KR100902653B1 - Apparatus and method for searching for efficient ontology reasoning - Google Patents

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박영택
김제민
권순현
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Abstract

A search apparatus for the efficient ontology reasoning and a method therefor are provided to minimize the inclusion relation verification in the inclusion relation interference of all concepts existing within specific area in the real world. A search device(300) for the efficient ontology reasoning comprises a storage unit(310), a top-down search unit(320) and a bottom-up search unit(330). The top-down and bottom-up search units generate a negative information list according to the inclusion relation between a specific concept and the concept of a concept layer. The inclusion relation verification with the specific concept is not performed for a concept recorded in the negative information list.

Description

효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 장치 및 방법{Apparatus and method for searching for efficient Ontology reasoning}Apparatus and method for searching for efficient Ontology reasoning

본 발명은 온톨로지 추론에 사용되는 검색 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 효율적으로 온톨로지 추론을 수행하기 위한 검색 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a retrieval device and method used for ontology inference, and more particularly, to a retrieval device and method for efficiently performing ontology inference.

시맨틱 웹 기술은 1998년에 팀 버너스-리(Tim Berners-Lee)가 W3C(world wide web consortium)를 중심으로 제안한 것으로, 컴퓨터 간의 정보교환을 가능하게 하며 웹상의 데이터의 의미를 사람이 아닌 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있게 하는 기술이다. 이러한 시맨틱 웹은 기존의 웹과 구분되는 것이 아니라 웹의 지식 정보에 잘 정의된 의미를 부여함으로써 기계가 웹의 내용을 이해하고 자동으로 프로세싱하는 것을 가능하게 한다. 시맨틱 웹에서 중추적인 역할을 하는 것은 온톨로지라고 하는 일종의 개념 사전이다. 온톨로지는 '공유된 개념화(shared conceptualization)에 대해 정형화되고 명시적으로 정의된 명세'로 정의된다. 따라서 온톨로지는 이기종간의 공유가 가능하고, 숨겨진 정보를 추론할 수 있는 다양한 기호를 제공하기 때문에 명시된 정보뿐만 아니라 숨겨진 정보를 추론할 수 있는 구 조를 갖는다.Semantic web technology was proposed in 1998 by Tim Berners-Lee around the world wide web consortium (W3C), which enables computers to exchange information and not the meaning of data on the web. It's a technology that can be understood and handled. This semantic web is not distinguished from the existing web, but gives a well-defined meaning to the knowledge information of the web, thereby enabling the machine to understand and automatically process the contents of the web. Playing a pivotal role in the Semantic Web is a kind of conceptual dictionary called an ontology. Ontology is defined as a 'formal and explicitly defined specification for shared conceptualization'. Therefore, the ontology has a structure that can infer hidden information as well as specified information because it can be shared among heterogeneous species and provides various symbols for inferring hidden information.

온톨로지를 표현하는 언어로서 대표적인 것이 OWL(Ontology Web Language)이다. 이러한 OWL은 표현 정도에 따라서 Lite, DL(Description Logic), Full 등으로 구분된다. 현재 대부분의 온톨로지는 OWL-DL로 표현되는데, 이는 OWL-Full에 비해 표현력은 떨어지지만 납득할만한 시간 범위 내에서 추론 결과를 얻을 수 있기 때문이다. OWL-DL은 그 구조가 서술 논리(Description Logic)를 기반으로 하고 있다. 서술 논리는 크게 개념 모델(T-Box)과 데이터 객체 모델(A-Box)로 나뉘는데, 개념 모델에는 온톨로지를 구성하고 있는 개념, 개념의 정의 및 개념 사이의 관계가 저장되고, 데이터 객체 모델에는 온톨로지를 구성하는 객체들이 저장된다. 따라서 OWL-DL로 작성된 온톨로지 추론은 크게 개념 모델 추론과 데이터 객체 추론으로 나눠진다. 이 중에서 개념 모델 추론은 개념들의 정의를 검증해 나감으로써, 완성된 온톨로지를 검증하는 온톨로지 검증 추론과 개념들의 상-하위 관계를 추론하는 포함 관계추론으로 구분된다. 특히, 포함 관계 추론은 온톨로지의 숨겨진 의미를 찾는데 중요한 역할을 한다.The representative language of ontology is OWL (Ontology Web Language). Such OWL is classified into Lite, DL (Description Logic), Full, etc. according to the expression level. Currently, most ontology is expressed as OWL-DL, because it is less expressive than OWL-Full, but inference can be obtained within a reasonable time range. In OWL-DL, its structure is based on Description Logic. Descriptive logic is largely divided into concept model (T-Box) and data object model (A-Box) .The concept model stores the concepts, definitions of the concepts, and the relationships between the concepts.The ontology is stored in the data object model. The objects that make up the are stored. Therefore, ontology inference written in OWL-DL is divided into conceptual model inference and data object inference. Among these, conceptual model inference is divided into ontology verification inference that verifies the completed ontology and inclusion relation inference that infers the parent-child relationship of concepts by verifying the definition of concepts. In particular, inclusion reasoning plays an important role in finding the hidden meaning of ontology.

현재 온톨로지 추론 기술은 크게 두 가지로 나뉘는데 서술 논리 기반의 태블로(tableaux) 알고리즘을 이용한 추론과 규칙기반의 추론으로 나뉜다. 규칙 기반 추론은 추론 결과는 정확하지만, 가능한 모든 상황을 추론하지 않는 반면에, 태블로 알고리즘 기반 추론은 추론 결과도 정확할 뿐만 아니라 가능한 모든 상황을 추론한다. 따라서 현재 시중에 나와 있는 대부분의 온톨로지 추론엔진은 태블로 알고리즘을 기반으로 개념 모델 추론을 시행하고 있다.Ontology reasoning techniques are largely divided into two categories: reasoning using descriptive logic-based tableaux algorithms and rule-based reasoning. Rule-based reasoning is accurate, but does not infer every possible situation, while Tablo's algorithm-based reasoning infers not only the inference result but also every possible situation. Therefore, most ontology inference engines on the market are currently conducting conceptual model inference based on the Tablo algorithm.

태블로 알고리즘기반의 추론 과정은 크게 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 추론하고자 하는 개념을 논리 부정한다. 두 번째 단계는 논리 부정한 개념에 확장 규칙을 반복적으로 적용함으로써 모델을 만들어나간다. 이 과정에서 논리적 충돌이 발생하면, 개념에 대한 추론은 긍정적인 결과를 만들어낸다. 즉 온톨로지 검증 추론에서 해당 개념의 논리적 정당성이 입증되거나, 포함 관계 추론에서 하나의 개념이 또 다른 개념에 포함된다는 결과를 내놓게 된다. The tablo algorithm-based reasoning process consists of two steps. The first step is to logically negate the concept you want to infer. The second step is to build a model by repeatedly applying expansion rules to logically incorrect concepts. When logical conflicts arise in this process, inferences about concepts produce positive results. In other words, in the ontology verification inference, the logical justification of the concept is proved, or in the inclusion relation inference, one concept is included in another concept.

포함 관계 추론에 있어서의 포인트는 온톨로지에 정의된 개념의 상위 개념과 하위 개념을 찾아내는 것이다. 이는 개념의 숨겨진 의미를 찾는 중요한 과정이다. 예를 들면, MP3는 포터블 장치에 속하는 개념이라고 온톨로지에 명시하더라도, MP3는 음악을 듣는 장치이기 때문에 오디오의 하위 개념에 속한다고 추론할 수 있는 것이다.The point in inclusion relation inference is to find the high and low concepts of the concepts defined in the ontology. This is an important process of finding the hidden meaning of a concept. For example, even if the ontology specifies that MP3 is a concept belonging to a portable device, it can be inferred that MP3 belongs to a sub-concept of audio because it is a device for listening to music.

온톨로지 추론 엔진은 개념 모델 추론을 효과적으로 실행하기 위해 개념 정의 순서 리스트를 만든다. 만약 이러한 순서 리스트가 없다면 포함 관계를 추론하기 위해 많은 포함 관계 검증이 필요하다. 따라서 개념 정의 순서 리스트의 순서대로 개념의 계층 구조를 만들면서 포함 관계를 추론하면 포함 관계 검증의 횟수를 줄일 수 있다. 새로운 계층 구조를 구축하며 포함 관계를 추론하는 대표적인 알고리즘은 상-하위(Top-Down) 검색 알고리즘과 하위-상(Bottom-Up) 검색 알고리즘이다. 상-하위 검색 알고리즘은 특정 개념의 상위 개념들을 검색해주는 알고리즘이고 하위-상 검색 알고리즘은 특정 개념의 하위 개념들을 찾아주는 알고리즘이다. 이 두 알고리즘은 포함 관계 검증을 기반으로 작업이 진행된다.The ontology inference engine builds a list of concept definition order to effectively implement the concept model inference. If there is no such ordered list, a lot of inclusion relationship validation is needed to infer inclusion relationships. Therefore, if the inference relation is inferred while creating the hierarchy of concepts in the order of the concept definition order list, the number of inclusion relation verification can be reduced. Representative algorithms that construct new hierarchies and infer inclusion relationships are top-down search algorithms and bottom-up search algorithms. The upper-lower search algorithm is an algorithm that searches for upper concepts of a specific concept and the lower-up search algorithm is an algorithm that finds lower concepts of a specific concept. Both algorithms work based on the inclusion relationship verification.

도 1은 상-하위 검색 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 상-하위 검색 알고리즘은 "하나의 개념이 또 다른 개념에 포함되기 위해서는 그것의 상위 개념에 이미 포함되어야 한다."라는 수학적 집합 원리에 근거를 두고 있다. 따라서 상-하위 검색 알고리즘은 포함 관계 검증을 통해 특정 개념이 또 다른 개념에 포함되지 않으면, 그것의 하위 개념들과 더 이상 포함 관계 검증을 수행하지 않는다. 1 is a diagram for explaining a hierarchical search algorithm. Referring to Figure 1, the parent-child search algorithm is based on a mathematical aggregation principle that "a concept must already be included in its parent concept in order to be included in another concept." Therefore, the upper-and-lower search algorithm no longer performs inclusion relationship validation with its subordinate concepts unless a particular concept is included in another through inclusion relationship validation.

