WO2011136425A1 - 개체명 사전 및 마이닝 규칙이 결합된 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 장치 및 방법 - Google Patents

개체명 사전 및 마이닝 규칙이 결합된 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 장치 및 방법 Download PDF

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WO2011136425A1
WO2011136425A1 PCT/KR2010/003077 KR2010003077W WO2011136425A1 WO 2011136425 A1 WO2011136425 A1 WO 2011136425A1 KR 2010003077 W KR2010003077 W KR 2010003077W WO 2011136425 A1 WO2011136425 A1 WO 2011136425A1
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WO
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rdf
mining
management module
name
term
Prior art date
Application number
PCT/KR2010/003077
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English (en)
French (fr)
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정한민
김평
이승우
이미경
서동민
성원경
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한국과학기술정보연구원
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Filing date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284—Relational databases
    • G06F16/285—Clustering or classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques

Definitions

  • a resource description framework (RDF) triple based on an identification scheme is generated from a text document converted into a mining pattern using an ontology schema in which an entity name dictionary and a mining rule are combined.
  • the present invention relates to a resource description framework network construction apparatus and method using an ontology schema for establishing a network by connecting.
  • Ontology in information technology refers to a working model of entities and interactions within certain specific areas of knowledge, such as electronic commerce. That is, ontology conceptualizes and specifies knowledge in a specific domain and can be defined as a network or graph having a relationship between concepts used in the domain.
  • Ontology is constructed by defining concepts and attributes and establishing the relationship between concepts and concepts by obtaining knowledge about the components of ontology that is to be constructed in ontology from related documents of specific field, namely concept, property of concept, connection relation between concepts.
  • the present invention converts an input text document into a mining pattern using an ontology schema combined with an entity name dictionary and a mining rule, generates a mining pattern with a corresponding RDF triple according to the mining rule, and then connects different RDF triples.
  • the present invention relates to a resource description framework network building apparatus and method using an ontology schema for constructing an RDF network, and a recording medium readable by an electronic device recording the same.
  • an ontology schema storage module that stores an ontology schema defining a relationship system between concepts, an entity name corresponding to a concept of an ontology schema, a term classified as an entity name, an identifier of a term, a representative Object name management module that stores authority data consisting of identifiers of terms and representative terms as one, Property name of ontology schema, One mining pattern corresponding to relationship name, One or more resource description frame corresponding to mining pattern Resource Description Framwork (RDF) Links with a mining rule management module and object name management module that connects and stores triples into one, and recognizes a term from the input text document and indicates the connection relationship between the corresponding object name and the object name.
  • RDF Resource Description Framwork
  • RDF Resource Description Framework
  • RDF Resource Description Framework
  • the mining pattern generation module recognizes a term using morphological analysis, parsing, and semantic analysis from the text document inputted in conjunction with the object name management module, and recognizes the term as an object name corresponding to a term stored in the object name management module.
  • a mining pattern converter for converting a text document including the object name into a mining pattern.
  • the RDF triple generation module works in conjunction with the mining rule management module, and compares the mining pattern stored in the mining rule management module with the mining pattern of the text document.
  • the mining pattern comparison result corresponds to the matching mining pattern of the mining pattern management module.
  • a second RDF triple generation unit for generating a term-based RDF triple, and an identifier-based RDF triple composed of an identifier and a relationship name by converting from an term-based RDF triple to an identifier of a term in association with an entity name management module 3 may include an RDF triple generation unit.
  • the RDF triple generation module searches for the entity name management module and, when terms having different terms and the same identifier exist, replaces the identifier as an identifier of the representative term of authority data in the identifier-based RDF triple generated by the third RDF triple generation unit.
  • the apparatus may further include a fourth RDF triple generator configured to convert the RDF triple to generate the RDF triple.
  • the RDF triple generation module in conjunction with the mining rule management module, compares the mining pattern stored in the mining rule management module with the mining pattern of the text document, and compares the mining pattern of the mining pattern management module with the mining pattern comparison result.
  • Entity-based RDF triple generation unit that determines the RDF triple composed of the corresponding entity name and the relationship name, in conjunction with the entity name management module, converts the entity name among the RDF triples composed of the entity name and the relationship name to the corresponding term and relate the term and relationship.
  • an entity name (Class) may be set as a key value.
  • a relationship name may be set as a key value.
  • the mining pattern may be configured in any one of vocabulary, regular expression (RE), or Lexico-Semantic Pattern (LSP).
  • RE regular expression
  • LSP Lexico-Semantic Pattern
  • An RDF triple may comprise a single RDF triple consisting of two entity names and one relationship name, and multiple RDF triples consisting of two or more entity names and two or more relationship names.
  • Multiple RDF triples may be formed by connecting two or more single RDF triples.
  • the RDF triple generation module may be linked with a mining rule management module to generate an RDF triple by comparing a mining pattern corresponding to all relationship names stored in the mining rule management module with a mining pattern of a text document.
  • the RDF triple generation module is linked with the mining rule management module, and is connected to a user interface for selecting any one of the relationship names stored in the mining rule management module, or is connected to preset relationship names, and has a mining pattern corresponding to the selected relationship name.
  • RDF triples can be generated by comparing the mining pattern of the text document with that of the document.
  • an ontology schema storage module that stores an ontology schema defining a relationship system between concepts, an entity name corresponding to a concept of an ontology schema, a term classified as an entity name, an identifier of a term, a representative One or more resource description frames corresponding to the mining pattern, one mining pattern corresponding to the relationship name of the object name management module and ontology schema, and storing the authority data composed of the identifier of the term and the representative term as one.
  • Resource Description Framework includes a mining rule management module that connects and stores triples into one, and includes an ontology schema storage module, an object name management module, and a mining rule management module.
  • RDF Resource Description Framework
  • the term is recognized from the input text document and the corresponding object name stored in the entity name management module is represented by a relationship name representing a connection relationship between the object names, and the text document represented by the object name and the relationship name is converted into a mining pattern.
  • the method may include: searching for a matching mining pattern by comparing the mining pattern stored in the mining rule management module with the mining pattern of the text document in association with the mining rule management module, and determining an RDF triple corresponding to the found mining pattern. It provides a method for constructing a Resource Description Framework (RDF) network using an ontology schema.
