KCI등재
분산 환경에서의 쿼리 변환을 위한 온톨로지 매핑 결합 = Ontology Mapping Composition for Query Transformation on Distributed Environments
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발행연도
2008
작성언어
Korean
주제어
KDC
003
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KCI등재
자료형태
학술저널
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19-30(12쪽)
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0
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온톨로지 기반 분산 정보시스템 환경에서는 시스템들 간의 자동화된 정보 공유를 지원하기 위해서 온톨로지 간의 의미적 이질성(semantic heterogeneity)을 해결해야 한다. 일반적으로 전문가들에게 미리 온톨로지들 간의 명시적 매핑(explicit mapping between ontologies)을 요청하고 있다. 하지만, 온톨로지 매핑의 고비용성 문제 때문에 모든 정보시스템들의 온톨로지 간의 일대일 매핑이 이루어지기 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 분산된 온톨로지들 간의 매핑정보를 수집하고 재사용(reuse) 하고자 한다. 즉, 분산 환경에서 활용 가능한 온톨로지 매핑 정보의 결합(composition)을 위한 방법론을 제안한다. 이를 통해 주어진 두 온톨로지 간의 매핑 정보를 간접적으로 예측할 수 있게 된다. 특히, 본 연구에서 제안하는 온톨로지 매핑 결합 기법의 성능 평가를 위하여, 자동화된 쿼리 전송(propagation) 및 변환(transformation) 시스템에 적용하였다.
더보기Semantic heterogeneity should be overcome to support automated information sharing process between information systems in ontology-based distributed environments. To do so, traditional approaches have been based on explicit mapping between ontologies from human experts of the domain. However, the manual tasks are very expensive, so that it is difficult to obtain ontology mappings between all possible pairs of information systems. Thereby, in this paper, we propose a system to make the existing mapping information sharable and exchangeable. It means that the proposed system can collect the existing mapping information and aggregate them. Consequently, we can estimate the ontology mappings in an indirect manner. In particular, this paper focuses on query propagation on the distributed networks. Once we have the indirect mapping between systems, the queries can be efficiently transformed to automatically exchange knowledge between heterogeneous information systems.
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2015-03-25 | 학회명변경 | 영문명 : 미등록 -> Korea Intelligent Information Systems Society | KCI등재 |
2015-03-17 | 학술지명변경 | 외국어명 : 미등록 -> Journal of Intelligence and Information Systems | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2008-02-11 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국지능정보시스템학회 논문지 -> 지능정보연구 | KCI등재 |
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2016 | 1.51 | 1.51 | 1.99 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.78 | 1.54 | 2.674 | 0.38 |
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