도 2는 하위-상 검색 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다. 도 2를 참조하면, 하위-상 검색 알고리즘은 "하나의 개념이 또 다른 개념을 포함하기 위해서는 그것의 하위 개념들을 모두 포함해야 된다."라는 수학적 집합 원리에 근거를 두고 있다. 따라서 하위-상 검색 알고리즘은 포함 관계 검증을 통해 특정 개념이 또 다른 개념을 포함하지 않으면, 그것의 상위 개념과 더 이상 포함 관계 검증을 수행하지 않는다. 현재 포함 관계 검증을 위한 위 두 알고리즘은 대부분의 태블로 알고리즘 기반의 온톨로지 추론엔진에서 채택되고 있다. 이때 포함 관계 검증은 많은 연산 시간을 소모하기 때문에 그 횟수를 줄이는 것은 추론 엔진 성능에 막대한 영향을 끼친다고 할 수 있다. 따라서 현재 많이 쓰이는 검색 알고리즘을 더욱 최적화시켜서 포함 관계 검증의 횟수를 최소화시킬 필요가 있다. 2 is a diagram for explaining a sub-phase search algorithm. Referring to FIG. 2, the sub-phase search algorithm is based on the mathematical aggregation principle, "a concept must include all of its sub-concepts in order to include another". Therefore, the sub-upper search algorithm does not perform inclusion relationship validation with its parent concept anymore if a particular concept does not include another concept through inclusion relationship validation. Currently, the above two algorithms for inclusion relationship verification are adopted in most ontology inference engines based on the Tablo algorithm. In this case, since the containment test consumes a lot of computation time, reducing the number of times significantly affects the inference engine performance. Therefore, it is necessary to minimize the number of inclusion relationship verification by further optimizing the current search algorithm.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 태블로 알고리즘 기반의 온톨로지 추론엔진에서 널리 사용되고 있는 상-하위 및 하위-상 검색 알고리즘의 포함 관계 검증을 위한 연산 횟수를 최소화시킬 수 있는 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.The technical problem to be achieved by the present invention is a search apparatus for efficient ontology inference that can minimize the number of operations for verifying the inclusion relationship of the upper-lower and lower-phase search algorithm widely used in the ontology inference engine based on the tablo algorithm And a method.

본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는, 태블로 알고리즘 기반의 온톨로지 추론엔진에서 널리 사용되고 있는 상-하위 및 하위-상 검색 알고리즘의 포함 관계 검증을 위한 연산 횟수를 최소화시킬 수 있는 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 데 있다.Another technical problem to be achieved by the present invention is to search for efficient ontology inference that can minimize the number of operations for verifying the inclusion relationship of the upper-lower and lower-phase search algorithms widely used in the ontology inference engine based on the tablo algorithm. A computer readable recording medium having recorded thereon a program for executing a method on a computer is provided.

상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 장치는, 상위 개념 리스트, 하위 개념 리스트 및 부정정보 리스트가 저장되는 저장부; 및 포함 관계를 파악할 제1특정 개념이 개념 정의 순서 리스트에 따라서 구성된 제1개념 계층 중에서 포함 관계 검증을 수행하는 계층 내 개념에 포함되면 검사 중인 계층 내 개념을 상기 저장부의 상위 개념 리스트에 기록하고, 상기 제1특정 개념이 상기 제1개념 계층 중에서 포함 관계 검증을 수행하는 계층 내 개념에 포함되지 않으면 검사 중인 계층 내 개념의 하위 개념들의 식별정보를 상기 저장부의 상-하위 검색부에 대응하는 제1부정정보 리스트를 기록하며, 상 기 제1개념 계층을 구성하는 최상위 계층의 개념으로부터 하위 계층으로 상기 제1특정 개념과 각각의 계층에 위치한 개념들 중에서 상기 제1부정정보 리스트에 기록되어 있는 개념들을 제외하고 나머지 개념들 사이의 포함 관계 검증을 반복적으로 수행하여 제2개념 계층을 구축하면서 상기 제1특정 개념의 상위 개념을 검색하는 상-하위 검색부; 및 포함 관계를 파악할 제2특정 개념이 상기 상-하위 검색부에 의한 상-하위 검색을 수행하여 구축된 상기 제2개념 계층 중에서 포함 관계 검증을 수행하는 계층 내 개념을 포함하면 검사 중인 계층 내 개념을 상기 저장부의 하위 개념 리스트에 기록하고, 상기 제2특정 개념이 상기 제2개념 계층 중에서 포함 관계 검증을 수행하는 계층 내 개념을 포함하지 않으면 검사 중인 계층 내 개념의 상위 개념들의 식별정보를 상기 저장부의 하위-상 검색부에 대응하는 제2부정정보 리스트를 기록하며, 상기 제2개념 계층을 구성하는 최하위 계층의 개념으로부터 상위 계층으로 상기 제2특정 개념과 각각의 계층에 위치한 개념들 중에서 상기 제2부정정보 리스트에 기록되어 있는 개념들을 제외하고 나머지 개념들 사이의 포함 관계 검증을 반복적으로 수행하여 제3개념 계층을 구축하면서 상기 제2특정 개념의 하위 개념을 검색하는 하위-상 검색부;를 구비한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a retrieval apparatus for efficient ontology inference according to the present invention, including: a storage unit for storing an upper concept list, a lower concept list, and a negative information list; And when the first specific concept to grasp the inclusion relationship is included in a concept within the hierarchy that performs the inclusion relationship verification among the first concept hierarchies configured according to the concept definition order list, records the concept in the hierarchy under examination in the upper concept list of the storage unit. If the first specific concept is not included in a concept in a hierarchy that performs an inclusion relationship verification among the first concept layers, first identification information corresponding to subordinate concepts of a concept in a hierarchy being inspected corresponds to an upper-lower search unit of the storage unit. The negative information list is recorded, and the concepts recorded in the first negative information list among the concepts located in the first specific concept and each layer from the concept of the highest layer constituting the first concept layer to the lower layer are recorded. Except that by repeatedly performing the containment relationship between the remaining concepts to build a second layer of concepts Group a first phase to search for the upper concept of the particular concept-bottom search unit; And a concept in the hierarchy under examination if the second specific concept to grasp the inclusion relationship includes a concept in a hierarchy that performs a containment relationship verification among the second concept hierarchies constructed by performing a hierarchical search by the hierarchical searcher. Is stored in the lower concept list of the storage unit, and if the second specific concept does not include a concept in the hierarchy for performing an inclusion relationship verification among the second concept layers, the identification information of higher concepts of the concept in the hierarchy under examination is stored. A second negative information list corresponding to a negative sub-upper retrieval unit, and recording the second specific concept from the concept of the lowest hierarchy constituting the second concept hierarchy from the concept of the second specific concept and concepts located in each hierarchy; Except for the concepts recorded in the Negative Information List, the verification of the inclusion relationship between the remaining concepts is repeatedly performed. And a sub-up search unit for searching for a sub concept of the second specific concept while constructing a concept hierarchy.

상기의 다른 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 방법은, (a) 포함 관계를 파악할 제1특정 개념이 개념 정의 순서 리스트에 따라서 구성된 제1개념 계층 중에서 포함 관계 검증을 수행하는 계층 내 개념에 포함되면 검사 중인 계층 내 개념을 상위 개념 리스트에 기록하고, 상기 제1특정 개념이 상기 제1개념 계층 중에서 포함 관계 검증을 수행하는 계층 내 개념에 포함되지 않으면 검사 중인 계층 내 개념의 하위 개념들의 식별정보를 제1부정정보 리스트를 기록하는 단계; (b) 상기 제1개념 계층을 구성하는 최상위 계층의 개념으로부터 하위 계층으로 상기 제1특정 개념과 각각의 계층에 위치한 개념들 중에서 상기 제1부정정보 리스트에 기록되어 있는 개념들을 제외하고 나머지 개념들 사이의 포함 관계 검증을 반복적으로 수행하여 제2개념 계층을 구축하면서 상기 제1특정 개념의 상위 개념을 검색하는 단계; (c) 포함 관계를 파악할 제2특정 개념이 상-하위 검색을 수행하여 구축된 상기 제2개념 계층 중에서 포함 관계 검증을 수행하는 계층 내 개념을 포함하면 검사 중인 계층 내 개념을 하위 개념 리스트에 기록하고, 상기 제2특정 개념이 상기 제2개념 계층 중에서 포함 관계 검증을 수행하는 계층 내 개념을 포함하지 않으면 검사 중인 계층 내 개념의 상위 개념들의 식별정보를 제2부정정보 리스트를 기록하는 단계; 및 (d)상기 제2개념 계층을 구성하는 최하위 계층의 개념으로부터 상위 계층으로 상기 제2특정 개념과 각각의 계층에 위치한 개념들 중에서 상기 제2부정정보 리스트에 기록되어 있는 개념들을 제외하고 나머지 개념들 사이의 포함 관계 검증을 반복적으로 수행하여 제3개념 계층을 구축하면서 상기 제2특정 개념의 하위 개념을 검색하는 단계;를 갖는다.In order to achieve the above technical problem, a search method for efficient ontology inference according to the present invention includes (a) verifying a containment relationship among a first concept hierarchy having a first specific concept to grasp a containment relationship according to a concept definition order list. If it is included in the concept in the hierarchy that performs the operation, the concept in the hierarchy under examination is recorded in the upper concept list, and if the first specific concept is not included in the concept in the hierarchy performing inclusion relationship verification among the first concept layers, the hierarchy under examination Recording a first negative information list of identification information of sub-concepts of the concept; (b) remaining concepts except for concepts recorded in the first negative information list among concepts located in each layer from the first specific concept to the lower layer from the concept of the highest hierarchy constituting the first concept hierarchy; Retrieving a higher concept of the first specific concept while constructing a second concept layer by repeatedly performing a containment relationship verification between the two; (c) if the second specific concept to grasp the inclusion relationship includes the concept in the hierarchy that performs the inclusion relationship verification among the second concept hierarchies constructed by performing the upper-and-lower search, the concept in the hierarchy being examined is recorded in the lower concept list. And if the second specific concept does not include a concept in a hierarchy that performs inclusion relationship verification in the second concept hierarchy, recording a second negative information list with identification information of higher concepts of the concept in the hierarchy being examined; And (d) remaining concepts except for concepts recorded in the second negative information list among concepts located in the second specific concept and each hierarchy from a concept of a lowest hierarchy constituting the second concept hierarchy to a higher hierarchy. And retrieving a subordinate concept of the second specific concept while constructing a third concept layer by repeatedly performing the inclusion relationship verification among the two.