  • RDF Resource Description Framework
  • RDF resource description framework
  • Recognizing the term from the input text document and representing the corresponding entity name stored in the entity name management module and the relationship name representing a connection relationship between the entity names may include: recognizing the term from the input text document, the recognized term Searching for a corresponding entity name using the entity name management module; retrieving a relationship name of the ontology schema using a concept corresponding to the entity name of the entity name management module; It may include a step of indicating a connection relationship of.
  • the selecting of the RDF triple corresponding to the retrieved mining pattern may include determining an entity name-based RDF triple composed of an entity name and a relationship name corresponding to the matching mining pattern of the mining pattern management module, as a result of the mining pattern comparison. Generating a term-based RDF triple consisting of terms and a relationship name by converting the object name into a corresponding term in the object name-based RDF triple in association with the management module, and in the term-based RDF triple in association with the entity name management module. And converting the identifier into an identifier of a term to generate an identifier-based RDF triple consisting of the identifier and the relationship name.
  • Resource Description Framework network construction method using ontology schema is an identifier-based RDF composed of identifiers and relationship names by converting terms into term identifiers in the term-based RDF triple in conjunction with the entity name management module.
  • the generating of the triple may include searching for the entity name management module and generating an RDF triple by converting the identifier into an identifier of a representative term of authority data in the identifier-based RDF triple when terms having different terms and identical identifiers exist. It may further include.
  • the selecting of the RDF triple corresponding to the retrieved mining pattern may include determining an entity name-based RDF triple composed of an entity name and a relationship name corresponding to the matching mining pattern of the mining pattern management module, as a result of the mining pattern comparison.
  • Generating a term-based RDF triple composed of terms and relationship names by converting the entity name from the entity name-based RDF triple to a corresponding term in association with the management module; and searching the entity name management module for terms that have different terms and identifiers. If the same term exists, interworking with the entity name management module, converting the term into an identifier of the representative term of the authority data in the term-based RDF triple to generate an identifier-based RDF triple consisting of an identifier and a relationship name; can do.
  • An RDF triple may include a single RDF triple consisting of two entity names and one relationship name, and multiple RDF triples consisting of two or more entity names and two or more relationship names.
  • Multiple RDF triples may be formed by connecting two or more single RDF triples.
  • the step of searching for a matching mining pattern by comparing the mining pattern stored in the mining rule management module with the mining pattern of the text document in cooperation with the mining rule management module may include selecting any one of the relationship names stored in the mining rule management module; And searching for a mining pattern of the text document that matches the mining pattern corresponding to the selected relationship name.
  • the step of searching for a matching mining pattern by comparing the mining pattern stored in the mining rule management module with the mining pattern of the text document by interworking with the mining rule management module includes sequentially mining patterns corresponding to all relationship names stored in the mining rule management module. And searching for a matching mining pattern by comparing the mining patterns sequentially searched with the mining patterns of the text document.
  • a program for performing a resource description framework (RDF) network construction method using an ontology schema may be recorded and recorded on a recording medium readable by an electronic device.
  • RDF resource description framework
  • FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of an apparatus for establishing a resource description framework network using an ontology schema according to an aspect of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an embodiment of a mining pattern generation module of the resource description framework network building apparatus using an ontology schema in accordance with an aspect of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an embodiment of an RDF triple generation module of an apparatus for establishing a resource description framework network using an ontology schema according to an aspect of the present invention
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating another embodiment of an RDF triple generation module of an apparatus for constructing a resource description framework network using an ontology schema according to an aspect of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an embodiment of a method for establishing a resource description framework network using an ontology schema according to another aspect of the present invention.
  • FIG. 6 is a flow diagram illustrating one embodiment of a process of representing a text document as an entity name and a relationship name in a method for establishing a resource description framework network using an ontology schema according to another aspect of the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an embodiment of a process of comparing and searching a mining pattern stored in a mining rule management module of a method for constructing a resource description framework network using an ontology schema according to another aspect of the present invention
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating another embodiment of a process of comparing and searching a mining pattern stored in a mining rule management module of a resource description framework network construction method using an ontology schema according to another aspect of the present invention.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an embodiment of determining an RDF triple corresponding to a retrieved mining pattern of a resource description framework network construction method using an ontology schema according to another aspect of the present invention.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating another embodiment of determining an RDF triple corresponding to a retrieved mining pattern of a method for establishing a resource description framework network using an ontology schema according to another aspect of the present invention.
  • FIG. 11 is a conceptual diagram illustrating a coupling relationship between an entity name management module, a mining rule management module, and an ontology schema of the present invention.
  • RDF resource description framework
  • FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a resource description framework network building device 100 using an ontology schema in accordance with an aspect of the present invention
  • Figure 11 is an entity name management module, mining rule management module and Conceptual diagram to illustrate the relationship of ontology schema.
  • the apparatus 100 for constructing a resource description framework using the ontology schema may include an ontology schema storage module 110, an entity name management module 120, and mining rule management. Module 130, mining pattern generation module 140, RDF triple generation module 150, and RDF network generation module 160.
  • the ontology schema storage module 110 may store an ontology schema defining a relationship system between concepts, and may store a plurality of ontology schemas in which a relationship system between concepts preset for each specific field is defined.
  • the ontology schema may be pre-modeled or updated and stored in the ontology schema storage module 110 and may be configured with different data models for each field.
  • Ontology is a connection between concept and relationship by property name.
  • Ontology schema is a conceptual system built by ontology experts with service in a specific field or application area. It is connected continuously in an explicit relationship between them.
  • the ontology schema stored in the ontology schema storage module 620 is composed of relationship names such as beliefs, occupations, and the like, representing relationships among concepts and concepts such as people, religion, and athletes. Can be.
  • the ontology schema storage module 620 works with the entity name management module 610 to store the concept of the ontology schema corresponding to the term as the entity name of the entity name management module 610.
  • the entity name management module 120 may connect and store authority data composed of an entity name corresponding to a concept of an ontology schema, a term classified as an entity name, an identifier of a term, a representative term, and an identifier of a representative term.
  • the object name (Class) may be set as a key value.
  • the entity name management module 120 may store the entity names, terms, identifiers, and authority data described in each row in one format, as shown in [Table 1]. If "unauthor” is expressed in different terms as “Brian Orser” or “Orther”, the authority data shall be represented by the representative term “Brian Orser” and the identifier of the representative term "http://ontoframe.kr/Person/0004". Can be configured.
