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의미적 유사성에 기반한 온톨로지 선택 랭킹 모델
Ontology Selection Ranking Model based on Semantic Similarity Approach 원문보기

한국전자거래학회지 = The Journal of Society for e-Business Studies, v.14 no.2, 2009년, pp.95 - 116  

오선주 (서울대학교 경영대학) ,  안중호 (서울대학교 경영전문대학원 경영대학) ,  박진수 (서울대학교 경영전문대학원 경영대학)

초록
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지식 재사용 측면에서 기존의 온톨로지를 재사용할 수 있다면 많은 자원을 절약할 수 있을 것이다. 그러나 기존의 온톨로지를 활용하기 위해서는 보다 발전된 온톨로지 검색 기능이 요구된다. 현재까지 이루어진 관련 연구들에서는 주로 렉시컬 매칭기법을 사용하여 온톨로지를 검색하였다. 그러나 의미적 측면에서 문제점이 있으므로 본 연구에서는 관계의 의미적 유사성에 기반한 온톨로지 선택 랭킹 모델을 제안한다. 본 연구는 개념간 계층 구조와 관계를 온톨로지 검색에 이용함으로써 온톨로지의 선택 랭킹을 효과적이며 실질적으로 개선하였다. 또한 실험을 통해 연구 모델의 결과와 선행 연구의 결과, 온톨로지 전문가의 랭킹 결과를 비교 분석하고 연구 모델의 타당성을 검증하였다. 본 연구 결과는 온톨로지 검색 연구를 이론적으로 발전시켰을 뿐 아니라 실무적인 측면에서 실무자들이 온톨로지를 쉽게 찾아 재사용할 수 있도록 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Ontologies have provided supports in integrating heterogeneous and distributed information. More and more ontologies and tools have been developed in various domains. However, building ontologies requires much time and effort. Therefore, ontologies need to be shared and reused among users. Specifica...

주제어

#온톨로지   #온톨로지 선택   #온톨로지 재사용   #의미적 유사성   #온톨로지 평가   #온톨로지 랭킹  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
현재까지는 온톨로지 검색을 위해 어떤 기법을 사용했나? 그러나 기존의 온톨로지를 활용하기 위해서는 보다 발전된 온톨로지 검색 기능이 요구된다. 현재까지 이루어진 관련 연구들에서는 주로 렉시컬 매칭기법을 사용하여 온톨로지를 검색하였다. 그러나 의미적 측면에서 문제점이 있으므로 본 연구에서는 관계의 의미적 유사성에 기반한 온톨로지 선택 랭킹 모델을 제안한다.
현재까지 개발된 온톨로지 라이브러리는 어떤 것들이 있는가? 온톨로지는 정보의 의미까지 체계적으로 공유할 수 있도록 하는 정보 공유의 인프라를 제공해 준다[8]. 점점 더 많은 온톨로지들이 현재 개발 중에 있으며 온토링구아(Ontolingua), DAML 온톨로지 라이브러리, 프로티지(Protégé) 라이브러리와 같이 이미 개발된 온톨로지 라이브러리 등도 다수 존재한다. 온톨로지를 새롭게 개발하는 작업은 많은 시간과 노력을 필요로 하는 작업이므로 기존의 온톨로지를 재사용 할 수 있다면 자원의 활용 측면에서 도움이 될 것이다.
AKTiveRank를 통해 각각의 온톨로지에 적용하는 네 가지 측정 방법에 대해 설명하시오. AKTiveRank[1]는 각각의 온톨로지에 대해 CMM(Class Match Measure), CEM(CEntrality Measure), SSM(Semantic Similarity Measure) 그리고 DEM(DEnsity Meas-ure)의 네 가지 측정 방법을 적용하여 값을 계산하고 이들 값에 적절한 가중치를 부여하여 합산한 총 합계 값으로 온톨로지의 랭킹을 매기는 방식을 적용하였다. CMM은 검색어가 온톨로지 내의 클래스들과 얼마나 잘 일치하는가를 나타내며, CEM은 찾고자 하는 개념이 계층구조의 중간에 위치하는가를 측정한다. 보편적으로 계층구조의 중간에 있는 개념은 최상위 혹은 최하위에 있는 개념에 비해 다른 개념과 연관관계가 많이 있을 수 있으므로 풍부하게 표현된다고 할 수 있다. SSM은 찾고자 하는 개념들이 계층구조상 얼마나 인접하게 위치하는가를 나타내준다. DEM은 개념들이 얼마나 풍부하게 잘 정의되어 있는가를 나타내주는 측정방식으로 개념의 부모, 자식, 그리고 연관된 개념의 수를 합산하여 계산한다. 본 연구에서는 AKTiveRank에서 정의한 이들 측정 방식을 도입하여 사용한다.
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참고문헌 (18)

  1. Alani, H., and Brewster, C., Ontology Ranking based on the Analysis of Concept Structures, In Proceedings of the Third International Conference on Knowledge Capture(K-CAP 05), Banff, Canada, 2005. 