본 발명에 따른 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 장치 및 방법에 의하면, 온톨로지 추론을 위한 상-하위 및 하위-상 검색의 수행시 실세계 특정 영역에 존재하는 모든 개념들의 포함 관계 추론에 있어서 포함 관계 검증을 최소화할 수 있다. 또한 온톨로지 추론에 필수적인 핵심 요소기술을 W3C의 시맨틱 웹 표준을 모 두 지원(온톨로지 SHIQ의 표현력)하는 검색 수단을 제공함으로써 온톨로지 추론 기술의 독자적인 확보가 가능하다. According to an apparatus and method for efficient ontology inference according to the present invention, it is possible to minimize the verification of the inclusion relationship in the inference of the inclusion relations of all concepts existing in the real-world specific region when performing the upper-lower and lower-phase retrieval for ontology inference. can do. In addition, it is possible to independently secure ontology inference technology by providing a search means supporting all of the W3C's semantic web standards (expression power of ontology SHIQ).

이하에서 첨부의 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 장치 및 방법의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of a retrieval apparatus and method for efficient ontology inference according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 3은 본 발명에 따른 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 장치에 대한 바람직한 실시예의 구성을 도시한 블록도이다.3 is a block diagram showing the configuration of a preferred embodiment of a search apparatus for efficient ontology inference according to the present invention.

도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 장치는 저장부(310), 상-하위 검색부(320) 및 하위-상 검색부(330)를 구비한다. Referring to FIG. 3, the retrieval apparatus for efficient ontology inference according to the present invention includes a storage unit 310, an upper-lower search unit 320, and a lower-phase search unit 330.

저장부(310)에는 상위 개념 리스트, 하위 개념 리스트, 긍정정보 리스트 및 부정정보 리스트가 저장된다. 상위 개념 리스트는 특정 개념의 상위 개념을 검색하는 상-하위 검색의 수행시 해당 특정 개념을 포함하는 계층 구조에 존재하는 개념의 식별정보의 집합이다. 또한 하위 개념 리스트는 특정 개념의 하위 개념을 검색하는 하위-상 검색의 수행시 해당 특정 개념이 포함하는 계층 구조에 존재하는 개념의 식별정보의 집합이다. 긍정정보 리스트와 부정정보 리스트는 상-하위 검색 및 하위-상 검색에 대응하여 개별적으로 생성된다. 상-하위 검색시 생성되는 부정정보 리스트는 특정 개념이 검사 중인 계층에 존재하는 개념에 포함되는 경우에 해당 계층에 존재하는 개념의 상위 개념들의 식별정보의 집합이다. 상-하위 검색시 생성되는 부정정보 리스트는 특정 개념이 검사 중인 계층에 존재하는 개념에 포함되지 않는 경우에 해당 계층에 존재하는 개념의 하위 개념들의 식별정보의 집합이다. 또한 하위-상 검색시 생성되는 긍정정보 리스트는 특정 개념이 검사 중인 계층에 존재하는 개념을 포함하는 경우에 해당 계층에 존재하는 개념의 하위 개념들의 식별정보의 집합이다. 또한 하위-상 검색시 생성되는 부정정보 리스트는 특정 개념이 검사 중인 계층에 존재하는 개념을 포함하지 않는 경우에 해당 계층에 존재하는 개념의 상위 개념들의 식별정보의 집합이다.The storage unit 310 stores an upper concept list, a lower concept list, a positive information list, and a negative information list. The upper concept list is a set of identification information of a concept existing in a hierarchical structure including the specific concept when performing an upper-lower search for searching a higher concept of a specific concept. In addition, the subordinate concept list is a set of identification information of a concept existing in a hierarchy included in the specific concept when performing a sub-phase search for searching a subordinate concept of a specific concept. The positive information list and the negative information list are generated separately in response to the upper-lower search and the lower-phase search. The negative information list generated at the upper-lower search is a set of identification information of higher concepts of the concept existing in the layer when the specific concept is included in the concept existing in the layer under examination. The negative information list generated at the upper-and-lower search is a set of identification information of subordinate concepts of the concept existing in the layer when the specific concept is not included in the concept existing in the layer under examination. In addition, the positive information list generated during the sub-phase search is a set of identification information of sub-concepts of the concept existing in the layer when the specific concept includes the concept existing in the layer under examination. In addition, the negative information list generated during the sub-phase retrieval is a set of identification information of higher concepts of the concept existing in the layer when the specific concept does not include the concept existing in the layer under examination.

상-하위 검색 및 하위-상 검색은 개념 정의 순서 리스트에 기록된 순서에 따라 개념의 계층 구조를 구한다. 이러한 계층 구조를 구하기 위해서는 포함 관계 검증이 필요하다. 최적화된 상-하위 검색부(320)와 하위-상 검색부(330)는 포함 관계 검증을 최소화하면서 온톨로지를 구성하는 개념들의 계층을 구축한다.Top-and-bottom search and sub-top search find the hierarchical structure of the concept according to the order recorded in the concept definition order list. In order to obtain such a hierarchical structure, verification of inclusion relations is necessary. The optimized upper-lower search unit 320 and the lower-upper search unit 330 build a hierarchy of concepts constituting the ontology while minimizing inclusion relationship verification.

상-하위 검색부(320)는 개념 계층을 구축하면서 특정 개념의 상위 개념을 검색한다. 상-하위 검색부(320)의 입력값은 포함관계를 파악할 특정 개념과 그 시점까지 개념 정의 순서 리스트에 따라서 구성된 개념 계층이다. 상-하위 검색부(320)는 개념 계층의 최상위 계층의 개념으로부터 하위 계층으로 특정 개념과 각각의 계층에 위치한 개념들 사이의 포함 관계 검증을 반복적으로 수행하여 특정 개념의 상위 개념을 탐지한다. 이때 상-하위 검색부(320)의 검색에 적용되는 기본 원리는 "하나의 개념이 또 다른 개념에 포함되기 위해서는 그것의 상위 개념에 이미 포함되어야 한다"라는 수학적 집합 원리이다. 상-하위 검색부(320)는 이러한 원리에 따라 먼저 특정 개념과 계층 내 개념의 하위 개념 사이의 포함 관계 검증을 수행한다. 이때 특정 개념이 계층 내 개념에 포함되면, 상-하위 검색부(320)는 현재 검사 중인 계층 내 개념의 상위 개념들의 식별정보를 저장부(310)의 긍정정보 리스트에 기 록하고, 현재 검사 중인 계층 내 개념을 저장부(310)의 상위 개념 리스트에 기록한다. 반면, 특정 개념이 계층 내 개념에 포함되지 않으면, 상-하위 검색부(320)는 현재 검사 중인 계층 내 개념의 하위 개념들의 식별정보를 저장부(310)의 부정정보 리스트에 기록한다.The upper-lower search unit 320 searches a higher concept of a specific concept while building a concept hierarchy. The input value of the upper-lower search unit 320 is a concept hierarchy configured according to a specific concept to grasp the inclusion relation and a concept definition order list up to that point. The upper-lower retrieval unit 320 detects an upper concept of a specific concept by repeatedly verifying a containment relationship between a specific concept and concepts located in each layer from the concept of the uppermost layer of the concept layer to the lower layer. At this time, the basic principle applied to the search of the upper-lower search unit 320 is a mathematical aggregation principle that "a concept must be included in its upper concept in order to be included in another concept". According to this principle, the upper-lower search unit 320 first performs an inclusion relationship verification between a specific concept and a subordinate concept of a concept in a hierarchy. At this time, if a specific concept is included in the concept in the hierarchy, the upper-lower search unit 320 records identification information of higher concepts of the concept in the hierarchy currently being examined in the positive information list of the storage unit 310, and is currently being inspected. The concept in the hierarchy is recorded in the upper concept list of the storage 310. On the other hand, if a specific concept is not included in the concept in the hierarchy, the upper-lower search unit 320 records identification information of the lower concepts of the concept in the hierarchy currently being examined in the negative information list of the storage unit 310.

다음으로, 상-하위 검색부(320)는 상위 개념 리스트를 검사하여 리스트가 비어있으면, 현재 검사 중인 계층 내 개념을 상위 개념이라고 결론을 내린다. 이와 달리, 상위 개념 리스트에 개념이 존재하면, 상-하위 검색부(320)는 상위 개념 리스트에 존재하는 개념과 특정 개념간의 상-하위 검색을 실시한다. 이와 같이 상-하위 검색부(320)는 포함 관계 검증 과정 이전에 항상 현재 검사 중인 계층 내 개념의 상위 개념과 하위 개념들의 포함 관계 정보를 확인한다. 즉, 하위 개념들의 정보를 확인했을 때 포함 관계가 성립되는 긍정 정보가 하나라도 기록되어 있으면, 포함 관계에 대한 검증없이 특정 개념이 포함된다는 결론을 내린다. 또한 상위 개념들의 정보를 확인했을 때 포함 관계가 성립되지 않는 부정정보가 모두 기록되어 있으면, 포함 관계를 검증하지 않고 특정 개념이 포함되지 않는다는 결론을 내린다. Next, the upper-lower search unit 320 examines the upper concept list, and if the list is empty, concludes that the concept in the hierarchy currently being inspected is a higher concept. On the contrary, if a concept exists in the upper concept list, the upper-lower search unit 320 performs the upper-lower search between the concept existing in the upper concept list and the specific concept. In this way, the upper-lower search unit 320 checks the inclusion relationship information of the upper concept and the lower concept of the concept in the hierarchy currently being checked before the inclusion relationship verification process. In other words, if the information of the subordinate concepts is confirmed, if any positive information for which an inclusion relationship is established is recorded, it is concluded that a specific concept is included without verification of the inclusion relationship. In addition, if all the negative information for which the inclusion relationship is not established when the information of the higher concepts is confirmed is recorded, it is concluded that the specific concept is not included without verifying the inclusion relationship.