  • the entity names such as "person”, “stuff”, and “religion” shown in [Table 1] correspond to the concept (Class) of the ontology schema, and may be set as key values of the entity name management module 120.
  • the mining rule management module 130. 630 is interworked with the ontology schema storage module 620, and has a mining pattern and a mining pattern corresponding to the relationship name (Property) and relationship name of the ontology schema. And one or more Resource Description Framework (RDF) triples corresponding to each other may be stored in a single connection, and a relationship name may be set as a key value.
  • RDF Resource Description Framework
  • the mining pattern and RDF triple associated with the corresponding relation name may be determined by searching the relation name.
  • the ontology schema stored in the ontology schema storage module 620 is composed of relationship names such as beliefs, occupations, and the like, representing relationships among concepts and concepts such as people, religion, and athletes.
  • relationship names such as beliefs, occupations, and the like, representing relationships among concepts and concepts such as people, religion, and athletes.
  • the mining pattern generation module 140 interoperates with the entity name management module 120 and recognizes a term from the input text document to represent a relationship between the corresponding entity name and the entity name, and represents the entity name as the relationship name. You can convert text documents represented by mining patterns into mining patterns.
  • the RDF triple generation module 150 may interwork with the mining rule management module 130 to generate an RDF triple by comparing the mining pattern stored in the mining rule management module 130 and the mining pattern of the text document.
  • the RDF network generation module 160 may construct an RDF network by retrieving entity names having the same identifier from different RDF triples and connecting the same entity names to each other.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an embodiment of a mining pattern generation module of a resource description framework network building apparatus using an ontology schema according to an aspect of the present invention
  • Figure 3 is a view using an ontology schema according to an aspect of the present invention
  • 4 is a block diagram illustrating an RDF triple generation module of a resource description framework network building apparatus
  • FIG. 4 is another diagram of an RDF triple generation module of a resource description framework network building apparatus using an ontology schema according to an aspect of the present invention. It is a figure which shows the block diagram which shows an Example.
  • the mining pattern generation module 140 may include an entity name recognition unit 142 and a mining pattern conversion unit 144.
  • the entity name recognition unit 142 recognizes a term using morphological analysis, parsing, and semantic analysis from a text document input in association with the entity name management module 120, and recognizes the recognized term in the entity name management module 120. It may be represented by an entity name corresponding to a term stored in the.
  • the sentence “Kim Yu-na said Yu Jae-seok is her ideal type” can be recognized through stemming, parsing, and semantic analysis, and the terms “Kim Yu-na”, “Yoo Jae-seok", and “ideal type” can be recognized.
  • the term may be represented as an entity name corresponding to a term stored in the entity name management module 120 ("Kim Yua"-> person, "Yoo Jae-seok"-> person).
  • the mining pattern converter 144 may convert a text document including an object name into a mining pattern.
  • the mining pattern may be configured in any one of a vocabulary, a regular expression (RE), or a Lexico-Semantic Pattern (LSP).
  • RE regular expression
  • LSP Lexico-Semantic Pattern
  • the RDF triple generation module 150 includes a mining pattern comparison unit 151, a first RDF triple generation unit 152, a second RDF triple generation unit 153, The third RDF triple generator 154 and the fourth RDF triple generator 155 may be configured to be included.
  • the mining pattern comparison unit 151 works in conjunction with the mining rule management module 130 to compare the mining pattern stored in the mining rule management module 130 with the mining pattern of the text document.
  • the first RDF triple generation unit 152 may determine an entity name-based RDF triple including an entity name and a relationship name corresponding to the mining pattern of the mining pattern management module 130 as a result of the mining pattern comparison.
  • the mining pattern and the entity name-based RDF triple corresponding to the selected relation name may be determined.
  • the second RDF triple generation unit 153 may generate a term-based RDF triple consisting of a term and a relationship name by converting the entity name into a corresponding term in the entity name-based RDF triple in cooperation with the entity name management module 120. Can be.
  • the second RDF triple generation unit 153 associates the entity name-based RDF triple "[person 1] -ideal- [person 2]" with the entity name management module 120, and associates the entity name with a corresponding term.
  • RDF triple [Kim Yu-na] -ideal- [Yu Jae-seok]".
  • the third RDF triple generation unit 154 may generate an identifier-based RDF triple consisting of an identifier and a relationship name by converting the term into a corresponding identifier in the term-based RDF triple in cooperation with the entity name management module 120. have.
  • the third RDF triple generation unit 154 may use the terms "Kim Yu-na” and "Yu Jae-seok” in the term-based RDF triple "[Kim Yu-na] -ideal- [Yoo Jae-seok]” identifier "[http // ontoframe.kr / Person / 0001] ", converted to" [http://ontoframe.kr/Person/0002] ", the identifier-based RDF triple” [http // ontoframe.kr / Person / 0001] -ideal- [http: // ontoframe.kr/Person/0002] ".
  • the RDF triple generation module 150 may further include a fourth RDF triple generation unit 155.
  • the RDF triple generation module 150 may identify an identifier of the identifier-based RDF triple generated by the third RDF triple generation unit 154. RDF triples can be generated by converting to representative identifiers of authority data.
  • the efficiency of language resource management may be improved by converting the identifier of the identifier-based RDF triple into the identifier of the representative term.
  • An RDF triple may consist of a single RDF triple consisting of two entity names and one relationship name and multiple RDF triples consisting of two or more entity names and two or more relationship names. Multiple RDF triples may be formed by connecting two or more single RDF triples.
  • a single RDF triple consists of two entity names and one relationship name, corresponding to one mining pattern. "[Http://ontoframe.kr/Person/0001]-Ideal-[http://ontoframe .kr / Person / 0002] "is an example of a single RDF triple.
  • RDF triples may be represented in a form in which RDF triples corresponding to one mining pattern are composed of two or more entity names and two or more relationship names, and two single RDF triples are connected.
  • a multi-RDF triple is "[http://ontoframe.kr/Person/0001]-occupation-[http://ontoframe.kr/Dummy/0001]-field-[http://ontoframe.kr/ SportsEvent / 0001] "is the concatenation of two single RDF triples.
  • the RDF triple generation module 150 includes a mining pattern comparison unit 156, an entity name-based RDF triple generation unit 157, and a term-based RDF triple generation unit 158. And an identifier-based RDF triple generator 159.