  2. Buitelaar, P., Eigner, T., and Declerck, T., OntoSelect：A Dynamic Ontology Library with Support for Ontology Selection, In Proceedings of the Demo Session at the International Semantic Web Conference, Hiroshima, Japan, 2004. 

  3. Cook, T. D., and Campbell, D. T., Experimental and quasi-experimental designs for research, Chicago：Rand McNally, 1979. 

  4. Ding, L., Finin, T., and Joshi, A., Swoogle ：A Search and Metadata Engine for Semantic Web, In Proceedings of the Thirteenth ACM Conference on Information and Knowledge Management, 2004. 

  5. Gangemi, A., Catenacci, C., Ciaramita, M., and Lehmann, J., Modeling Ontology Evaluation and Validation, ESWC, LNCS 4011, 2006, pp. 140-154. 

  6. Green, R., Beans, C., and Myaeng, S., Semantics of relationships：An Interdisciplinary perspective, Information Science and Knowledge Management, 2002, pp. 91-110, Kluwer. 

  7. Jang, J. J., and Conrath, D. W., Semantic similarity based on corpus statistics and lexical taxonomy, In Proceedings of International Conference on research in Computational Linguistics, Taiwan, 1998. 

  8. Park, J., and Ram, S., Information Systems Interoperability：What Lies Beneath?, ACM Transactions on Information Systems, Vol. 22, No. 4, October2004, pp. 595-632. 

    상세보기 crossref

  9. Lin, D., An Information-Theoretic Definition of Similarity, In Proceedings of the International Conference on Machine Learning, Morgan Kaufmann, Madison, Wisconsin, USA, 1998. 

  10. Pan, Jeff Z., Tomas, E., and Sleeman, D., Ontosearch2：Searching and Querying Web Ontologies, In Proceedings of the IADIS International Conference WWW/Internet 2006. 

  11. Patel, C., Supekar, K., Lee, Y., and Park, E. K., OntoKhoj：A Semantic Web Portal for Ontology Searching, Ranking and Classification, In Proceeding of the Workshop on Web Information and Data Management, ACM, 2003. 

  12. Pennacchiotti, M., and Pantel, P., Ontologizing Semantic Relations, In Proceedings of the 21st International Conference on Computational Linguistics and the 44th annual meeting of the ACL, July 17-18, 2006, pp. 793-800. 

  13. Pennacchiotti, M., and Pantel, P., A Bootstrapping Algorithm for Automatically Harvesting Se mantic Relations, In Proceedings of Inference in Computational Semantics(ICoS-2006), Buxton, England, 2006. 

  14. Rada, R., Mili, H., Bicknell, E. and Blettner, M., Development and application of a metric on semantic nets, IEEE Transactions on Systems, Man,and Cybernetics, Vol. 19, 1989, pp. 17-30. 

    상세보기 crossref

  15. Resnik P., Semantic Similarity in a Taxonomy：An Information-Based Measures and its Application to Problems of Ambiguity in Natural Language, Journal of Artificial Intelligence research, Vol. 11, 1999, pp. 95-130. 

  16. Sabou, P., Lopez, V., Motta, E., and Uren, V., Ontology Selection：Ontology Evaluation on the Real Semantic Web, In Proceedings of the Evaluation of Ontologies on the Semantic Web Workshop, held in conjunction with WWW 2006. 

  17. Spearman, C., The Proof and Measurement of Association between Two Things, Amer. J. Psychol., Vol. 15, 1904. 

  18. Turney, P. D., Measuring Semantic Similarity by Latent Relational Analysis, In Proceedings of the Nineteenth International Joint on Artificial Intelligence( IJCAI-05), 2005, pp. 1136-1141, Edinburgh, Scotland. 

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