초록

정보통신기술의 발달로 학술 정보의 양이 기하급수적으로 증가하였고 방대한 양의 텍스트 데이터를 처리하기 위한 자동화된 텍스트 처리의 필요성이 대두되었다. 생의학 문헌에서 생물학적 의미와 치료 효과 등에 대한 정보를 발견해내는 바이오 텍스트 마이닝은 문헌 내의 각 개념들 간의 유의미한 연관성을 발견하여 의학 영역에서 상당한 시간과 비용을 줄여준다. 문헌 기반 발견 연구로 새로운 생의학적 가설들이 발견되었지만 기존의 연구들은 반자동화된 기법으로 전문가의 개입이 필수적이며 원인과 결과의 한가지의 관계만을 밝히는 제한점이 있다. 따라서 본 연구에서는 중간 개념인 B를 다수준으로 확장하여 다양한 관계성을 동시출현 개체와 동사 추출을 통해 확인한다. 그래프 기반의 경로 추론을 통해 각 노드 사이의 관계성을 체계적으로 분석하여 규명할 수 있었으며 새로운 방법론적 시도를 통해 기존에 밝혀지지 않았던 새로운 가설 제시의 가능성을 기대할 수 있다.

Abstract

Due to the recent development of Information and Communication Technologies (ICT), the amount of research publications has increased exponentially. In response to this rapid growth, the demand of automated text processing methods has risen to deal with massive amount of text data. Biomedical text mining discovering hidden biological meanings and treatments from biomedical literatures becomes a pivotal methodology and it helps medical disciplines reduce the time and cost. Many researchers have conducted literature-based discovery studies to generate new hypotheses. However, existing approaches either require intensive manual process of during the procedures or a semi-automatic procedure to find and select biomedical entities. In addition, they had limitations of showing one dimension that is, the cause-and-effect relationship between two concepts. Thus, this study proposed a novel approach to discover various relationships among source and target concepts and their intermediate concepts by expanding intermediate concepts to multi-levels. This study provided distinct perspectives for literature-based discovery by not only discovering the meaningful relationship among concepts in biomedical literature through graph-based path interference but also being able to generate feasible new hypotheses.

초록

시맨틱 웹 응용의 구현에 있어 가장 중요한 기술이 시맨틱 웹의 특징을 만족하는 웹 온톨로지의 구축임에도 불구하고, 대부분 웹 온톨로지의 구축에 적용된 기법들이 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징을 만족하지 못함에 따라 시맨틱 웹 응용의 발전과 보급이 미흡하다. 따라서 본 연구는 온톨로지와 웹 온톨로지 관련 연구들을 분석하여 시맨틱 웹을 위한 웹 온톨로지의 특징들을 파악하고, 기존 온톨로지 구축과 웹 온톨로지 구축을 위해 제안된 구축 기법들을 비교 분석하여 시맨틱 웹과 웹 온톨로지의 특징에 적합한 웹 온톨로지 구축 기법을 제안한다. 실험은 제안된 방법에 따라 서술 논리와 SWRL의 표현 방법을 이용한 공리 규칙을 기반으로 온톨로지를 모델링하여 추론 기반의 웹 온톨로지를 구축하였으며, 구축된 온톨로지의 검증을 위한 온톨로지 추론 실험을 통해 온톨로지 성능을 검증하였다. 구축된 웹 온톨로지를 기반으로 하는 시맨틱 웹 응용의 예로 지능형 이미지 검색 시스템을 실험 시스템으로 구현하였다. 실험 시스템의 성능 평가를 위해 비교 대상 시스템과의 검색 실험 결과, 실험 시스템이 재현율과 정확율에 있어 우수한 성능을 보여주었다.

Abstract

Actually a diffusion of a Semantic Web application and utilization are situations insufficient extremely. Technology most important in Semantic Web application is construction of the Ontology which contents itself with characteristics of Semantic Web. Proposed a suitable a Method of Building Web Ontology for characteristics of Semantic Web and Web Ontology as we compared the existing Ontology construction and Ontology construction techniques proposed for Web Ontology construction, and we analyzed. And modeling did Ontology to bases to Description Logic and the any axiom rule that used an expression way of SWRL, and established Inference-based Web Ontology according to proposed ways. Verified performance of Ontology established through Ontology inference experiment. Also, established an Web Ontology-based Intelligence Image Retrieval System, to experiment systems for performance evaluation of established Web Ontology, and present an example of implementation of a Semantic Web application and utilization. Demonstrated excellence of a Semantic Web application to be based on Ontology through inference experiment of an experiment system.