  • the mining pattern comparison unit 156 may search for a matching mining pattern by comparing the mining pattern stored in the mining rule management module 130 with the mining pattern of the text document in cooperation with the mining rule management module 130.
  • the entity name-based RDF triple generation unit 157 may determine an RDF triple composed of an entity name and a relationship name corresponding to the matching mining pattern of the mining rule management module 140 as a result of the mining pattern comparison of the mining pattern comparison unit 156. .
  • the mining rule management module 140 may store one mining pattern and one or more RDF triples corresponding to the mining pattern in one format according to the relationship name (key value).
  • the matching RDF triple may be determined.
  • the mining pattern stored in the mining rule management module 130 to be compared with the mining pattern of the text document may be determined by a user's selection, or may be determined based on a predetermined key value (relationship value) or an entire key value (relation name). Can be determined.
  • the term-based RDF triple generation unit 158 in conjunction with the entity name management module 120, converts the entity name among the RDF triples composed of the entity name and the relationship name into corresponding terms to convert the term-based RDF triple composed of the term and the relationship name. Can be generated.
  • the identifier-based RDF triple generation unit 159 searches for the entity name management module 120 and there are terms with different terms and the same identifier, the identifier-based RDF triple generation unit 159 converts the term into an identifier of a representative term of authority data in the term-based RDF triple. You can create an RDF triple.
  • the entity name-based RDF triple generator 157 and the term-based RDF triple generator 158 of the second embodiment are connected to the first RDF triple generator 152 and the second RDF triple generator 152 of the first embodiment. Each correspondence, the function is the same.
  • the identifier-based RDF triple generator 159 of the second embodiment integrates the functions of the third RDF triple generator 154 and the fourth RDF triple generator 155 of the first embodiment.
  • the object name management module 120 When there are a plurality of terms stored for the same object in the object name management module 120, there is a difference in generating an RDF triple using identifiers of representative terms.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an embodiment of a method for establishing a resource description framework network using an ontology schema according to another aspect of the present invention.
  • the text document is represented by an entity name and a relationship name (S510), the text document is converted into a mining pattern (S520), and the mining pattern stored in the mining rule management module.
  • the mining pattern of the document and the text document may be compared and searched (S530), an RDF triple corresponding to the searched mining pattern may be determined (S540), and an RDF network may be established (S550).
  • RDF Resource Description Framework
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an embodiment of a process of representing a text document in an entity name and a relationship name of a method for constructing a resource description framework network using an ontology schema according to another aspect of the present invention.
  • the process of representing a text document as an entity name or a relationship name receives a text document (S511), and recognizes a term from the input text document (S512).
  • the term is searched for the corresponding entity name using the entity name management module (S513), and the relation name of the ontology schema is searched using the concept corresponding to the entity name (S514). It may include a process (S515) indicating the relationship.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an embodiment of a process of comparing and searching a mining pattern stored in a mining rule management module of a resource description framework network construction method using an ontology schema according to another aspect of the present invention
  • 8 is a flowchart illustrating another embodiment of a process of comparing and searching a mining pattern stored in a mining rule management module of a method for constructing a resource description framework network using an ontology schema according to another aspect of the present invention
  • Figure is a diagram.
  • a first embodiment of comparing and searching a mining pattern stored in a mining rule management module with a mining pattern of a text document selects one of the relationship names stored in the mining rule management module.
  • the method may include searching for a mining pattern of the text document that matches the mining pattern corresponding to the selected relationship name (S534).
  • a mining pattern corresponding to all relationship names stored in the mining rule management module is illustrated.
  • the search may be performed sequentially (S536), and the matching mining pattern may be compared with the mining pattern of the text document to search for a matching mining pattern (S538).
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an embodiment of determining an RDF triple corresponding to a retrieved mining pattern of a method for constructing a resource description framework network using an ontology schema according to another aspect of the present invention.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating another embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating another embodiment of determining an RDF triple corresponding to a found mining pattern of a method for constructing a resource description framework network using an ontology schema.
  • the process of determining the RDF triple corresponding to the found mining pattern (S540) may be determined through a process of 3 or 4 steps.
  • the method may include generating an identifier-based RDF triple (S543) and converting the identifier-based RDF triple into an identifier of a representative term (S544).
  • the process of determining the entity name based RDF triple is performed by searching the entity name and the relationship name corresponding to the matching mining pattern of the mining pattern management module as a result of comparing the mining pattern, "[object name] -relation name- An entity name based RDF triple consisting of [object name] "can be determined.
  • the process of generating the term-based RDF triple (S542) is performed in conjunction with the entity name management module to convert the entity name to the corresponding term in the entity name-based RDF triple, "[term] -relation name- [term]]". It is possible to create a term-based RDF triple consisting of.
  • a third step the process of generating the identifier-based RDF triple (S543) is performed in conjunction with the entity name management module to convert the term into an identifier of the term in the term-based RDF triple, thereby identifying "[Identifier of Terms] -Relationship Name- [Identifier of Terms]. It is possible to create an identifier based RDF triple consisting of] ".
  • the method may further include a fourth step when the terminology management module is searched for and terms with different terms and identical identifiers exist.
  • the step of converting the representative term to the identifier of the representative term is performed by converting the identifier into the identifier of the representative term of the authority data in the identifier-based RDF triple, and then " You can create an RDF triple consisting of ".
  • a process of determining an entity name based RDF triple (S545) and a process of generating a term based RDF triple (S546).
  • the method may include searching for terms with different terms and identical identifiers (S547) and converting them to identifiers of representative terms (S548).
  • the determining of the entity name based RDF triple (S545) to generating the term based RDF triple (S546) is the same as the first embodiment. There is a difference in the process of converting the base RDF triple to the identifier-based RDF triple of the representative term.
  • the term-based RDF triple represented by "[term] -relation name- [term]” is represented by "[term of identifier] -relation name- [identifier of term]”.
  • it is again composed of two steps of converting identifier based RDF triple to representative identifier based RDF triple represented by "[identifier of representative term] -relationship name- [identifier of representative term]”.
  • the term of the term-based RDF triple is converted into an identifier of the representative term, and the "[term] -relation Direct conversion of the term-based RDF triple represented by name- [term] "to the representative identifier-based RDF triple represented by” [identifier of representative term] -relationship name- [identifier of representative term] ".
  • the configuration is different from that of the first embodiment.
  • a program for performing a method for building a resource description framework (RDF) network using an ontology schema may be recorded and recorded on a recording medium readable by an electronic device.