도 4는 상-하위 검색부(320)에 의한 상-하위 검색 과정의 일 예를 도시한 도면이다.4 is a diagram illustrating an example of an upper-lower search process by the upper-lower search unit 320.

도 4를 참조하면, "특정 개념 C가 개념 Y2에 포함된다"는 문제가 주어져 있을 때, 상-하위 검색부(320)는 먼저 특정 개념 C와 최상위 계층에 존재하는 개념 T의 하위 개념인 X1, X2 및 X3의 포함 관계를 검증한다. 만약 특정 개념 C가 개념 X1과 X2에 포함되고 X3에 포함되지 않는 것으로 확인되면, 상-하위 검색부(320)는 개념 X3의 하위 개념인 개념 Y3, Y4, Z3, Z4 및 B의 식별정보를 부정정보 리스트에 기록한다. 이때 상-하위 검색부(320)는 별도의 부정정보 리스트를 생성하여 관리하는 대신에 각각의 개념에 부정정보를 기록할 수도 있다. 이와 함께 상-하위 검색부(320)는 개념 X1과 X2의 식별정보를 상위 개념 리스트에 기록한다. 다음으로 상-하위 검색부(320)는 특정 개념 C와 X1의 하위 개념인 Y1 및 Y2의 포함 관계를 검증한다. 만약 특정 개념 C가 개념 Y1에 포함되지 않고 개념 Y2에 포함되는 것으로 확인되면, 상-하위 검색부(320)는 개념 Y1의 하위 개념인 Z1의 식별정보를 부정정보 리스트에 기록하고 개념 Y2를 상위 개념 리스트에 기록한다. 다음으로 상-하위 검색부(320)는 특정 개념 C와 개념 Y2의 하위 개념인 Z2의 포함관계를 검증한다. 특정 개념 C가 개념 Z2에 포함되지 않으므로, 상-하위 검색부(320)는 Z2의 식별정보를 부정정보 리스트에 기록한다. 이때 Y2의 하위 개념 중에서 Z1은 이미 부정정보 리스트에 기록되어 있으므로, 이에 대한 포함 관계의 검증은 수행되지 않는다. 결과적으로 부정정보 리스트는 {X3, Y1, Y3, Y4, Z1, Z3, Z4, B}로 이루어지고, 상위 개념 리스트는 {T, X1, X2, Y2}로 이루어진다. Referring to FIG. 4, when the problem is that "the specific concept C is included in the concept Y2", the upper-lower search unit 320 firstly identifies X1 which is a sub-concept of the concept T existing in the specific concept C and the highest layer. , Verify the inclusion relationship of X2 and X3. If a specific concept C is found to be included in the concepts X1 and X2 and not included in the X3, the upper-lower search unit 320 may identify identification information of the concepts Y3, Y4, Z3, Z4 and B, which are sub-concepts of the concept X3. Record in the negative information list. In this case, instead of generating and managing a separate negative information list, the upper-lower search unit 320 may record negative information in each concept. In addition, the upper-lower search unit 320 records identification information of the concepts X1 and X2 in the upper concept list. Next, the upper-lower search unit 320 verifies the inclusion relation between Y1 and Y2 which are sub-concepts of the specific concept C and X1. If it is confirmed that the specific concept C is not included in the concept Y1, but included in the concept Y2, the upper-lower search unit 320 records identification information of Z1, which is a lower concept of the concept Y1, in the negative information list and superimposes the concept Y2. Record in the concept list. Next, the upper-lower search unit 320 verifies the inclusion relationship between the specific concept C and Z2, which is a subordinate concept of the concept Y2. Since the specific concept C is not included in the concept Z2, the upper-lower search unit 320 records the identification information of Z2 in the negative information list. At this time, since Z1 is already recorded in the negative information list among the sub-concepts of Y2, the inclusion relationship is not verified. As a result, the negative information list consists of {X3, Y1, Y3, Y4, Z1, Z3, Z4, B}, and the higher concept list consists of {T, X1, X2, Y2}.

도 5는 종래의 상-하위 검색 방법과 본 발명에 따른 상-하위 검색 방법의 포함 관계 검증의 수행 횟수를 비교한 도면이다.5 is a view comparing the number of times the inclusion relationship verification of the conventional upper-lower search method and the upper-lower search method according to the present invention.

도 5를 참조하면, 종래의 상-하위 검색 방법은 부정정보를 활용하지 않으므로, 포함 관계가 확인된 개념의 하위 개념 모두에 대한 포함 관계 검증을 수행한다. 따라서 Y1과 Y3에 대한 포함 관계 검증을 수행하여야 하며, 결과적으로 총 8회 의 포함 관계 검증을 수행한다. 이와 달리, 본 발명에 따른 상-하위 검색 방법은 부정정보를 활용하므로, 포함 관계가 성립하지 않는 개념의 하위 개념들에 대해서는 포함 관계 검증을 수행하지 않는다. 따라서 포함 관계가 성립하지 않는 X3의 하위 개념에 속하는 Y1과 Y3에 대한 포함 관계 검증이 생략되므로, 총 6회의 포함 관계 검증만 수행된다.Referring to FIG. 5, since the conventional parent-child search method does not utilize negative information, the verification of the inclusion relations is performed on all sub-concepts of the concept in which the inclusion relation is confirmed. Therefore, the inclusion relationship verification for Y1 and Y3 should be performed. As a result, a total of eight inclusion relationship verifications are performed. On the contrary, since the hierarchical search method according to the present invention utilizes negative information, the inclusion relationship verification is not performed on sub-concepts of the concept where the inclusion relationship does not hold. Therefore, the inclusion relationship verification for Y1 and Y3 belonging to the sub-concept of X3 where the inclusion relationship does not hold is omitted, so only six inclusion relationship validations are performed.

하위-상 검색부(330)는 상-하위 검색을 통해 구축된 개념 계층에서 특정 개념의 하위 개념을 찾아내고 계층구조를 재구축하는 것이다. 따라서 하위-상 검색부(330)의 입력값은 특정 개념과 상-하위 검색을 통해 구성된 개념 계층이 된다. 하위-상 검색부(330)는 개념 계층의 최하위 계층의 개념부터 상위 계층으로 포함 관계 검증을 반복하면서 특정 개념의 하위 개념을 탐지한다. 이때 하위-상 검색부(330)의 검색에 적용되는 기본 원리는 "하나의 개념이 또 다른 개념을 포함하기 위해서는 그것의 하위 개념들을 모두 포함해야 한다"라는 수학적 집합 원리이다. 이러한 원리에 따라 하위-상 검색부(330)는 먼저 특정 개념과 계층 내 개념의 상위 개념 사이의 포함 관계 검증을 수행한다. 이때 특정 개념이 계층 내 개념을 포함하면, 하위-상 검색부(330)는 현재 검사 중인 계층 내 개념의 하위 개념들의 식별정보를 저장부(310)의 긍정정보 리스트를 기록하고, 현재 검사 중인 계층 내 개념을 저장부(310)의 하위 개념 리스트에 기록한다. 반면, 특정 개념이 계층 내 개념을 포함하지 않으면, 하위-상 검색부(330)는 현재 검사 중인 계층 내 개념의 상위 개념들의 식별정보를 저장부(310)의 부정정보 리스트에 기록한다. The sub-upper searching unit 330 is to find a sub-concept of a specific concept and reconstruct the hierarchical structure from the concept hierarchy constructed through the upper-lower search. Therefore, the input value of the sub-upper searching unit 330 becomes a concept hierarchy configured through a specific concept and the upper-lower searching. The lower-up search unit 330 detects a lower concept of a specific concept while repeating an inclusion relationship verification from the concept of the lowest layer of the concept layer to the upper layer. At this time, the basic principle applied to the search of the sub-upper search unit 330 is a mathematical aggregation principle that "a concept must include all of its sub-concepts to include another concept". According to this principle, the lower-top search unit 330 first performs an inclusion relationship verification between a specific concept and a higher concept of the concept in the hierarchy. At this time, if a specific concept includes a concept in the hierarchy, the lower-up search unit 330 records identification information of the sub-concepts of the concept in the hierarchy currently being inspected and stores affirmative information list of the storage unit 310, and the hierarchy currently being inspected. My concept is recorded in the lower concept list of the storage unit 310. On the other hand, if a particular concept does not include the concept in the hierarchy, the lower-up search unit 330 records identification information of higher concepts of the concept in the hierarchy currently being examined in the negative information list of the storage unit 310.

