다양한 분야에서 온톨로지 기술을 이용하여 효율적인 정보 검색과 정보자원을 재사용을 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 식품의약품안전처와 식품안전정보포털에서 제공하는 식품첨가물 정보를 소비자에게 제공하기 위한 온톨로지를 구축하였다. 식품첨가물은 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$를 이용하여 OWL(Web Ontology Language)기반의 지식으로 표현하였다. 식품첨가물명, 기원, 목적, 기본정보를 제공하기 위한 클래스, 속성, 관계를 정의하였다. 구축한 온톨로지를 이용하여 식품첨가물의 정보를 검색하기 위해 679개의 인스턴스를 구축하고 DL Query 질의를 통하여 결과를 확인하였다. 본 논문에서 보이는 식품첨가물 온톨로지를 이용하면 향후 관련 분야의 정보 검색 시스템 통합 및 개선에 있어서 도움이 될 수 있을 것이라 기대한다.
다양한 분야에서 온톨로지 기술을 이용하여 효율적인 정보 검색과 정보자원을 재사용을 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 식품의약품안전처와 식품안전정보포털에서 제공하는 식품첨가물 정보를 소비자에게 제공하기 위한 온톨로지를 구축하였다. 식품첨가물은 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$를 이용하여 OWL(Web Ontology Language)기반의 지식으로 표현하였다. 식품첨가물명, 기원, 목적, 기본정보를 제공하기 위한 클래스, 속성, 관계를 정의하였다. 구축한 온톨로지를 이용하여 식품첨가물의 정보를 검색하기 위해 679개의 인스턴스를 구축하고 DL Query 질의를 통하여 결과를 확인하였다. 본 논문에서 보이는 식품첨가물 온톨로지를 이용하면 향후 관련 분야의 정보 검색 시스템 통합 및 개선에 있어서 도움이 될 수 있을 것이라 기대한다.
Studies for efficient information retrieval and reuse of information resources using the ontology techniques are being in progress in various fields. In this paper, we build an ontology to provide a food additive information for consumers given by the KFDA and food safety information portal. Food ad...
Studies for efficient information retrieval and reuse of information resources using the ontology techniques are being in progress in various fields. In this paper, we build an ontology to provide a food additive information for consumers given by the KFDA and food safety information portal. Food additives were represented in OWL based knowledge using $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$. We defined Class, Property, Relationships for providing food additives names, origins, purposes and basic information. In order to retrieve the information of the food additive, we built 679 instances with an ontology, and confirmed the results through DL Query queries. We can expect that the food additives ontology shown in this paper will help the integration and improvement of the information retrieval systems of the related fields in future.
Studies for efficient information retrieval and reuse of information resources using the ontology techniques are being in progress in various fields. In this paper, we build an ontology to provide a food additive information for consumers given by the KFDA and food safety information portal. Food additives were represented in OWL based knowledge using $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$. We defined Class, Property, Relationships for providing food additives names, origins, purposes and basic information. In order to retrieve the information of the food additive, we built 679 instances with an ontology, and confirmed the results through DL Query queries. We can expect that the food additives ontology shown in this paper will help the integration and improvement of the information retrieval systems of the related fields in future.
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문제 정의
온톨로지를 구축하는 방법론에는 TOVE, METHONTOLOGY, CYC, OTK, Ontology Development 101 등이 있다. TOVE는 기업 간에 모델링의 지원하기위한 통합 온톨로지를 개발하기 위해 개발되었으며 기업이 사용하는 정형화된 어휘를 제공하고자 하였다[23]. METHONTOLOGY는 소프트웨어 공학과 지식공학 분야의 방법론에서 영향을 받아 온톨로지 개발을 위한 프로세스와 점진적인 프로토타입 기반의 생명주기 각 단계에서 필요한 특정 기술들을 제공하는 포괄적인 방법론을 제공하고 있다[24].