  • RDF resource description framework
  • a method of constructing a resource description framework (RDF) network using an ontology schema can be written in a computer program, and codes and code segments constituting the program can be easily inferred by a computer programmer in the art. have.
  • RDF resource description framework
  • a method of constructing a resource description framework (RDF) network using an ontology schema is stored in a computer readable medium, which is selected by a computer and read and executed.
  • the service related to the object for may be visualized and displayed.
  • the present invention can be applied to an ontology schema storage module, an entity name management module, and a mining rule management module by interworking to generate an RDF triple or to build an RDF network.

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Abstract

본 발명은 개체명 사전 및 마이닝 규칙이 결합된 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 장치 및 방법에 관한 것으로, 개념 간의 관계 체계를 정의하는 온톨로지 스키마를 저장하는 온톨로지 스키마 저장모듈, 상기 온톨로지 스키마의 개념(Class)에 해당되는 개체명, 상기 개체명으로 분류되는 용어, 상기 용어의 식별자, 대표 용어와 상기 대표 용어의 식별자로 구성된 전거 데이터를 하나로 연결하여 저장하는 개체명 관리모듈, 상기 온톨로지 스키마의 관계명(Property), 상기 관계명에 대응되는 하나의 마이닝 패턴, 상기 마이닝 패턴과 대응되는 하나 이상의 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framwork) 트리플을 하나로 연결하여 저장하는 마이닝 규칙 관리모듈, 상기 개체명 관리모듈과 연동하며, 입력된 텍스트 문서로부터 용어를 인식하여 대응되는 개체명과 상기 개체명 사이의 연결관계를 나타내는 관계명으로 나타내고, 상기 개체명을 관계명으로 나타낸 텍스트 문서를 마이닝 패턴으로 변환하는 마이닝 패턴 생성모듈, 및 상기 마이닝 규칙 관리모듈과 연동하며, 상기 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 상기 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 RDF 트리플을 생성하는 RDF 트리플 생성모듈을 포함한다.

Description

개체명 사전 및 마이닝 규칙이 결합된 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 장치 및 방법
본 발명은 개체명 사전 및 마이닝 규칙이 결합된 온톨로지 스키마를 이용하여 마이닝 패턴으로 변환된 텍스트 문서로부터 식별 체계 기반의 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 트리플을 생성하고, 서로 다른 RDF 트리플을 연결하여 네트워크를 구축하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 장치 및 방법에 관한 것이다.
정보 기술에서의 온톨로지(Ontology)는 전자 상거래와 같이 지식의 어떤 특정 영역 내에 있는 실체 및 상호 작용의 작업 모델을 의미한다. 즉, 온톨로지는 특정한 도메인(Domain) 내의 지식을 개념화하고 이를 명세화한 것으로 그 도메인 내에 사용되는 개념들의 관계성을 가진 네트워크 또는 그래프로 정의할 수 있다.
온톨로지는 특정 분야의 관련된 문서로부터 온톨로지에 구축할 온톨로지의 구성 요소 즉, 개념, 개념의 속성, 개념 간 연결 관계 등에 관한 지식을 얻어 개념과 속성을 정의하고 개념과 개념의 관계를 설정하여 구축된다.
현재, 온톨로지의 연구는 자연어 처리와 관련하여 연구, 개발되고 있으며, 종래의 다양한 언어 자원으로부터 자연어 처리용 온톨로지를 구축하는 방식을 중심으로 연구가 진행되고 있다.
본 발명은 개체명 사전 및 마이닝 규칙이 결합된 온톨로지 스키마를 이용하여 입력된 텍스트 문서를 마이닝 패턴으로 변환하고, 마이닝 규칙에 따라 마이닝 패턴을 대응되는 RDF 트리플로 생성한 후, 서로 다른 RDF 트리플을 연결하여 RDF 네트워크를 구축하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 장치, 방법 및 이를 기록한 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체에 관한 것이다.
본 발명의 한 측면에 따르면, 개념 간의 관계 체계를 정의하는 온톨로지 스키마를 저장하는 온톨로지 스키마 저장모듈, 온톨로지 스키마의 개념(Class)에 해당되는 개체명, 개체명으로 분류되는 용어, 용어의 식별자, 대표 용어와 대표 용어의 식별자로 구성된 전거 데이터를 하나로 연결하여 저장하는 개체명 관리모듈, 온톨로지 스키마의 관계명(Property), 관계명에 대응되는 하나의 마이닝 패턴, 마이닝 패턴과 대응되는 하나 이상의 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framwork) 트리플을 하나로 연결하여 저장하는 마이닝 규칙 관리모듈, 개체명 관리모듈과 연동하며, 입력된 텍스트 문서로부터 용어를 인식하여 대응되는 개체명과 개체명 사이의 연결관계를 나타내는 관계명으로 나타내고, 개체명을 관계명으로 나타낸 텍스트 문서를 마이닝 패턴으로 변환하는 마이닝 패턴 생성모듈, 및 마이닝 규칙 관리모듈과 연동하며, 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 RDF 트리플을 생성하는 RDF 트리플 생성모듈을 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 장치를 제공한다.
온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 장치는, 서로 다른 RDF 트리플로부터 동일한 식별자를 가지는 개체명을 검색하여 동일한 개체명을 서로 연결하여 RDF 네트워크를 구축하는 RDF 네트워크 생성모듈을 더 포함할 수 있다.
마이닝 패턴 생성모듈은, 개체명 관리모듈과 연동하여 입력된 텍스트 문서로부터 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석을 사용하여 용어를 인식하고, 인식된 용어를 개체명 관리모듈에 저장된 용어에 대응되는 개체명으로 나타내는 개체명 인식부, 및 개체명을 포함하는 텍스트 문서를 마이닝 패턴으로 변환하는 마이닝 패턴 변환부를 포함할 수 있다.
RDF 트리플 생성모듈은, 마이닝 규칙 관리모듈과 연동하여 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하는 마이닝 패턴 비교부, 마이닝 패턴 비교 결과 마이닝 패턴 관리모듈의 일치하는 마이닝 패턴에 대응되는 개체명과 관계명으로 구성되는 개체명 기반 RDF 트리플을 결정하는 제1 RDF 트리플 생성부, 개체명 관리모듈과 연동하여 개체명 기반 RDF 트리플에서 개체명을 대응되는 용어로 변환하여 용어와 관계명으로 구성되는 용어 기반 RDF 트리플을 생성하는 제2 RDF 트리플 생성부, 및 개체명 관리모듈과 연동하여 용어 기반 RDF 트리플에서 용어의 식별자로 변환하여 식별자와 관계명으로 구성되는 식별자 기반 RDF 트리플을 생성하는 제3 RDF 트리플 생성부를 포함할 수 있다.