다음으로 하위-상 검색부(330)는 하위 개념 리스트를 검사하여 리스트가 비 어있으면, 현재 검사 중인 계층 내 개념을 하위 개념이라고 결론을 내린다. 이와 달리 하위 개념 리스트에 개념이 존재하면, 하위-상 검색부(330)는 이들 개념과 위의 특정 개념간의 하위-상 검색을 다시 실시한다. 이와 같이 하위-상 검색부(330)는 포함 관계 검증 과정 이전에 항상 현재 검사 중인 계층내 개념의 상위 개념과 하위 개념들의 포함 관계 정보를 확인한다. 즉, 하위 개념들의 정보를 확인했을 때 포함 관계가 성립되지 않는 부정정보가 하나라도 기록되어 있으면, 포함 관계에 대한 검증없이 특정 개념이 포함되지 않는다는 결론을 내린다. 또한 상위 개념들의 정보를 확인했을 때 포함 관계가 성립되는 긍정정보가 모두 기록되어 있으면, 포함 관계를 검증하지 않고 특정 개념에 포함된다는 결론을 내린다. Next, the sub-upper searching unit 330 examines the subordinate concept list and concludes that the concept in the hierarchy currently being examined is a subordinate concept if the list is empty. In contrast, if a concept exists in the subordinate concept list, the sub-phase search unit 330 performs a sub-phase search between these concepts and the specific concept above. As such, the sub-upper searching unit 330 always checks the inclusion relationship information of the upper concept and the lower concept of the concept in the hierarchy currently being examined before the inclusion relationship verification process. In other words, if any negative information is recorded that does not contain an inclusion relationship when the information of subordinate concepts is confirmed, it is concluded that a particular concept is not included without verification of the inclusion relationship. In addition, when confirming the information of the higher concepts, if all the positive information that contains the inclusion relationship is recorded, it is concluded that it is included in the specific concept without verifying the inclusion relationship.

도 6은 하위-상 검색부(330)에 의한 하위-상 검색 과정의 일 예를 도시한 도면이다.FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a sub-phase searching process performed by the sub-phase searching unit 330.

도 6을 참조하면, "특정 개념 C는 개념 Y1, Z2, Z3을 포함한다"는 문제가 주어져 있을 때, 하위-상 검색부(330)는 먼저 특정 개념 C와 최하위 계층에 존재하는 개념 B의 상위 개념인 Z1, Z2, Z3 및 Z4의 포함 관계를 검증한다. 만약 특정 개념 C가 개념 Z4를 포함하지 않는 것으로 확인되면, 하위-상 검색부(330)는 개념 Z4의 상위 개념들(즉, Y2, Y3, Y4, X1, X2, X3, T)의 식별정보를 부정정보 리스트에 기록한다. 이때 하위-상 검색부(330)는 별도의 부정정보 리스트를 생성하여 관리하는 대신에 각각의 개념에 부정정보를 기록할 수도 있다. 이와 함께 하위-상 검색부(330)는 개념 Z1, Z2 및 Z3의 식별정보를 하위 개념 리스트에 기록한다. 다음으로 하위-상 검색부(330)는 특정 개념 C와 Z1의 상위 개념인 Y1의 포함 관계를 검증 한다. 특정 개념 C가 개념 Y1을 포함하는 것으로 확인되면, 하위-상 검색부(330)는 개념 Y1을 하위 개념 리스트에 기록한다. 결과적으로 부정정보 리스트는 {Z4, Y2, Y3, Y4, X1, X2, X3, T}로 이루어지고, 하위 개념 리스트는 {Z2, Z3, Y1}으로 이루어진다. Referring to FIG. 6, when the problem is that “the specific concept C includes the concepts Y1, Z2, and Z3,” the lower-up image search unit 330 first of the concept B existing in the specific concept C and the lowest layer is used. Validate the inclusion relationships of the higher concepts Z1, Z2, Z3, and Z4. If it is confirmed that the specific concept C does not include the concept Z4, the sub-phase search unit 330 may identify identification information of higher concepts of the concept Z4 (that is, Y2, Y3, Y4, X1, X2, X3, T). Is recorded in the negative information list. In this case, the sub-phase search unit 330 may record the negative information in each concept instead of generating and managing a separate negative information list. In addition, the sub-phase search unit 330 records the identification information of the concepts Z1, Z2, and Z3 in the lower concept list. Next, the lower-phase search unit 330 verifies the inclusion relationship between the specific concept C and Y1, which is a higher concept of Z1. If it is confirmed that the specific concept C includes the concept Y1, the sub-upper searching unit 330 records the concept Y1 in the lower concept list. As a result, the negative information list consists of {Z4, Y2, Y3, Y4, X1, X2, X3, T}, and the subordinate concept list consists of {Z2, Z3, Y1}.

도 7은 종래의 하위-상 검색 방법과 본 발명에 따른 하위-상 검색 방법의 포함 관계 검증의 수행 횟수를 비교한 도면이다.7 is a view comparing the number of times the inclusion relationship verification of the conventional sub-phase search method and the sub-phase search method according to the present invention.

도 7을 참조하면, 종래의 하위-상 검색 방법은 부정정보를 활용하지 않으므로, 포함 관계가 확인된 개념의 상위 개념 모두에 대한 포함 관계 검증을 수행한다. 따라서 Y2, Y3 및 X1에 대한 포함 관계 검증을 수행하여야 하며, 결과적으로 총 9회의 포함 관계 검증을 수행한다. 이와 달리, 본 발명에 따른 하위-상 검색 방법은 부정정보를 활용하므로, 포함 관계가 성립하지 않는 개념의 상위 개념들에 대해서는 포함 관계 검증을 수행하지 않는다. 따라서 포함 관계가 성립하지 않는 Z4의 상위 개념에 속하는 Y2, Y3 및 X1에 대한 포함 관계 검증이 생략되므로, 총 6회의 포함 관계 검증만 수행된다.Referring to FIG. 7, since the conventional sub-phase retrieval method does not utilize negative information, the inclusion relationship verification for all the higher concepts of the concept where the inclusion relationship is confirmed is performed. Therefore, the inclusion relationship verification for Y2, Y3 and X1 should be performed. As a result, a total of nine inclusion relationship verifications are performed. In contrast, since the sub-phase retrieval method according to the present invention utilizes negative information, the inclusion relationship verification is not performed on higher concepts of the concept where the inclusion relationship does not hold. Therefore, the inclusion relationship verification for Y2, Y3, and X1 belonging to a higher concept of Z4 where the inclusion relationship does not hold is omitted, so that only six inclusion relationship verifications are performed.

상술한 바와 같이 은 본 발명에 따른 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 장치는 상-하위 검색과 하위-상 검색을 최적화시켜서 연산 시간을 많이 소모하는 포함 관계 검증의 횟수를 최소화하기 위해 다음의 표에 기재된 8가지 개념이 적용된다.As described above, the search apparatus for efficient ontology inference according to the present invention is optimized in the above-described sub-phase search and the sub-phase search so as to minimize the number of inclusion relationship verifications that consume a lot of computation time. There are several concepts that apply.

구분division 내용Contents 부정정보의 하위 전파 (Negative Information Down Propagation)Negative Information Down Propagation 상-하위 검색에서 특정 개념이 또 다른 개념에 포함되지 않으면, 그것의 하위 개념들과 더 이상 포함 관계 검증을 실시할 필요가 없다. 따라서 포함 관계 검증이 필요 없는 하위 개념들 모두에 부정정보(Negative Information)를 기록한다.In a parent-child search, if a concept is not included in another concept, it is no longer necessary to perform inclusion relationship validation with its subordinate concepts. Therefore, negative information is recorded in all sub-concepts that do not require inclusion relationship verification. 긍정정보의 상위 전파 (Positive Information Up Propagation)Positive Information Up Propagation 상-하위 검색에서 특정 개념이 또 다른 개념에 포함된다면 그것의 상위 개념들에도 모두 포함되기 때문에, 차후에 그 상위 개념들과 다시 포함 관계 검증을 실시할 필요가 없다. 따라서 포함 관계 검증이 필요 없는 상위 개념들 모두에 긍정정보(Positive Information)를 기록한다.In a parent-child search, if a concept is included in another concept, it is also included in its parent concepts, so there is no need to perform re-inclusive relationship verification with the parent concepts later. Therefore, positive information is recorded in all higher concepts that do not require inclusion relationship verification. 부정정보의 상위 전파 (Negative Information Up Propagation)Negative Information Up Propagation 하위-상 검색에서 특정 개념이 또 다른 개념을 포함하지 않는다면 그것의 상위 개념들도 포함 하지 않기 때문에 더 이상 포함 관계 검증을 실시할 필요가 없다. 따라서 포함 관계 검증이 필요 없는 하위 개념들 모두에 부정정보(Negative Information)를 기록한다.In a sub-phase search, if a concept does not include another concept, it does not include its super-concepts, so it is no longer necessary to perform inclusion relationship validation. Therefore, negative information is recorded in all sub-concepts that do not require inclusion relationship verification. 긍정정보의 하위 전파 (Positive Information Down Propagation)Positive Information Down Propagation 하위-상 검색에서 특정 개념이 또 다른 개념을 포함한다면 그것의 하위 개념들 모두를 포함하기 때문에, 차후에 그 하위 개념들과 다시 포함 관계 검증을 실시할 필요가 없다. 따라서 포함 관계 검증이 필요 없는 하위 개념들 모두에 긍정정보(Positive Information)를 기록한다.In a sub-phase search, if a concept contains another concept, it includes all of its sub-concepts, so there is no need to perform re-inclusive relationship verification with the sub-concepts later. Therefore, positive information is recorded in all sub-concepts that do not require inclusion relationship verification. 상-하위 검색을 위한 긍정정보 확인Confirm positive information for upper and lower search 특정 개념이 또 다른 개념에 포함된다면, 그 상위 개념에도 포함 된다. 따라서 특정 개념과 또 다른 개념의 포함 관계 검증을 실시하기 전에 하위 개념들의 정보를 확인했을 때, 포함 관계가 성립되는 긍정 정보가 하나라도 기록되어 있을시, 포함 관계 검증 없이도 특정 개념이 또 다른 개념에 포함된다는 결론을 내릴 수 있다.If a concept is included in another concept, it is also included in the superordinate concept. Therefore, when verifying the information of the subordinate concepts before conducting the containment relationship verification of a specific concept and another concept, if any positive information for which the inclusion relationship is established is recorded, the particular concept can be transferred to another concept without verification of the inclusion relationship. You can conclude that it is included. 상-하위 검색을 위한 부정정보 확인Check fraudulent information for upper and lower search 특정 개념이 또 다른 개념에 포함되지 않는다면, 그 하위 개념에도 포함 되지 않는다. 따라서 특정 개념과 또 다른 개념의 포함 관계 검증을 실시하기 전에 상위 개념들의 정보를 확인 했을 때, 포함 관계가 성립되지 않는 부정정보가 모두 기록되어 있을시, 포함 관계 검증 없이도 특정 개념이 또 다른 개념에 포함되지 않는다는 결론을 내릴 수 있다.If a concept is not included in another concept, it is not included in the subordinate concept. Therefore, when the information of the higher concepts is checked before the inclusion relationship verification of a specific concept and another concept, when all the negative information for which the inclusion relationship is not established is recorded, the specific concept is transferred to another concept without verification of the inclusion relationship. You can conclude that it is not included. 하위-상 검색을 위한 긍정정보 확인Confirm positive information for sub-phase search 특정 개념이 또 다른 개념을 포함한다면 그 하위 개념들 역시 모두 포함 한다. 따라서 특정 개념과 또 다른 개념의 포함 관계 검증을 실시하기 전에 상위 개념들의 정보를 확인 했을 때, 포함 관계가 성립하는 긍정정보가 하나라도 기록되어 있을시, 포함 관계 검증 없이도 특정 개념이 또 다른 개념을 포함한다는 결론을 내릴 수 있다.If a concept includes another concept, include all of its subordinate concepts. Therefore, when verifying the information of the higher concepts before verifying the inclusion relationship between a specific concept and another concept, if any positive information that the inclusion relationship holds is recorded, the particular concept may not be included. You can conclude that it includes. 하위-상 검색을 위한 부정정보 확인Identify fraudulent information for sub-phase searches 특정 개념이 또 다른 개념을 포함하지 않는다면 그 상위 개념들 역시 모두 포함하지 않는다. 따라서 특정 개념과 또 다른 개념의 포함 관계 검증을 실시하기 전에 하위 개념들의 정보를 확인 했을 때, 포함 관계가 성립하지 않는 부정정보가 하나라도 기록되어 있을시, 포함 관계 검증 없이도 특정 개념이 또 다른 개념을 포함하지 않는다는 결론을 내릴 수 있다.If a concept does not include another concept, then none of its super-concepts are included. Therefore, when the information of the subordinate concepts is checked before the inclusion relationship verification of a specific concept and another concept, if any negative information that does not hold the inclusion relationship is recorded, the particular concept is another concept without verification of the inclusion relationship. It can be concluded that it does not include.