하지만 본 논문에서는 사용자가 보다 쉽게 정보를 검색할 수 있는 검색인터페이스의 제공이 되지 않아 이에 대한 보완이 필요하며, 식품첨가물을 사용하는 대상 식품에 대한 정보와 그 식품에 어떤 식품첨가물이 첨가되어 있는지 함께 제공함으로서 소비자에게 식품첨가물 사용에 대한 이해도를 높일 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서 구축한 식품첨가물 온톨로지를 가공식품 데이터와 영양 정보 데이터, 식품첨가물에 따른 관련 질병 정보를 연동시켜 소비자에게 맞춤형 정보를 제공하는 시스템으로 확장시키는 연구를 진행하고자 한다.
그러나 너무나 방대한 정보 속에 소비자들은 적재적소에 알맞은 정보를 찾기가 어려운 실정이고, 찾는다고 해도 어려운 용어는 이해하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 가공식품에 사용되고 있는 식품첨가물에 대한 정보를 제공하기 위한 식품첨가물 온톨로지를 구축하였다. 식품첨가물 정보를 클래스를 통해 구조화하고 정보들 간의 관계 설정과 제약조건을 설정함으로서 기존의 키워드 방식의 정보 제공과는 달리 명확하고 손쉬운 정보검색이 가능하다는 장점이 있다.
식품 제조가공업체는 개발하는 식품을 위해 허가품목, 국제규격, 성분규격, 소요기술, 사용기준, 사용목적, 정량시험법, 순도시험법, 정량법 등의 정보가 필요하고, 소비자에게는 허가품목, 기원, 이명, 간략명, 사용기준, 사용목적, 사용대상 등의 정보가 필요하다. 본 논문에서 식품첨가물 온톨로지에서 구축의 범위는 소비자에게 정보를 제공하기 위한 목적에 중심을 두고, 소비자가 검색하는 식품첨가물 이름과 관련된 정보를 제공하기 위해 사용 목적에 따른 분류와 기원에 따른 분류를 적용하였다.
여기에는 국내에서 승인된 식품첨가물의 항목이 없거나, 유럽에서는 승인되었으나 국내에서는 사용할 수 없는 항목이 있어 그대로 국내에 적용하기는 어렵다. 본 논문에서는 Food Additive Vocabularies를 참고로 하여 국내 실정에 맞는 온톨로지를 설계하였으며, 국제 분류번호, 정의, 이명, 간략명에 대한 정보를 제공할 수 있도록 설계하였다.
본 논문에서는 소비자들이 인터넷에서 가공식품의 식품첨가물에 대한 정보 찾고자 할 때 식품첨가물의 정보를 제공하기 위한 식품첨가물 온톨로지를 설계하였다. 2장에서는 온톨로지와 식품첨가물에 관한 기존 연구들을 살펴보고, 3장에서는 식품첨가물 온톨로지 구축 과정을 소개하고 4장에서는 결론 및 향후과제를 서술한다.
온톨로지는 사물이나 개념에 대해 컴퓨터에서 다룰 수 있는 형태로 표현한 모델로, 개념에 대한 정형화되고 명시적인 명세를 정의한 기술이다[4]. 정보시스템의 대상이 되는 자원의 개념을 명확하게 정의하고 상세하게 기술함으로서 컴퓨터와 인간이 지식을 공유하는데 도움을 주고, 정확한 정보를 찾을 수 있도록 하는 것이 목적이다. 온톨로지는 주석화 된 웹 정보 자원을 형성하여 인터넷의 분산된 정보 자원들을 의미적으로 통합하는 거대한 지식베이스를 구축하여 웹 기반의 지식을 처리하거나 응용 프로그램 사이의 지식을 공유하고 재사용 할 수 있다.
안전먹거리 LOD[21]는 분산되어 있는 다양한 안전먹거리 정보를 통합하여 사용자가 손쉽게 정보를 탐색할 수 있는 서비스를 제공하고자 2016년 11월 완료를 목표로 개발 중에 있다. 축산물안전관리인증원의 안전인증정보, 업체, 농장정보와 식품의약품안전처의 식품 원재료 및 첨가물 등에 대한 데이터를 기반으로 FRESH(Food Report on Safety of HACCP)서비스를 제공하겠다는 계획이다.