RDF 트리플 생성모듈은, 개체명 관리모듈을 검색하여 용어가 상이하고 식별자가 동일한 용어가 존재하는 경우, 제3 RDF 트리플 생성부에서 생성된 식별자 기반 RDF 트리플에서 식별자를 전거 데이터의 대표 용어의 식별자로 변환하여 RDF 트리플을 생성하는 제4 RDF 트리플 생성부를 더 포함할 수 있다.
RDF 트리플 생성모듈은, 마이닝 규칙 관리모듈과 연동하여, 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하는 마이닝 패턴 비교부, 마이닝 패턴 비교 결과 마이닝 패턴 관리모듈의 일치하는 마이닝 패턴에 대응되는 개체명과 관계명으로 구성된 RDF 트리플을 결정하는 개체명 기반 RDF 트리플 생성부, 개체명 관리모듈과 연동하여, 개체명과 관계명으로 구성된 RDF 트리플 중 개체명을 대응되는 용어로 변환하여 용어와 관계명으로 구성된 RDF 트리플을 생성하는 용어 기반 RDF 트리플 생성부, 및 개체명 관리모듈을 검색하여 용어가 상이하고 식별자가 동일한 용어가 존재하는 경우, 용어 기반 RDF 트리플에서 용어를 전거 데이터의 대표 용어의 식별자로 변환하여 RDF 트리플을 생성하는 식별자 기반 RDF 트리플 생성부를 포함할 수 있다.
개체명 관리모듈은, 개체명(Class)이 키 값으로 설정될 수 있다.
마이닝 규칙 관리모듈은, 관계명이 키 값으로 설정될 수 있다.
마이닝 패턴은, 어휘, 정규화 표현(RE: Regular Expression) 또는 렉시코 시맨틱 패턴(LSP: Lexico-Semantic Pattern) 형식 중 어느 하나로 구성될 수 있다.
RDF 트리플은, 두 개의 개체명과 하나의 관계명으로 구성된 단일 RDF 트리플과, 두 개 이상의 개체명과 두 개 이상의 관계명으로 구성된 다중 RDF 트리플을 포함하여 구성될 수 있다.
다중 RDF 트리플은, 단일 RDF 트리플이 두 개 이상 연결되어 형성될 수 있다.
RDF 트리플 생성모듈은, 마이닝 규칙 관리모듈과 연동하며, 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 모든 관계명에 대응되는 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 RDF 트리플을 생성할 수 있다.
RDF 트리플 생성모듈은, 마이닝 규칙 관리모듈과 연동하며, 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 관계명 중 어느 하나를 선택하는 사용자 인터페이스와 연결되거나 미리 설정된 관계명들과 연결되며, 선택된 관계명에 대응되는 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 RDF 트리플을 생성할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 개념 간의 관계 체계를 정의하는 온톨로지 스키마를 저장하는 온톨로지 스키마 저장모듈, 온톨로지 스키마의 개념(Class)에 해당되는 개체명, 개체명으로 분류되는 용어, 용어의 식별자, 대표 용어와 대표 용어의 식별자로 구성된 전거 데이터를 하나로 연결하여 저장하는 개체명 관리모듈 및 온톨로지 스키마의 관계명(Property), 관계명에 대응되는 하나의 마이닝 패턴, 마이닝 패턴과 대응되는 하나 이상의 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 트리플을 하나로 연결하여 저장하는 마이닝 규칙 관리모듈을 포함하며, 온톨로지 스키마 저장모듈, 개체명 관리모듈 및 마이닝 규칙 관리모듈이 서로 연동되는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법에 있어서, 입력된 텍스트 문서로부터 용어를 인식하여 개체명 관리모듈에 저장된 대응되는 개체명과, 개체명 사이의 연결관계를 나타내는 관계명으로 나타내는 단계, 개체명과 관계명으로 나타난 텍스트 문서를 마이닝 패턴으로 변환하는 단계, 마이닝 규칙 관리모듈과 연동하여 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 일치하는 마이닝 패턴을 검색하는 단계, 및 검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 결정하는 단계를 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법을 제공한다.
온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법은, 검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 결정하는 단계 이후에, 서로 다른 RDF 트리플로부터 동일한 식별자를 가지는 개체명을 검색하여 동일한 개체명을 서로 연결하여 RDF 네트워크를 구축하는 단계를 더 포함할 수 있다.
입력된 텍스트 문서로부터 용어를 인식하여 상기 개체명 관리모듈에 저장된 대응되는 개체명과, 개체명 사이의 연결관계를 나타내는 관계명으로 나타내는 단계는, 입력된 텍스트 문서로부터 용어를 인식하는 단계, 인식된 용어를 상기 개체명 관리모듈을 이용하여 대응되는 개체명을 검색하는 단계, 개체명 관리모듈의 개체명에 해당되는 개념을 이용하여 온톨로지 스키마의 관계명을 검색하는 단계, 및 검색된 관계명으로 개체명 사이의 연결관계를 나타내는 단계를 포함할 수 있다.