초록

차세대 인터넷 기술로 각광받은 시맨틱 웹의 완전한 사용은 도메인 영역의 지식표현과 지식추론의 성능에 달려있다. 특히 표현된 지식을 기계가 이해하여 인간과 도메인들 간의 상호작용을 위해서는 더욱 형식적이고 명시적인 지식과 추론 표현이 기반된 웹 온톨로지 구축이 중요하다. 더구나 웹 온톨로지간의 상호작용은 시맨틱 웹의 기술적 완성을 위한 중요 요소이나 현재 웹 온톨로지의 구축을 위한 표준화된 모델링 방법의 부족으로 인해, 구축된 웹 온톨로지의 상호작용과 이해가 어려운 상황이다. 따라서 이같은 문제를 해결하기 위해 본 논문은 온톨로지의 지식 표현과 추론에 따른 단계를 명확하게 정의하고 정의된 각 단계에 따라 기술논리의 TBox와 ABox의 지식표현 구조와 SWRL 기반의 추론 규칙을 바탕으로 하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 검증을 위해 제안된 웹 온톨로지 모델링 과정에 따라 웹 온톨로지들을 구축하였고, 구축된 웹 온톨로지들의 추론에 따른 상호작용 성능을 실험하여 본 논문의 유용성을 입증하였다.

Abstract

Actually a diffusion of a Semantic Web application and utilization are situations insufficient extremely. Technology most important in Semantic Web application is construction of the Ontology which contents itself with characteristics of Semantic Web. Proposed a suitable a Method of Building Web Ontology for characteristics of Semantic Web and Web Ontology as we compared the existing Ontology construction and Ontology construction techniques proposed for Web Ontology construction, and we analyzed. And modeling did Ontology to bases to Description Logic and the any axiom rule that used an expression way of SWRL, and established Inference-based Web Ontology according to proposed ways. Verified performance of Ontology established through Ontology inference experiment. Also, established an Web Ontology-based Intelligence Image Retrieval System, to experiment systems for performance evaluation of established Web Ontology, and present an example of implementation of a Semantic Web application and utilization. Demonstrated excellence of a Semantic Web application to be based on Ontology through inference experiment of an experiment system.

초록

연구전선이란 연구논문들 간에 인용이 빈번하게 발생하며, 지속적으로 발전이 이루어지고 있는 연구영역을 의미한다. 연구행위가 집중되는 핵심 연구분야로 발전 가능성이 높은 연구전선을 조기에 예측해내는 것은 학계와 산업계, 정부기관, 나아가 국가의 과학기술 발전에 큰 유익을 가져다 줄 수 있는 유용한 사회적 자원이 된다. 본 연구는 복합자질을 활용하여 연구전선을 추론하는 모델을 제시하고자 시도하였다. 연구전선 추론은 핵심 연구영역으로 발전할 가능성이 높은 문헌들이 포함될 수 있도록 문헌을 복합자질로 표현하고, 그 자질들을 심층학습하여 새로 발행된 문헌들이 연구전선에 포함될 수 있는지 그 가능성을 예측하였다. 서지 자질, 네트워크 자질, 내용 자질 등 복합자질 세트를 사용하여 문헌을 표현하고 피인용을 많이 받을 가능성이 있는 문헌을 추론하기 위해서 확률기반 팩터그래프 모델을 적용하였다. 추출된 자질들은 팩터그래프의 변수로 표현되어 합-곱 알고리즘과 접합 트리 알고리즘을 적용하여 연구전선 추론이 이루어졌다. 팩터그래프 확률모델을 적용하여 연구전선을 추론․구축한 결과, 서지결합도 4 이상으로 구축된 베이스라인 연구전선과 큰 차이를 보였다. 팩터그래프 기반 연구전선그룹이 서지결합 기반 연구전선그룹보다 문헌 간의 직접 연결정도가 강하며 연결 관계에 있지 않은 두 개의 문헌을 연결시키는 매개정도 또한 강한 집단으로 나타났다.