그 중에서 FoodWiki(Ontology-Driven Mobile Safe Food Consumption System)[15]는 건강상의 이유로 음식섭취에 주의를 기울여야 하는 소비자들을 돕기 위한 목적을 가지고 있다. 특히 환자들에게 포장된 제품을 구입할 때 제품이 함유하고 있는 식품 성분의 정보와 영양정보를 제공하여 개인의 건강에 위험을 일으키는 요인을 피할 수 있도록 자세한 정보를 제공하고 도움을 주고자하는 것이다. FoodWiki는 OWL 기반의 온톨로지로서 Food ontology Knowledge base는 person, disease, product, food ingredients/compounds의 4개의 메인 클래스와 58개의 서브 클래스, 32개의 object property, 12개의 data property, 1530개의 annotation property, 210개의 추론규칙으로 구성되어 있다.
제안 방법
본 논문에서 보이는 식품첨가물 관련정보는 식품의약품안전처에서 제공하는 식품첨가물 공전, 교육자료, 홍보자료로 제공하고 있는 자료와 식품안전정보포털에서 제공하고 있는 식품첨가물 품목별 기본 정보를 기반으로 온톨로지를 구축하였다. 본 논문에서 보인 식품첨가물 온톨로지는 Protégé5.
본 논문에서 보인 식품첨가물 온톨로지는 Protégé5.0을 이용하여 구축하였다.
또한 소비자는 특정 식품첨가물의 이름만 보고 어떤 목적으로 사용되는지, 어떤 식품에 사용할 수 있는 것인지 알 수가 없다. 소비자 지향적인 정보 제공에 초점을 맞추어 식품의약품안전청과 식품안전정보포털에서 수집된 정보를 통합하여 표 1과 같이 분류하였다.
온톨로지 구축의 마지막 단계는 인스턴스를 생성하는 단계이다. 식품의약품안전청에서 제공하는 원시자료에서 정보를 읽어 실제의 인스턴스를 구축하였다. 본 논문에서 679개의 인스턴스를 구축하였으며, 그림 4는 인스턴스 “개미산게라닐”의 작성 예를 보여준다.
대상 데이터
본 논문에서 679개의 인스턴스를 구축하였으며, 그림 4는 인스턴스 “개미산게라닐”의 작성 예를 보여준다.
성능/효과
본 논문에서 작성한 식품첨가물 온톨로지는 Protégé5.0을 사용하여 OWL형식으로 기술되었기 때문에 기존의 정보와 달리 프로그래밍 언어에 관계없이 데이터를 활용할 수 있으며 시스템의 종류와 버전에 관계없이 사용할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
또한 다른 방법들과 달리 개체 중심적의 온톨로지를 구축하는 것이 가능하다. 식품첨가물 온톨로지는 대용량의 온톨로지가 아니고 개체 중심의 온톨로지로 구축해야 하므로 Ontology Development 101 기반으로 식품첨가물 온톨로지를 구축하는데 적합하다고 판단하였다.
후속연구
또한 다양한 기술 로직 기반의 질의 언어를 이용하면 지식을 추론할 수 있는 기반을 제공한다. 따라서 식품첨가물 온톨로지를 이용하면 향후 식품의약품안전청의 정보시스템 통합 및 개선에 있어서 정보 제공 방법의 기반이 될 수 있을 것이라 기대한다.
하지만 본 논문에서는 사용자가 보다 쉽게 정보를 검색할 수 있는 검색인터페이스의 제공이 되지 않아 이에 대한 보완이 필요하며, 식품첨가물을 사용하는 대상 식품에 대한 정보와 그 식품에 어떤 식품첨가물이 첨가되어 있는지 함께 제공함으로서 소비자에게 식품첨가물 사용에 대한 이해도를 높일 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서 구축한 식품첨가물 온톨로지를 가공식품 데이터와 영양 정보 데이터, 식품첨가물에 따른 관련 질병 정보를 연동시켜 소비자에게 맞춤형 정보를 제공하는 시스템으로 확장시키는 연구를 진행하고자 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
온톨로지의 목적은?