검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 선택하는 단계는, 마이닝 패턴 비교 결과, 마이닝 패턴 관리모듈의 일치하는 마이닝 패턴에 대응되는 개체명과 관계명으로 구성되는 개체명 기반 RDF 트리플을 결정하는 단계, 개체명 관리모듈과 연동하여 개체명 기반 RDF 트리플에서 개체명을 대응되는 용어로 변환하여 용어와 관계명으로 구성되는 용어 기반 RDF 트리플을 생성하는 단계, 및 개체명 관리모듈과 연동하여 용어 기반 RDF 트리플에서 용어를 용어의 식별자로 변환하여 식별자와 관계명으로 구성되는 식별자 기반 RDF 트리플을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법은, 개체명 관리모듈과 연동하여 용어 기반 RDF 트리플에서 용어를 용어의 식별자로 변환하여 식별자와 관계명으로 구성되는 식별자 기반 RDF 트리플을 생성하는 단계는, 개체명 관리모듈을 검색하여 용어가 상이하고 식별자가 동일한 용어가 존재하는 경우, 식별자 기반 RDF 트리플에서 식별자를 전거 데이터의 대표 용어의 식별자로 변환하여 RDF 트리플을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 선택하는 단계는, 마이닝 패턴 비교 결과, 마이닝 패턴 관리모듈의 일치하는 마이닝 패턴에 대응되는 개체명과 관계명으로 구성되는 개체명 기반 RDF 트리플을 결정하는 단계, 개체명 관리모듈과 연동하여 개체명 기반 RDF 트리플에서 개체명을 대응되는 용어로 변환하여 용어와 관계명으로 구성되는 용어 기반 RDF 트리플을 생성하는 단계, 및 개체명 관리모듈을 검색하여 용어가 상이하고 식별자가 동일한 용어가 존재하는 경우, 개체명 관리모듈과 연동하여, 용어 기반 RDF 트리플에서 용어를 상기 전거 데이터의 대표 용어의 식별자로 변환하여 식별자와 관계명으로 구성되는 식별자 기반 RDF 트리플을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
RDF 트리플은, 두 개의 개체명과 하나의 관계명으로 구성된 단일 RDF 트리플과, 두 개 이상의 개체명과 두 개 이상의 관계명으로 구성된 다중 RDF 트리플을 포함할 수 있다.
다중 RDF 트리플은, 단일 RDF 트리플이 두 개 이상 연결되어 형성될 수 있다.
마이닝 규칙 관리모듈과 연동하여 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 일치하는 마이닝 패턴을 검색하는 단계는, 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 관계명 중 어느 하나를 선택하는 단계, 및 선택된 관계명에 대응되는 마이닝 패턴과 일치하는 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 검색하는 단계를 포함할 수 있다.
마이닝 규칙 관리모듈과 연동하여 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 일치하는 마이닝 패턴을 검색하는 단계는, 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 모든 관계명에 대응되는 마이닝 패턴을 순차적으로 검색하는 단계, 및 순차적으로 검색된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 일치하는 마이닝 패턴을 검색하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법을 수행하는 프로그램이 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다.
본 발명에 따르면, 개체명 관리모듈 및 마이닝 규칙 관리모듈과 결합된 온톨로지 스키마를 이용하여 언어 자원을 통일적 방식으로 마이닝하고 관리할 수 있는 효과가 있다.
또한, 동일한 개체가 서로 다른 용어로 표현된 경우, 동일한 식별 체계를 기반으로 한 RDF 트리플을 생성함으로써 언어 자원 관리의 효율성을 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 장치의 일 실시예를 나타내는 구성도.
도 2는 본 발명의 일 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 장치의 마이닝 패턴 생성모듈의 일 실시예를 나타내는 구성도.
도 3은 본 발명의 일 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 장치의 RDF 트리플 생성모듈의 일 실시예를 나타내는 구성도.
도 4는 본 발명의 일 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 장치의 RDF 트리플 생성모듈의 다른 실시예를 나타내는 구성도.
도 5는 본 발명의 다른 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 방법의 일 실시예를 나타내는 흐름도.
도 6은 본 발명의 다른 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 방법의 텍스트 문서를 개체명과 관계명으로 나타내는 과정의 일 실시예를 나타내는 흐름도.
도 7은 본 발명의 다른 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 방법의 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교, 검색하는 과정의 일 실시예를 나타내는 흐름도.
도 8은 본 발명의 다른 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 방법의 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교, 검색하는 과정의 다른 실시예를 나타내는 흐름도.
도 9는 본 발명의 다른 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 방법의 검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 결정하는 일 실시예를 나타내는 흐름도.
도 10은 본 발명의 다른 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 방법의 검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 결정하는 다른 실시예를 나타내는 흐름도.
도 11은 본 발명의 개체명 관리모듈, 마이닝 규칙 관리모듈 및 온톨로지 스키마의 결합 관계를 설명하기 위한 개념도.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
이제 본 발명의 실시예에 따른 개체명 사전 및 마이닝 규칙이 결합된 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework, 이하, 'RDF'라 함) 네트워크 구축 장치 및 방법, 이를 기록한 전자 장치에 의해 판독 가능한 기록매체에 대하여 도면을 참조하여 상세하게 설명하고, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
<온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 장치>
도 1은 본 발명의 일 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 장치(100)의 일 실시예를 나타내는 구성도이고, 도 11은 본 발명의 개체명 관리모듈, 마이닝 규칙 관리모듈 및 온톨로지 스키마의 결합 관계를 설명하기 위한 개념도이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 도 1에 도시한 바와 같이, 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 장치(100)는 온톨로지 스키마 저장모듈(110), 개체명 관리모듈(120), 마이닝 규칙 관리모듈(130), 마이닝 패턴 생성모듈(140), RDF 트리플 생성모듈(150) 및 RDF 네트워크 생성모듈(160)을 포함한다.
온톨로지 스키마 저장모듈(110)은 개념 간의 관계 체계를 정의하는 온톨로지 스키마를 저장할 수 있고, 특정 분야별로 미리 설정된 개념 간의 관계 체계가 정의된 다수의 온톨로지 스키마를 저장할 수 있다.
온톨로지 스키마는 미리 모델링되거나 갱신되어 온톨로지 스키마 저장모듈(110)에 저장될 수 있고, 분야별로 서로 다른 데이터 모델로 구성될 수 있다.
온톨로지는 개념(Class)과 개념 사이의 관계를 관계명(Property)으로 연결한 것으로, 온톨로지 스키마는 특정 분야 또는 적용 영역 상에서의 서비스를 염두에 두고 온톨로지 전문가에 의해 구축된 개념 체계로서, 개념과 개념 간의 명시적(Explicit) 관계로 연속적으로 연결된다.
예를 들어, 도 11에 도시한 바와 같이, 온톨로지 스키마 저장모듈(620)에 저장된 온톨로지 스키마는 사람, 종교, 운동선수 등의 개념들과 개념 사이의 관계를 나타내는 신앙, 직업 등의 관계명으로 구성될 수 있다.
온톨로지 스키마 저장모듈(620)은 개체명 관리모듈(610)과 연동하여, 용어에 대응되는 온톨로지 스키마의 개념을 개체명 관리모듈(610)의 개체명으로 저장한다.