Abstract

This study attempts to infer research fronts using factor graph model based on heterogeneous features. The model suggested by this study infers research fronts having documents with the potential to be cited multiple times in the future. To this end, the documents are represented by bibliographic, network, and content features. Bibliographic features contain bibliographic information such as the number of authors, the number of institutions to which the authors belong, proceedings, the number of keywords the authors provide, funds, the number of references, the number of pages, and the journal impact factor. Network features include degree centrality, betweenness, and closeness among the document network. Content features include keywords from the title and abstract using keyphrase extraction techniques. The model learns these features of a publication and infers whether the document would be an RF using sum-product algorithm and junction tree algorithm on a factor graph. We experimentally demonstrate that when predicting RFs, the FG predicted more densely connected documents than those predicted by RFs constructed using a traditional bibliometric approach. Our results also indicate that FG-predicted documents exhibit stronger degrees of centrality and betweenness among RFs.

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

유비쿼터스 컴퓨팅의 주요 기술인 상황인지는 환경을 구성하는 다양한 종류의 정보 기기로부터 전달되는 상황 정보를 이해하고 처리하며, 다양한 도메인에 유연하게 적용할 수 있는 상황인지 모델을 필요로 한다. 시맨틱 웹 기술 기반의 온톨로지는 구조화된 공통의 포맷을 이용하고 의미적인 정보의 표현이 가능하므로, 시스템이 상황 정보를 공유하고 이해, 추론함으로써 효과적인 상황인지가 가능하다. 따라서 온톨로지를 이용한 상황인지 모델이 여러 연구에서 제시되어 왔는데, 본 논문에서는 이러한 기존 연구들에 대한 분석을 바탕으로 상황인지 모델의 범용성과 확장성을 위해 온톨로지의 구조를 계층화하고 이를 기반으로 상황인지 시스템을 구현하여 실제 u-Convention 도메인에 적용하였다. 또한 OWL-DL의 기술논리와 SWRL 규칙 추론을 결합함으로써 복합적인 상황을 효과적으로 추론하는 방법을 제시하였다.

Abstract

Context-awareness as a key technology of ubiquitous computing needs a context model that understands and processes situational information coming from diverse sensors and devices, and can be applied diversely in various domains. Semantic web based ontologies use structured standard format and express meaning of information, so it is possible to recognize effectively context-awareness situations, allowing the system to share information and understand situation by inference. In this paper, we propose a layered ontology model to support generality and scaleability of the context-awareness system, and applied the model to u-Convention domain. In addition, we propose a effective reasoning method to handle compound situation by combining OWL-DL and SWRL rules.

초록

시맨틱 웹 기술의 제안과 더불어 다양한 분야에 온톨로지의 특징을 적용한 기술 개발 연구가 많이 진행되고 있다. 인간이 소유한 개념을 가장 적절하게 표현하기 위해 현재에도 OWL, RDF와 같은 온톨로지 언어의 표현력을 확장시키기 위해 N-ary 관계나 모델-이론 의미론과 같은 개발이 진행되고있다. 본 연구는 한국어에 있어 문장이 내포하는 의미를 정확하게 결정하기 위해 문장의 구조에 따라 달라지는 단어의 의미를 연관할 수 있도록 N-ary 관계와 디자인 기반이 적용된 온톨로지의 지식 표현 방법을 연구하였다. 특히 다양한 지식 영역을 포함하는 다의어(polysemy)와 동의어(synonym)의 특징을 갖는 단어에 있어 각 지식 영역으로 분류되어 각 지식 영역에 있는 유사한 의미를 가진 단어로 확장되어 유사한 의미를 가진 단어가 포함된 문장의 경우 까지도 확장할 수 있는 표현 방법을 연구하였다. 연구의 검증을 위해 사용자가 입력한 병증 문장을 제안된 방법에 따라 구축된 온톨로지내 지식 관계와 의미 결정을 위한 추론 표현 방법을 이용하여 병증의 의미를 결정하고 그에 따른 진단을 제공하는 실험 시스템을 구현하였고, 한국어가 갖고 있는 문장의 유의성, 모호성, 복합성 의 특징을 보유한 증상문들의 실험 결과 의미 결정과 유사 의미 확장에 있어 우수한 성능을 보여주었다.

Abstract

Currently be proceeded a lot of researchers for ‘user information demand description' for interface of an information retrieval system or Web search engines, but user information demand description for a natural language form is a difficult situation. These reasons are as they cannot provide the semantic similarity that an information retrieval model can be completely satisfied with variety regarding an information demand expression and semantic relevance for user information description. Therefore, this study using the description logic that is a knowledge representation base of OWL and a vector model-based weight between concept, and to be able to satisfy variety regarding an information demand expression and semantic relevance proposes a decision way for perfect assistances of user information demand description. The experiment results by proposed method, semantic similarity of a polyseme and a synonym showed with excellent performance in decision.

