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문제 정의
- 정확도와 재현률은 변화한다.[16] 본 실험은 정확도와 재현률이 변화함에 따라 같이 변화하게 될 f-measure 값의 변화를 알아봄으로 휴리스틱적인방법으로 최적화된 온톨로지 매핑을 이루는 % threshold 값을 구하는데 참고 자료를 얻기 위한 기초실험이다. 본 실험에 사용된 온톨로지는 OAEI에서 온톨로지 매핑 방법론을 시험하기 위해 제공하는 온톨로지를 이용하였다.
- 이를 이루기 위해서는 컴퓨터가 이해할 수 있도록 정보를 컴퓨터가 해석하기 쉽도록 의미를 부여하고 이를 계층화하는 것이 필요한데, 이는 특정 영역의 설명을 위해 공유할 개념화된 명세로 정의되는 온톨로지를 이용하여 이룰 수 있다. 본 논문에서 다루고자 하는 것은 온 톨로 지 관련 분야에서 온톨로지 매핑에 대한 것을 다루고자 한다. 온톨로지 매핑이란 일반적으로 비교 대상으로 사용된 두 온톨로지 간의 동일성을 판단한 뒤, 그 가운데 비슷한 개념의 노드들을 서로 연결시키는작업을 의미한다.
- 온톨로지 매핑은 온토롤지합병(Ontology Merging)을 위해 반드시 거쳐야 할 단계이며, 온톨로지 합병을 통하여 여러 곳에 분산 배치되어 있는 자료들을 통합관리 종}거나, 여러 온톨로지를 통합하여 하나의 큰 온톨로지로 만든 후 시멘틱 웹 기술을 이용하여 온톨로지 내 자료들에 대한 통합 검색을 이룰 수 있다. 본 논문은 온톨로지를 효과적이고 효율적으로 매핑하고자 하는 방법론의 적용 방법을 실험을 통해 알아보고자 하는데 그 목적이 있다. 온톨로지 매핑방법론의 성능을 평가하는데 있어서 본 논문에서 사용하는 방법은 정확도 (precision), 재현률 (recall)을 f이용하여 구하는 f-measure를 사용하였다.
- 앞서 실험에서 최적의 「measure값을 구할 수 있는 a, threshold 를 찾는데 각 온톨로지 마다 100회의 방법이 필요했다. 본 방법론의 목표는 연구에서 사용되었던 100회보다 적은 계산으로 최적의 「measure, 혹은 최적과 가까운 ^measure값을 구할 수 있는 q threshold를 얻음을 목표로 한다. 방법론은 다음과 같이 정리할 수 있다.
- 본 장에서는 앞서 실험을 바탕으로 나타난 가장 높은 「measure 값을 구하는 a, thresh이 d 를휴리스틱적으로 찾는 방법을 제안하고자 한다. 앞서 실험에서 최적의 「measure값을 구할 수 있는 a, threshold 를 찾는데 각 온톨로지 마다 100회의 방법이 필요했다.
- 온톨로지 매핑을 다루기 앞서 온토롤지 매핑과 비슷한 개념인 정보 통합에 대하여 알아보고자 한다. 정보통합이란, 서로 이질적인 프로그래밍 언어나 포맷으로 이루어진 수많은 데이터를 통합하여 요약된 형태로 제공하는 기술이라 정의 내릴 수 있다.
가설 설정
- 5. 선택한 구간의 f-measure 값이 주위 모든 방향의 f-measure 값보다 크거나 같을 때까지 계속한다.
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