개요
Ontology의 정의
- 특정 분야에서 사람들에 의해 공유되는 개념의 형식적 명세로서 용어와 용어 간의 관계를 표현하고 컴퓨터 판독이 가능한 규정
- 표준화/일반화할 수 있는 개념들을 컴퓨터가 처리할 수 있는 형식으로 명시함으로써 공유와 재사용이 가능한 틀을 제공
Ontology의 필요성
- 원하는 지식 항목 검색의 정확성 요구가 증대
- 새로운 지식의 조직화에 대한 효과성이 증대
Ontology의 역할
Ontology의 구축 과정 및 구성 요소
Ontology의 구축 과정
- Ontology의 구성 요소
구성 요소 | 내용 |
Ontology 모델기
(Modeler) | - 데이터베이스를 참조하여 지식을 개념화
- 개념화 간의 계층적 구조를 위해 구분 규칙(Taxonomy Rule)을 적용
- Ontology 생성기에 개념화 용어를 제공
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Ontology 생성기
(Generator) | - Ontology 모델기로부터 받은 용어의 명세화
- Ontology 언어(지식 표현 언어)로 작성
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Ontology 검사기
(Validater) | - 작성된 Ontology의 유효성을 검사
- Ontology 언어의 문법적인 검사
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종류 | 내용 |
도메인 기반 Ontology | 의료 분야 등 특정 도메인 또는 유전자 기능과 같은 종합적인 도메인 기반 Ontology |
태스크 기반 Ontology | 주식 분석과 같은 특정 태스크 또는 문제 해결과 같은 보편적인 태스크를 위한 Ontology |
일반적인 Ontology | 일반적인 개념을 나타내는 Ontology로, 자연어 처리에 활용되는 Ontology |
생성언어 | 내용 |
RDF | 웹에 있는 자원에 대한 메타 데이터를 표현하기 위한 언어 |
DAML + OIL | - DAML(DARPA Agent Markup Language)
- OIL(Ontology Interface Layer)
- 도메인의 구조를 서술하기 위한 언어
- 기본적인 표현력을 강조한 Description Logic 언어로, RDF와 RDF 스키마를 사용
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OWL | - Ontology Web언어, W3C의 표준 언어
- DAML + OIL의 네임스페이스와 속성 변경을 사용하여 RDF 변화를 수용
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- Ontology 기반 검색과 기존 Web 검색의 차이점
Ontology 기반 검색 | 기존 Web 검색 |
- 내용 중심적 처리 방식
- 논리적 추론(Agent)
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Ontology의 적용 분야
- 인공 지능 Agent 분야 : 지식 표현, KQML(Knowledge Query & Manipulation Language)
- 정보 검색 Agent 분야 : 불필요한 검색을 지양하고, 검색의 효율을 증대
- Semantic Web : 지식 도메인 별 다수의 분산된 Ontology를 구축하고, 상호 참조에 의해 지식 기반 검색 및 서비스의 진행
- 전자 상거래 분야 : 상거래 프로그램에 의한 상거래 개념의 이해 및 처리
- 전자 카탈로그 분야 : 상품에 대한 계층 관계를 정의