온톨로지는 사물이나 개념에 대해 컴퓨터에서 다룰 수 있는 형태로 표현한 모델로, 개념에 대한 정형화되고 명시적인 명세를 정의한 기술이다[4]. 정보시스템의 대상이 되는 자원의 개념을 명확하게 정의하고 상세하게 기술함으로서 컴퓨터와 인간이 지식을 공유하는데 도움을 주고, 정확한 정보를 찾을 수 있도록 하는 것이 목적이다. 온톨로지는 주석화 된 웹 정보 자원을 형성하여 인터넷의 분산된 정보 자원들을 의미적으로 통합하는 거대한 지식베이스를 구축하여 웹 기반의 지식을 처리하거나 응용 프로그램 사이의 지식을 공유하고 재사용 할 수 있다.
온톨로지의 구성요소는 무엇인가?
온톨로지의 구성요소는 클래스(Class), 인스턴스(Instance), 속성(Property), 관계(Relation), 제약조건(Constraints), 공리(Axiom)이다[6]. 클래스는 사물이나 개념(Concept)을, 인스턴스는 사물이나 개념의 구체적인 형태를 의미한다.
국내 식품위생법 제 2조에서 정의한 식품첨가물이란?
식품첨가물에 대한 정의는 식품첨가물에 대한 규정을 제시한 국가나 단체에 따라 약간의 차이가 있다. 국내 식품위생법 제 2조에서 정의한 식품첨가물이란 식품을 제조, 가공 또는 보존하는 과정에서 식품에 넣거나 섞는 물질 또는 식품을 적시는 등에 사용되는 물질을 말한다[17]. 국제식품규격 위원회 CODEX에서 정의한 식품첨가물[CODEX STAN 192-1995]은 일반적으로 그 자체를 식품으로서 섭취하지 않고, 영양적 가치에 상관없이 식품의 일반 성분으로서 사용되지 않는 물질을 의미하며 식품의 제조, 가공, 조리, 처리, 포장 및 보관 시에 기술적인 목적을 달성하기 위해 식품에 첨가하여 효과를 나타내거나, 직접 또는 간접적으로 식품에 효과를 나타낼 것으로 기대되거나, 그 부산물이 식품의 구성성분이 되거나, 식품의 특성에 영향을 끼칠 수 있는 물질을 말한다[17].
참고문헌 (29)
Yong-Jae Cho, Study on purchasing behavior of processed food and awareness of food additive, Kyongin University, 2011.
Woon-Ju Kim, Bong-Hee Kim and Yang-Woo Park, "The Purchasing Acts for the Commercial Processed Foods and The Awareness for the Food Additives", Journal of Human Ecology, vol.3, pp. 71-80, 2000.
T. B. Lee, J. Hendler and O. Lasilla, The Semantic Web, Scientific American, 2001.
T. Gruber, "A Translation Approach to Portable Ontology Specifications", Knowledge Acquisition, vol. 5, no. 2, pp. 199-220. 1993.
Knowledge Systems Laboratory, A Translation Approach to Portable Ontology Specifications, KSL-9271, 1993.
O. Corcho, M. F. Lopez & A. G. Perez, Onto Web Technical Road-map v1.0, IST Programme of the Commision of the European Communities as Project No. IST-2000-29243. pp.10-11.
F. Manola, M. Eric and B. McBride, RDF Primer, W3C Recommendation, 2004.
D. L. McGuinness and F.V. Harmelen, OWL Web Ontology Language Overview, W3C Recommendation, 2004.
Whee Seo, "A Theoretical Study of Using Methods for OWL Vocabulary and Syntactics to Ontology Automatic Construction", Korea Library And Information Science Society, vol. 37, no. 2, pp. 191-216, 2006.