도 8는 본 발명에 따른 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 방법에 대한 바람직한 실시예의 상-하위 검색의 수행과정을 도시한 흐름도이다.8 is a flowchart illustrating a process of performing a sub-search of a preferred embodiment of a search method for efficient ontology inference according to the present invention.

도 8을 참조하면, 상-하위 검색부(320)는 포함관계를 파악할 특정 개념과 그 시점까지 개념 정의 순서 리스트에 따라서 구성된 개념 계층을 입력받으면, 특정 개념과 최상위 계층의 개념의 포함 관계를 검증한다(S800). 이때 특정 개념이 최상위 계층의 개념에 포함되지 않으면(S805), 포함 관계 검증은 종료된다. 이와 달리 특정 개념이 최상위 계층의 개념에 포함되면(S805), 상-하위 검색부(320)는 특정 개념과 최상위 계층의 하위 계층에 존재하는 개념들의 포함 관계를 검증한다(S810). 이때 특정 개념이 계층 내 개념에 포함되면(S815), 상-하위 검색부(320)는 현재 검사 중인 계층 내 개념의 상위 개념들의 식별정보를 저장부(310)의 긍정정보 리스트에 기록하고, 현재 검사 중인 계층 내 개념을 저장부(310)의 상위 개념 리스트에 기록한다(S820). 이와 달리, 특정 개념이 계층 내 개념에 포함되지 않으면(S815), 상-하위 검색부(320)는 현재 검사 중인 계층 내 개념의 하위 개념들의 식별정보를 저장부(310)의 부정정보 리스트에 기록한다(S825). Referring to FIG. 8, when the upper-lower search unit 320 receives a specific concept to grasp the inclusion relationship and a concept hierarchy configured according to the concept definition order list up to that point, the upper and lower retrieval unit 320 verifies the inclusion relationship between the specific concept and the concept of the highest hierarchy. (S800). At this time, if the specific concept is not included in the concept of the highest layer (S805), the inclusion relationship verification is terminated. On the contrary, when a specific concept is included in the concept of the top layer (S805), the upper-lower search unit 320 verifies the inclusion relationship between the specific concept and the concepts existing in the lower layer of the top layer (S810). At this time, if a specific concept is included in the concept in the hierarchy (S815), the upper-lower search unit 320 records identification information of higher concepts of the concept in the hierarchy currently being examined in the positive information list of the storage unit 310, and The concept in the hierarchy under examination is recorded in the upper concept list of the storage 310 (S820). On the contrary, if a specific concept is not included in the concept in the hierarchy (S815), the upper-lower search unit 320 records identification information of the lower concepts of the concept in the hierarchy currently being examined in the negative information list of the storage unit 310. (S825)

다음으로 상-하위 검색부(320)는 다음의 하위 계층 내 개념들에 대해 특정 개념과의 포함 관계를 검증할 때 먼저 부정정보 리스트를 파악하여 포함 관계 검증을 수행할 개념들을 추출한다(S830). 그리고 상-하위 검색부(320)는 검증 결과에 따라 긍정정보 리스트, 부정정보 리스트 및 상위 개념 리스트를 갱신한다(S835). 이러한 과정은 최하위 계층에 도달하거나 포함 관계 검증을 수행하지 않은 개념 중에서 부정정보 리스트에 기록되지 않은 개념이 더 이상 존재하지 않을 때까지 순차적으로 수행된다(S840). 다음으로, 상-하위 검색부(320)는 상위 개념 리스트를 검사하여 리스트가 비어있으면(S845), 현재 검사 중인 계층 내 개념을 상위 개념이라고 결론을 내린다(S950). 이와 달리 상위 개념 리스트에 개념이 존재하면(S845), 상-하위 검색부(320)는 이들 개념과 위의 특정 개념간의 상-하위 검색을 실시한다(S855). Next, when the upper-lower search unit 320 verifies the inclusion relation with a specific concept with respect to the concepts in the next lower layer, first, the negative information list is identified to extract concepts to perform inclusion relation verification (S830). . The upper-lower search unit 320 updates the positive information list, the negative information list, and the higher concept list according to the verification result (S835). This process is performed sequentially until a concept not reached in the negative information list no longer exists among concepts that have reached the lowest layer or have not performed inclusion relationship verification (S840). Next, the upper-lower search unit 320 checks the upper concept list and if the list is empty (S845), concludes that the concept in the hierarchy currently being inspected is a higher concept (S950). On the contrary, if a concept exists in the higher concept list (S845), the upper-lower search unit 320 performs upper-lower search between these concepts and the specific concept (S855).

도 9는 본 발명에 따른 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 방법에 대한 바람직한 실시예의 하위-상 검색의 수행과정을 도시한 흐름도이다.9 is a flowchart illustrating a process of performing a sub-phase search of a preferred embodiment of a search method for efficient ontology inference according to the present invention.

도 9를 참조하면, 도 8을 참조하여 설명한 바와 같은 상-하위 검색을 통해 개념 계층이 구축되면, 하위-상 검색부(330)는 특정 개념과 상-하위 검색을 통해 구성된 개념 계층을 입력받아 특정 개념과 최하위 계층의 개념의 포함 관계를 검증한다(S900). 이때 특정 개념이 최하위 계층의 개념을 포함하지 않으면(S905), 포함 관계 검증은 종료된다. 이와 달리 특정 개념이 최하위 계층의 개념을 포함하면(S905), 하위-상 검색부(330)는 특정 개념과 최하위 계층의 상위 계층에 존재하는 개념들의 포함 관계를 검증한다(S910). 이때 특정 개념이 계층 내 개념을 포함하면(S915), 하위-상 검색부(330)는 현재 검사 중인 계층 내 개념의 하위 개념들의 식별정보를 저장부(310)의 긍정정보 리스트에 기록하고, 현재 검사 중인 계층 내 개념을 저장부(310)의 하위 개념 리스트에 기록한다(S920). 이와 달리, 특정 개념이 계층 내 개념을 포함하지 않으면(S915), 하위-상 검색부(330)는 현재 검사 중인 계층 내 개념의 상위 개념들의 식별정보를 저장부(310)의 부정정보 리스트에 기록한다(S925). Referring to FIG. 9, when the concept hierarchy is constructed through the upper-lower search as described with reference to FIG. 8, the lower-upper search unit 330 receives a specific concept and the concept layer configured through the upper-lower search. The inclusion relationship between the specific concept and the lowest level concept is verified (S900). At this time, if the specific concept does not include the concept of the lowest layer (S905), the inclusion relationship verification is terminated. On the contrary, if a specific concept includes a concept of the lowest layer (S905), the lower-upper search unit 330 verifies the inclusion relationship between the specific concept and concepts existing in the upper layer of the lowest layer (S910). In this case, when a specific concept includes a concept in the hierarchy (S915), the sub-upper searching unit 330 records identification information of the subordinate concepts of the concept in the hierarchy currently being examined in the positive information list of the storage unit 310, and The concept in the hierarchy under examination is recorded in the lower concept list of the storage 310 (S920). On the contrary, if a specific concept does not include a concept in the hierarchy (S915), the lower-up search unit 330 records identification information of higher concepts of the concept in the hierarchy currently being examined in the negative information list of the storage 310. (S925)

다음으로 하위-상 검색부(330)는 다음의 상위 계층 내 개념들에 대해 특정 개념과의 포함 관계를 검증할 때 먼저 부정정보 리스트를 파악하여 포함 관계 검증을 수행할 개념들을 추출한다(S930). 그리고 하위-상 검색부(330)는 검증 결과에 따라 긍정정보 리스트, 부정정보 리스트 및 상위 개념 리스트를 갱신한다(S935). 이러한 과정은 최상위 계층에 도달하거나 포함 관계 검증을 수행하지 않은 개념 중에서 부정정보 리스트에 기록되지 않은 개념이 더 이상 존재하지 않을 때까지 순차적으로 수행된다(S940). 다음으로, 하위-상 검색부(330)는 하위 개념 리스트를 검사하여 리스트가 비어있으면(S945), 현재 검사 중인 계층 내 개념을 하위 개념이라고 결론을 내린다(S950). 이와 달리 하위 개념 리스트에 개념이 존재하면(S945), 하위-상 검색부(320)는 이들 개념과 위의 특정 개념간의 하위-상 검색을 다시 실시한다(S955). Next, when verifying the inclusion relationship with a specific concept with respect to the concepts in the next higher layer, the lower-up search unit 330 first extracts the concepts to perform inclusion relationship verification by identifying a negative information list (S930). . The lower-phase search unit 330 updates the positive information list, the negative information list, and the upper concept list according to the verification result (S935). This process is performed sequentially until a concept that is not recorded in the negative information list no longer exists among the concepts that have reached the top layer or have not performed inclusion relationship verification (S940). Next, if the list is empty (S945), the sub-upper searching unit 330 concludes that the concept in the hierarchy currently being examined is a sub-concept (S950). On the contrary, if a concept exists in the subordinate concept list (S945), the sub-phase search unit 320 performs a sub-phase search between these concepts and the above specific concept (S955).