초록

최근 효과적인 정보검색을 제공하기 위해 시맨틱 웹을 비롯한 다양한 검색기법들을 사용하고 있다. 이중에서 효과적인 방법은 온톨로지를 이용한 검색기술을 적용하는 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 구축한 국가R&D정보를 분석하여 온톨로지를 구축하고, 이용자가 관심있어 하는 주제분야(과제, 인물, 성과, 기관)를 중심으로 온톨로지의 객체관계를 표현하고 정보를 탐색하기 위한 국가R&D지식맵(knowledge map)을 구축하였다. 국가R&D지식맵은 사용자가 선택한 객체를 중심노드로 설정하여, 주제분야를 노드로 표현하고, 객체와 주제분야간의 관계를 분석하여 사용자가 관심 있어 하는 질의를 주제분야의 하위노드로 표현하였다. 사용자가 하위노드의 질의를 선택하면 시스템에서는 선택한 질의를 온톨로지로부터 추론할 수 있는 SPAQL 질의어를 생성하고 추론엔진으로부터 검색결과를 받아 사용자에게 제시하였다.

Abstract

To develop an intelligent search engine to help users retrieve information effectively, various methods, such as Semantic Web, have been used, An effective retrieval method of such methods uses ontology technology. In this paper, we built National R&D ontology after analyzing National R&D Information in NTIS and then implemented National R&D Knowledge Map to represent and retrieve information of the relationship between object and subject (project, human information, organization, research result) in R&D Ontology. In the National R&D Knowledge Map, center-node is the object selected by users, node is subject, subject's sub-node is user's favorite query in National R&D ontology after analyzing the relationship between object and subject. When a user selects sub-node, the system displays the results from inference engine after making query by SPARQL in National R&D ontology.

초록

본연구는 한의학 처방 지식관리시스템 설계에 요구되는 사항들이 온톨로지의 추상적 개념구조를 기반으로 용어의 개념, 속성, 관계의 명확한 정의를 통해 더욱 합리적이고 효과적으로 실현된다는 것을 전제로 하였다. 이에 따라 실세계 개념 모델링 방식으로 한의학 처방지식 온톨로지를 개발하여 peotege-2000을 기반으로 온톨로지 시스템을 구축하였고, 시스템을 응용할 수 있는 마크업 언어의 설계와 편집기를 만들어 지식의 추론이 가능한 한의학 처방 지식관리시스템을 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시스템은 XML 기반의 RDF와 온톨로지 기술에 기반을 두고 있으므로 차세대 인터넷 기술인 의미웹광의 연동이 가능하다.

Abstract

초록

FRBR, FRAD 개념모형과 RDA 목록규칙에는 서지개체와 접근제어개체 간 다양한 수준에서 발생하는 복합적이고 다원적인 관계유형들이 규정되어 있다. 본 연구에서는 이러한 관계유형을 술어논리에 기반하여 온톨로지 환경에서 개체 클래스의 인스턴스와 인스턴스 간 관계를 RDF/OWL의 객체속성(Object Property)을 서지세계의 개체 간 관계기술과 접근을 위한 새로운 제어기제이자 통합적 연결장치로서 그 적용과 활용 가능성을 시도하였다. 이를 위해 관계온톨로지 시스템을 구축하고 SPARQL 질의결과를 온톨로지 시각화도구를 통해 제시하였다. 이로써 온톨로지 기반의 ‘관계기술목록’이라는 새로운 목록업무 영역의 확장을 통해, 목록기능의 ‘다 대 다 집중’이라는 의미 확장, ‘개체단위 기반의 의미적 집중’, RDF/OWL 객체속성의 계층관계 상속을 이용한 ‘관계 추론’ 등을 연구결과로 제시하였다.

Abstract

This study proposes a ‘Bibliographic Universe Relationship Vocabulary’(burv) using the RDF/OWL Object Property under the SPO predicate logic according to the relationship type among all entities of bibliographic universe and implemented a ‘relationship ontology system’ to establish a new cataloging business domain called ‘Relationship Description Cataloging’ based on the ontology.