Se-Chan Hwang and Sin-Jae Kang, "Multi-level Mapping of Ontologies Based on Lexical and Structural Information", Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 22, No. 1, pp. 42-48, 2012.
Moon-Soo Chang and Sun-Mee Kang, "An Extraction of Property of Ontology Instance Using Stratification of Domain Knowledge", Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 17, No. 3, pp. 291-296, 2007
In-Keun Lee, Hwa-Sun Kim and Sung-Hee Lee, "Design of Knowledge Model of Nursing Diagnosis based on Ontology", Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 22, No. 4, pp. 468-475, 2012.
Woo-Hyuk Jang, "A Study on OntologyModeling for Wepon Parts Development Information", Journal of Korean Multimedia of Society, Vol. 18, No. 7, pp. 873-885, 2015.
Ho-Cheol Jeon and Joong-Min Choi, "Ontology-based User Intention Recognition for Proactive Planning of Intelligent Robot Behavior", Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 21, No. 1, pp. 86-89, 2011.
D. Celik, "FoodWiki: Ontology-Driven Mobile Safe Food Consumption System", Hindawi Publishing Corporation e Scientific World Journal, vol. 2015.
Korea Food Research Institute, Available : http://www.kfri.re.kr/, [Accessed : June 22, 2016]
Ministry of Food and Drug Safety, Available : http://www.foodsafetykorea.go.kr/portal/board/boardDetail.do, [Accessed : October 2, 2015]
Sang-Mi Kim, Development of Risk Communication Strategy and Educational Homepage on Food Additives, Seoul National University of Education, 2010.
Sun-A Kim, Ye-Jee Kim, Ji-Sun Kim, and Jeong-Weon Kim, "Development of a Mobile Application for Promoting Risk Communication on Food Additives Based on the Information Needs of Parents", Journal of Food Hygiene, vol. 30, No. 2, pp. 132-142, 2015.
Dai-Ja Jang, Hee-Jin Kim, Yu-Ra Kim, Yu-Jung Song, Seung-Yong Lee and Gun-Woong Jang, "Development of a Mobile Service Application for Assessing the Quality of Food that uses the Information marked on the processed Food Labels", Journal of the Korea Contents Association, vol. 13, no. 8, pp. 450-457, 2013.
Food Report on Safety of HACCP, Available : http://lod.ihaccp.or.kr/lod/lodIntro.do, [Accessed : Jun 13, 2016]
Food Additive Vocabularies, Available : http://www.wurvoc.org/vocabularies/food-additives/, [Accessed : Aug 2, 2016].
TOVE Ontologies, Available : http://www.eil.utoronto.ca/enterprise-modelling/tove/index.html, [Accessed : Apr 9, 2015].
M. Fernandez, A. Gomez-Perez and N. Juristo, "Methontology : From Ontological Art Towards Ontological Engineering,", Working notes of the AAAI Spring Symposium on Ontological Engineering, pp. 33-40, 1997.
D. B. Lenat, "Cyc: A Large-Scale Investment in Knowledge Infrastructure", The Communications of the ACM, vol. 38, no. 11, pp. 33-38, 1995.
D. Fensel, F. van Harmelen, M. Klein and H. Akkermans "On-To-Knowledge : Ontology Based Tools for Knowledge Management", Proceedings of the eBusiness and eWork 2000 Conference, pp. 18-20, 2000.
N. F. Noy and D. L. McGuinness, Ontology Developement 101 : A Guide to Creating Your First Ontology, Stanford University, 2001.
M. Kolchin and D. Zamula, "Food Product Ontology: Initial Implementation of a Vocabulary for Describing Food Products", In Proceeding of the 14th Conference of Open Innovations Association FRUCT, pp. 191-196. 2013.
Open Food Facts. Available : http://world.openfoodfacts.org/who-we-are [Accessed : 4 September 2015]
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