본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.The invention can also be embodied as computer readable code on a computer readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage, and the like, and may also be implemented in the form of a carrier wave (for example, transmission over the Internet). Include. The computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion.

도 10a 및 도 10b에는 각각 본 발명에 따른 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 방법에 대한 바람직한 실시예의 상-하위 검색 알고리즘 및 상-하위 검색을 위한 포함 관계 알고리즘을 구현한 프로그램 코드가 도시되어 있다. 또한 도 11a 및 도 11b에는 각각 본 발명에 따른 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 방법에 대한 바람직한 실시예의 하위-상 검색 알고리즘 및 하위-상 검색을 위한 포함 관계 알고리즘을 구현한 프로그램 코드가 도시되어 있다. 10A and 10B show program code implementing the upper-lower search algorithm and the inclusion-relational algorithm for upper-lower search, respectively, of a preferred embodiment of a search method for efficient ontology inference according to the present invention. 11A and 11B show program codes implementing the sub-phase search algorithm and the inclusion relation algorithm for sub-phase search, respectively, of a preferred embodiment of a search method for efficient ontology inference according to the present invention.

이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.Although the preferred embodiments of the present invention have been shown and described above, the present invention is not limited to the specific preferred embodiments described above, and the present invention belongs to the present invention without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims. Various modifications can be made by those skilled in the art, and such changes are within the scope of the claims.

도 1은 상-하위 검색 알고리즘을 설명하기 위한 도면,1 is a diagram for explaining a high-order search algorithm,

도 2는 하위-상 검색 알고리즘을 설명하기 위한 도면,2 is a diagram for explaining a sub-phase search algorithm;

도 3은 본 발명에 따른 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 장치에 대한 바람직한 실시예의 구성을 도시한 블록도,3 is a block diagram showing the configuration of a preferred embodiment of a search apparatus for efficient ontology inference according to the present invention;

도 4는 상-하위 검색부(320)에 의한 상-하위 검색 과정의 일 예를 도시한 도면,4 is a view illustrating an example of an upper-lower search process by the upper-lower search unit 320;

도 5는 종래의 상-하위 검색 방법과 본 발명에 따른 상-하위 검색 방법의 포함 관계 검증의 수행 횟수를 비교한 도면,5 is a view comparing the number of times the inclusion relationship verification of the conventional upper-lower search method and the upper-lower search method according to the present invention;

도 6은 하위-상 검색부(330)에 의한 하위-상 검색 과정의 일 예를 도시한 도면,6 is a diagram illustrating an example of a sub-phase searching process by the sub-phase searching unit 330;

도 7은 종래의 하위-상 검색 방법과 본 발명에 따른 하위-상 검색 방법의 포함 관계 검증의 수행 횟수를 비교한 도면,7 is a view comparing the number of times of inclusion relationship verification between the conventional sub-phase search method and the sub-phase search method according to the present invention;

도 8은 본 발명에 따른 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 방법에 대한 바람직한 실시예의 상-하위 검색의 수행과정을 도시한 흐름도,8 is a flowchart illustrating a process of performing a sub-search of a preferred embodiment of a search method for efficient ontology inference according to the present invention;

도 9는 본 발명에 따른 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 방법에 대한 바람직한 실시예의 하위-상 검색의 수행과정을 도시한 흐름도,9 is a flowchart illustrating a process of performing a sub-phase search of a preferred embodiment of a search method for efficient ontology inference according to the present invention;

도 10a 및 도 10b는 각각 본 발명에 따른 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 방법에 대한 바람직한 실시예의 상-하위 검색 알고리즘 및 상-하위 검색을 위한 포함 관계 알고리즘을 구현한 프로그램 코드를 도시한 도면, 그리고,10A and 10B are diagrams showing program codes for implementing a high-low search algorithm and an inclusion relation algorithm for high-low search, respectively, of a preferred embodiment of a search method for efficient ontology inference according to the present invention; and

도 11a 및 도 11b는 각각 본 발명에 따른 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 방법에 대한 바람직한 실시예의 하위-상 검색 알고리즘 및 하위-상 검색을 위한 포함 관계 알고리즘을 구현한 프로그램 코드를 도시한 도면이다.11A and 11B are diagrams showing program codes for implementing sub-phase search algorithms and inclusion relation algorithms for sub-phase search, respectively, of a preferred embodiment of a search method for efficient ontology inference according to the present invention.

Claims (9)

