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차세대 지능형 웹을 구성하고 있는 온톨로지에 대한 연구는 온톨로지의 생성 및 설계, 통합 그리고 표현의 세 가지 방향으로 진행되고 있다. 빠르고 정확한 정보의 검색을 위해 온톨로지 중요성이 점차 커지고 생성되는 온톨로지의 수가 증가함에 따라, 온톨로지들 사이의 통합은 온톨로지 관련 연구들 사이에서 중요한 과제로 떠오르게 되었다. 같은 도메인 내에서 서로 다른 관점을 다루고 중복되는 정보를 포함하는 온톨로지의 증가는 사용자들에게 같은 개념에 대한 일관적인 정리를 어렵게 하였고, 활용분야마다 적절하게 사용하거나 변환해야 하는 번거로움이 있었다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 같은 도메인 내의 두 개의 온톨로지를 통합하고, 이를 바탕으로 상위 온톨로지를 추출하는 방법에 대해 제안한다. 온톨로지 통합은 두 개의 온톨로지가 가지는 개념들의 우선순위를 중재함으로써 가능하다. 온톨로지 통합에 사용된 ...

차세대 지능형 웹을 구성하고 있는 온톨로지에 대한 연구는 온톨로지의 생성 및 설계, 통합 그리고 표현의 세 가지 방향으로 진행되고 있다. 빠르고 정확한 정보의 검색을 위해 온톨로지 중요성이 점차 커지고 생성되는 온톨로지의 수가 증가함에 따라, 온톨로지들 사이의 통합은 온톨로지 관련 연구들 사이에서 중요한 과제로 떠오르게 되었다. 같은 도메인 내에서 서로 다른 관점을 다루고 중복되는 정보를 포함하는 온톨로지의 증가는 사용자들에게 같은 개념에 대한 일관적인 정리를 어렵게 하였고, 활용분야마다 적절하게 사용하거나 변환해야 하는 번거로움이 있었다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 같은 도메인 내의 두 개의 온톨로지를 통합하고, 이를 바탕으로 상위 온톨로지를 추출하는 방법에 대해 제안한다. 온톨로지 통합은 두 개의 온톨로지가 가지는 개념들의 우선순위를 중재함으로써 가능하다. 온톨로지 통합에 사용된 맵핑 방법은 병합(merging)이고, 이를 바탕으로 하는 상위 온톨로지의 추출 과정은 통합된 온톨로지를 클래스 단위의 메타레벨과 언어레벨로 나눈 후에 이를 메타 모델 그래프로 나타낸 다음, 그래프에서 불필요한 요소를 제거하고 문서화한 뒤, 검증기(validator)를 통해 문서의 타당성을 검증함으로써 가능하다. 온톨로지들 사이의 맵핑은 개념들 간의 관계를 효율적으로 나타내고, 이 방법을 바탕으로 생성된 정형화된 형태의 일반적인 목적을 가지는 온톨로지(general-purpose ontology)는 온톨로지의 재사용성을 높이고 사용자들 간의 공유를 용이하게 하여 추후 새로운 온톨로지로의 확장을 용이하게 만든다.