하고 정보의 흐름 구조를 파악하여 그를 기반으로 시민단체의 역할 수행을 지원하는 태스크 온톨로지 모형을 구현하였다.
Abstract
This paper presents a model of Task-Ontology for small unit operations(SUO) such as non-government organizations. Despite the rapid development and extension of NGOs in domestic area, most has insufficient structural domain resources in existence and underestimates the importance of information management. To improve the citizen's participation and to activate the conjoint actions among the NGOs, which are critical to its social role-playing in global society, the modeling Task-Ontology is ultimately intended to implement the knowledge management system of NGO. In the perspective of ontology competency, not only the analysis of resources in vary, but also in-depth interviews with the NGO's practicing personnels and subject experts, and also the intensive observations of task-processing are required for the knowledge acquisition.
초록
이야기 쓰기를 돕는 본문 및 문장 검색시스템의 구축을 위해서 (1)이야기와 단락 및 문장의 구조를 분석하고 (2)색인작성과 탐색 질문에 적용되는 언어 추론을 연구하였다. 이야기 쓰기에 필요한 이야기, 단락, 그리고 문장으로 구성된 사항 데이터베이스와 필요한 추론규칙으로 이루어진 지식베이스와 온톨로지가 고안되었다. 추론의 기초인 실례(實例) 파일들은 시맨틱 웹 환경에서 작동될 마크업 언어 형식으로 만들어졌다. 시맨틱 웹 환경에서 실용적인 시스템이 되려면 단락과 문장을 정확히 대변하는 색인 방법론과 이를 정밀하게 지식베이스화 할 수 있는 마크업 언어의 창조가 필수적이라 사료된다.
Abstract
Structures of stories, paragraphs, and sentences and inferences applied to indexing and searching were studied to construct the full-text and sentence retrieval system for storytelling. The system designed the database of stories, paragraphs, and sentences and the knowledge-base of inference rules to aid to write the story. The Knowledge-base comprised the files of story frames, paragraph scripts, and sentence logics made by mark-up languages like SWRL etc. able to operate in semantic web. It is necessary to establish more precise indexing language represented the sentences and to create a mark-up languages able to construct more accurate inference rules.
초록
심사자 자동추천시스템은 심사 대상에 대한 포괄성, 전문성, 공정성, 타당성을 확보할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 다면적인 학문분야분류표의 각 범주 간 연관성을 자동으로 산출할 수 있는 확률적 온톨로지를 적용하여 포괄적으로 심사자 추천 범위를 넓히고 전문성을 반영한 심사자 랭킹을 가능하도록 한다. 또한 연구자 간의 멘터, 공저역, 공동연구를 포함하는 연구자 네트워크를 구축하고 이를 심사자 배제 규칙으로 활용함으로써 공정한 심사자 추천이 이루어질 수 있도록 한다. 아울러, 전문가들을 통해 상기 방법론과 패널 결과를 검증 받아 타당성 있는 시스템이 갖추어야 할 방향을 제시한다.
Abstract
Automatic Recommendation System of Panel pool should be designed to support universal, expertness, fairness, and reasonableness in the process of review of proposals. In this research, we apply the theory of probabilistic ontology to measure relatedness between terms in the classification of academic domain, enlarge the number of review candidates , and rank recommendable reviewers according to their expertness. In addition, we construct a researcher network connecting among researchers according to their various relationships like mentor, coauthor, and cooperative research. We use the researcher network to exclude inappropriate reviewers and support fairness of reviewer recommendation process. Our methodology recommending proper reviewers is verified from experts in the field of proposal examination. It propose the proper method for developing a resonable reviewer recommendation system.