상위 개념 리스트, 하위 개념 리스트 및 부정정보 리스트가 저장되는 저장부; 및 A storage unit for storing a high concept list, a low concept list, and a negative information list; And 포함 관계를 파악할 제1특정 개념이 개념 정의 순서 리스트에 따라서 구성된 제1개념 계층 중에서 포함 관계 검증을 수행하는 계층 내 개념에 포함되면 검사 중인 계층 내 개념을 상기 저장부의 상위 개념 리스트에 기록하고, 상기 제1특정 개념이 상기 제1개념 계층 중에서 포함 관계 검증을 수행하는 계층 내 개념에 포함되지 않으면 검사 중인 계층 내 개념의 하위 개념들의 식별정보를 상기 저장부의 상-하위 검색부에 대응하는 제1부정정보 리스트를 기록하며, 상기 제1개념 계층을 구성하는 최상위 계층의 개념으로부터 하위 계층으로 상기 제1특정 개념과 각각의 계층에 위치한 개념들 중에서 상기 제1부정정보 리스트에 기록되어 있는 개념들 이외의 나머지 개념들 사이의 포함 관계 검증을 반복적으로 수행하여 제2개념 계층을 구축하면서 상기 제1특정 개념의 상위 개념을 검색하는 상-하위 검색부; 및When the first specific concept to grasp the inclusion relationship is included in the concept in the hierarchy that performs the inclusion relationship verification among the first concept hierarchies constructed according to the concept definition order list, the concept in the hierarchy being checked is recorded in the upper concept list of the storage unit. If the first specific concept is not included in the concept in the hierarchy that performs the inclusion relationship verification among the first concept layers, the first negation corresponding to the upper and lower retrieval units of the storage unit is used to identify identification information of the lower concepts of the concept in the hierarchy under examination. An information list is recorded, and other than the concepts recorded in the first negative information list among the concepts located in the first specific concept and each hierarchy from the concept of the highest hierarchy constituting the first concept hierarchy to the lower hierarchy The first concept is constructed while repeatedly performing the inclusion relationship verification between the remaining concepts. A retrieving a parent concept of the positive concept-bottom search unit; And 포함 관계를 파악할 제2특정 개념이 상기 상-하위 검색부에 의한 상-하위 검색을 수행하여 구축된 상기 제2개념 계층 중에서 포함 관계 검증을 수행하는 계층 내 개념을 포함하면 검사 중인 계층 내 개념을 상기 저장부의 하위 개념 리스트에 기록하고, 상기 제2특정 개념이 상기 제2개념 계층 중에서 포함 관계 검증을 수행하는 계층 내 개념을 포함하지 않으면 검사 중인 계층 내 개념의 상위 개념들의 식별정보를 상기 저장부의 하위-상 검색부에 대응하는 제2부정정보 리스트를 기록하며, 상기 제2개념 계층을 구성하는 최하위 계층의 개념으로부터 상위 계층으로 상기 제2특정 개념과 각각의 계층에 위치한 개념들 중에서 상기 제2부정정보 리스트에 기록되어 있는 개념들 이외의 나머지 개념들 사이의 포함 관계 검증을 반복적으로 수행하여 제3개념 계층을 구축하면서 상기 제2특정 개념의 하위 개념을 검색하는 하위-상 검색부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 장치.If the second specific concept to grasp the inclusion relation includes the concept in the hierarchy that performs the inclusion relationship verification among the second concept layers constructed by performing the hierarchical search by the hierarchical search unit, the concept in the hierarchy under examination is checked. If the second specific concept does not include a concept in a hierarchy that performs an inclusion relationship verification among the second concept layers, identification information of higher concepts of the concept in the hierarchy being inspected is stored in the storage unit. A second negative information list corresponding to a lower-up retrieval unit, and recording the second specific concept from the concept of the lowest hierarchy constituting the second concept hierarchy to the upper hierarchy and the second specific concept from among the concepts located in each hierarchy; The third concept system is repeatedly executed by verifying the inclusion relation between the remaining concepts other than those recorded in the negative information list. Searching apparatus for efficient ontology inferencing, comprising: a sub-phase search unit for searching the sub-concept of the second specific concept while building a layer. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 상-하위 검색부는 상기 상위 개념 리스트를 검사하여 리스트가 비어있으면 검사 중인 계층 내 개념을 상기 제1특정 개념의 상위 개념으로 결정하고, 상기 상위 개념 리스트에 개념이 존재하면 상기 상위 개념 리스트에 존재하는 개념과 상기 제1특정 개념간의 상-하위 검색을 수행하는 것을 특징으로 하는 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 장치.The upper-lower search unit examines the upper concept list, and if the list is empty, determines the concept in the hierarchy under examination as the upper concept of the first specific concept, and if the concept exists in the upper concept list, it exists in the upper concept list. Searching apparatus for efficient ontology inference, characterized in that for performing the upper-lower search between the concept and the first specific concept. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,The method according to claim 1 or 2, 상기 하위-상 검색부는 상기 하위 개념 리스트를 검사하여 리스트가 비어있으면 검사 중인 계층 내 개념을 상기 제2특정 개념의 하위 개념으로 결정하고, 상기 하위 개념 리스트에 개념이 존재하면 상기 하위 개념 리스트에 존재하는 개념과 상기 제2특정 개념간의 하위-상 검색을 수행하는 것을 특징으로 하는 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 장치.The sub-upper searching unit examines the sub-concept list, and if the list is empty, determines a concept in the hierarchy under examination as a sub-concept of the second specific concept, and if the concept exists in the sub-concept list, exists in the sub-concept list. And a sub-phase search between the second specific concept and the second specific concept. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 상-하위 검색부는 상기 제1특정 개념이 계층 내 개념에 포함되면, 검사 중인 계층 내 개념의 상위 개념들의 식별정보를 상기 저장부의 상기 상-하위 검색부에 대응하는 긍정정보 리스트에 기록하는 것을 특징으로 하는 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 장치.When the first specific concept is included in the concept in the hierarchy, the upper-lower retrieval unit records identification information of higher concepts of the concept in the hierarchical layer being checked in a positive information list corresponding to the upper-lower retrieval unit in the storage unit. Retrieval device for efficient ontology inference. 제 1항 또는 제 4항에 있어서,The method according to claim 1 or 4, 상기 하위-상 검색부는 상기 제2특정 개념이 계층 내 개념에 포함되면, 검사 중인 계층 내 개념의 하위 개념들의 식별정보를 상기 저장부의 상기 하위-상 검색부에 대응하는 긍정정보 리스트에 기록하는 것을 특징으로 하는 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 장치.When the second specific concept is included in the concept in the hierarchy, the sub-upper searching unit records the identification information of the subordinate concepts of the concept in the hierarchy under examination in a positive information list corresponding to the sub-upper searching unit in the storage unit. Retrieval device for efficient ontology inference. (a) 포함 관계를 파악할 제1특정 개념이 개념 정의 순서 리스트에 따라서 구성된 제1개념 계층 중에서 포함 관계 검증을 수행하는 계층 내 개념에 포함되면 검사 중인 계층 내 개념을 상위 개념 리스트에 기록하고, 상기 제1특정 개념이 상기 제1개념 계층 중에서 포함 관계 검증을 수행하는 계층 내 개념에 포함되지 않으면 검사 중인 계층 내 개념의 하위 개념들의 식별정보를 제1부정정보 리스트를 기록하는 단계;(a) If the first specific concept to grasp the inclusion relationship is included in a concept in the hierarchy performing inclusion relationship verification among the first concept hierarchies constructed according to the concept definition order list, the concept in the hierarchy being examined is recorded in the upper concept list, and If the first specific concept is not included in a concept in a hierarchy that performs inclusion relationship verification among the first concept hierarchy, recording identification information of subordinate concepts of a concept in the hierarchy being examined; (b) 상기 제1개념 계층을 구성하는 최상위 계층의 개념으로부터 하위 계층으로 상기 제1특정 개념과 각각의 계층에 위치한 개념들 중에서 상기 제1부정정보 리스트에 기록되어 있는 개념들 이외의 나머지 개념들 사이의 포함 관계 검증을 반복적으로 수행하여 제2개념 계층을 구축하면서 상기 제1특정 개념의 상위 개념을 검색하는 단계;(b) remaining concepts other than the concepts recorded in the first negative information list among the concepts located in the first specific concept and each hierarchy from the concept of the highest hierarchy constituting the first concept hierarchy to the lower hierarchy; Retrieving a higher concept of the first specific concept while constructing a second concept layer by repeatedly performing a containment relationship verification between the two; (c) 포함 관계를 파악할 제2특정 개념이 상-하위 검색을 수행하여 구축된 상기 제2개념 계층 중에서 포함 관계 검증을 수행하는 계층 내 개념을 포함하면 검사 중인 계층 내 개념을 하위 개념 리스트에 기록하고, 상기 제2특정 개념이 상기 제2개념 계층 중에서 포함 관계 검증을 수행하는 계층 내 개념을 포함하지 않으면 검사 중인 계층 내 개념의 상위 개념들의 식별정보를 제2부정정보 리스트를 기록하는 단계; 및(c) if the second specific concept to grasp the inclusion relationship includes the concept in the hierarchy that performs the inclusion relationship verification among the second concept hierarchies constructed by performing the upper-and-lower search, the concept in the hierarchy being examined is recorded in the lower concept list. And if the second specific concept does not include a concept in a hierarchy that performs inclusion relationship verification in the second concept hierarchy, recording a second negative information list with identification information of higher concepts of the concept in the hierarchy being examined; And (d)상기 제2개념 계층을 구성하는 최하위 계층의 개념으로부터 상위 계층으로 상기 제2특정 개념과 각각의 계층에 위치한 개념들 중에서 상기 제2부정정보 리스트에 기록되어 있는 개념들 이외의 나머지 개념들 사이의 포함 관계 검증을 반복적으로 수행하여 제3개념 계층을 구축하면서 상기 제2특정 개념의 하위 개념을 검색하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 방법.(d) other concepts other than those recorded in the second negative information list among the concepts located in the second specific concept and each layer from the concept of the lowest layer constituting the second concept layer to the upper layer; Retrieving sub-concepts of the second specific concept while constructing a third concept layer by repeatedly performing an inclusion relationship verification between the two. 제 6항에 있어서,The method of claim 6, (e) 상기 상위 개념 리스트를 검사하여 리스트가 비어있으면 검사 중인 계층 내 개념을 상기 제1특정 개념의 상위 개념으로 결정하고, 상기 상위 개념 리스트에 개념이 존재하면 상기 상위 개념 리스트에 존재하는 개념과 상기 제1특정 개념간의 상-하위 검색을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 방법.(e) If the list is empty and the list is empty, the concept in the hierarchy under examination is determined as a higher concept of the first specific concept. If the concept exists in the higher concept list, the concept exists in the higher concept list. And performing upper and lower searches between the first specific concepts. 제 6항 또는 제 7항에 있어서,The method according to claim 6 or 7, (f) 상기 하위 개념 리스트를 검사하여 리스트가 비어있으면 검사 중인 계층 내 개념을 상기 제2특정 개념의 하위 개념으로 결정하고, 상기 하위 개념 리스트에 개념이 존재하면 상기 하위 개념 리스트에 존재하는 개념과 상기 제2특정 개념간의 하위-상 검색을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 방법.(f) checking the subordinate concept list to determine a concept in the hierarchy under examination as a subordinate concept of the second specific concept if the list is empty; and if a concept exists in the subordinate concept list, And performing a sub-phase search between the second specific concepts. 제 6항 또는 제 7항에 기재된 효율적인 온톨로지 추론을 위한 검색 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the search method for efficient ontology inference according to claim 6 or 7.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101163209B1 (en) 2009-07-30 2012-07-06 (주)앨리스 System and method of providing multi-participation information
KR101441035B1 (en) * 2012-09-20 2014-11-03 (주)프람트테크놀로지 Inference query processing using hyper cube comprising improved building method for hyper cube index
KR101902905B1 (en) 2011-10-12 2018-10-02 삼성전자 주식회사 Context aware apparatus and method
KR20190050720A (en) * 2017-11-03 2019-05-13 김선중 System and method for providing solution idea using bio-inspired design process
KR20220066615A (en) * 2020-11-16 2022-05-24 이현주 Method for constructing a database based on ontology, method for responding to an user query using the database, and system in which the methods are implemented

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040036201A (en) * 2002-10-23 2004-04-30 삼성전자주식회사 Query process method for searching xml data
KR100441346B1 (en) 2001-01-18 2004-08-02 (주) 아이티캠프 Method for storing and searching xml document or index node
JP2005222465A (en) 2004-02-09 2005-08-18 Fuji Xerox Co Ltd Information processor

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100441346B1 (en) 2001-01-18 2004-08-02 (주) 아이티캠프 Method for storing and searching xml document or index node
KR20040036201A (en) * 2002-10-23 2004-04-30 삼성전자주식회사 Query process method for searching xml data
JP2005222465A (en) 2004-02-09 2005-08-18 Fuji Xerox Co Ltd Information processor

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
논문: 한국정보과학회

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101163209B1 (en) 2009-07-30 2012-07-06 (주)앨리스 System and method of providing multi-participation information
KR101902905B1 (en) 2011-10-12 2018-10-02 삼성전자 주식회사 Context aware apparatus and method
KR101441035B1 (en) * 2012-09-20 2014-11-03 (주)프람트테크놀로지 Inference query processing using hyper cube comprising improved building method for hyper cube index
KR20190050720A (en) * 2017-11-03 2019-05-13 김선중 System and method for providing solution idea using bio-inspired design process
KR102311962B1 (en) 2017-11-03 2021-10-13 김선중 System and method for providing solution idea using bio-inspired design process
KR20220066615A (en) * 2020-11-16 2022-05-24 이현주 Method for constructing a database based on ontology, method for responding to an user query using the database, and system in which the methods are implemented
KR102516206B1 (en) 2020-11-16 2023-03-29 이현주 Method for constructing a database based on ontology, method for responding to an user query using the database, and system in which the methods are implemented

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