개체명 관리모듈(120)은 온톨로지 스키마의 개념(Class)에 해당되는 개체명, 개체명으로 분류되는 용어, 용어의 식별자, 대표 용어와 대표 용어의 식별자로 구성된 전거 데이터를 하나로 연결하여 저장할 수 있고, 개체명(Class)이 키 값으로 설정될 수 있다.
예를 들어, 개체명 관리모듈(120)은 [표 1]과 같이 각 행에 기재된 개체명, 용어, 식별자 및 전거 데이터를 하나의 포맷으로 연결하여 저장할 수 있고, "김연아" 선수 코치인 "브라인언 오서"가 "브라이언 오서" 또는 "오서"로 서로 다른 용어로 표현된 경우, 전거 데이터는 대표 용어인 "브라이언 오서"와 대표 용어의 식별자 "http://ontoframe.kr/Person/0004"로 구성될 수 있다.
[표 1]에 나타난 "사람", "물건", "종교" 등의 개체명은 온톨로지 스키마의 개념(Class)에 해당되는 것으로, 개체명 관리모듈(120)의 키 값으로 설정될 수 있다.
표 1
개체명 용어 식별자 전거 데이터
사람 김연아 http://ontoframe.kr/Person/0001 김연아(http://ontoframe.kr/Person/0001)
사람 유재석 http://ontoframe.kr/Person/0002 유재석(http://ontoframe.kr/Person/0002)
사람 유재석 http://ontoframe.kr/Person/0003 유재석(http://ontoframe.kr/Person/0003)
사람 브라이언 오서 http://ontoframe.kr/Person/0004 브라이언 오서(http://ontoframe.kr/Person/0004)
사람 오서(Orser) http://ontoframe.kr/Person/0005 브라이언 오서(http://ontoframe.kr/Person/0005)
물건 오서(五瑞) http://ontoframe.kr/Product/0001 오서(http://ontoframe.kr/Product/0001)
종교 천주교 http://ontoframe.kr/Religion/0001 천주교(http://ontoframe.kr/Religion/0001)
종목 피겨스케이팅 http://ontoframe.kr/SportsEvent/0001 피겨스케이팅(http://ontoframe.kr/SportsEvent/0001)
마이닝 규칙 관리모듈(130. 630)은 도 11에 도시한 바와 같이, 온톨로지 스키마 저장모듈(620)과 연동하며, 온톨로지 스키마의 관계명(Property), 관계명에 대응되는 하나의 마이닝 패턴, 마이닝 패턴과 대응되는 하나 이상의 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framwork) 트리플을 하나로 연결하여 저장할 수 있고, 관계명이 키 값으로 설정될 수 있다.
따라서, 관계명을 검색하여 해당되는 관계명과 연결된 마이닝 패턴, RDF 트리플을 결정할 수 있다.
예를 들어, 도 11에 도시한 바와 같이, 온톨로지 스키마 저장모듈(620)에 저장된 온톨로지 스키마는 사람, 종교, 운동선수 등의 개념들과 개념 사이의 관계를 나타내는 신앙, 직업 등의 관계명으로 구성될 수 있고, 신앙, 직업 등의 관계명을 키 값으로 설정하여 대응되는 마이닝 패턴과 RDF 트리플을 함께 저장할 수 있다.
마이닝 패턴 생성모듈(140)은 개체명 관리모듈(120)과 연동하며, 입력된 텍스트 문서로부터 용어를 인식하여 대응되는 개체명과 개체명 사이의 연결관계를 나타내는 관계명으로 나타내고, 개체명을 관계명으로 나타낸 텍스트 문서를 마이닝 패턴으로 변환할 수 있다.
RDF 트리플 생성모듈(150)은 마이닝 규칙 관리모듈(130)과 연동하며, 마이닝 규칙 관리모듈(130)에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 RDF 트리플을 생성할 수 있다.
RDF 네트워크 생성모듈(160)은 서로 다른 RDF 트리플로부터 동일한 식별자를 가지는 개체명을 검색하여 동일한 개체명을 서로 연결하여 RDF 네트워크를 구축할 수 있다.
이하, 마이닝 패턴 생성모듈(140) 및 RDF 트리플 생성모듈(150)의 구성 및 기능에 대하여 상세히 살펴보기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 장치의 마이닝 패턴 생성모듈의 일 실시예를 나타내는 구성도이고, 도 3은 본 발명의 일 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 장치의 RDF 트리플 생성모듈의 일 실시예를 나타내는 구성도이고, 도 4는 본 발명의 일 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 장치의 RDF 트리플 생성모듈의 다른 실시예를 나타내는 구성도를 도시한 도면이다.
마이닝 패턴 생성모듈
먼저, 도 2에 도시한 바와 같이, 마이닝 패턴 생성모듈(140)은 개체명 인식부(142)와 마이닝 패턴 변환부(144)를 포함하여 구성될 수 있다.
개체명 인식부(142)는 개체명 관리모듈(120)과 연동하여 입력된 텍스트 문서로부터 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석을 사용하여 용어를 인식하고, 인식된 용어를 개체명 관리모듈(120)에 저장된 용어에 대응되는 개체명으로 나타낼 수 있다.
예를 들어, "김연아가 유재석을 자신의 이상형이라고 말했다"는 문장을 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석을 통해 "김연아", "유재석", "이상형" 등의 용어를 인식할 수 있고, 인식된 용어를 개체명 관리모듈(120)에 저장된 용어에 대응되는 개체명("김연아" -> 사람, "유재석" -> 사람)으로 나타낼 수 있다.
마이닝 패턴 변환부(144)는 개체명을 포함하는 텍스트 문서를 마이닝 패턴으로 변환할 수 있다. 이때, 마이닝 패턴은, 어휘, 정규화 표현(RE: Regular Expression) 또는 렉시코 시맨틱 패턴(LSP: Lexico-Semantic Pattern) 형식 중 어느 하나로 구성될 수 있다.
즉, 상기의 예시문을 마이닝 패턴으로 변환하면, "[사람1] jcs [사람2] jco %self의 %ideal_type"으로 나타낼 수 있다.
제1 실시예에 따른 RDF 트리플 생성모듈
도 3에 도시한 바와 같이, 제1 실시예에 따른 RDF 트리플 생성모듈(150)은 마이닝 패턴 비교부(151), 제1 RDF 트리플 생성부(152), 제2 RDF 트리플 생성부(153), 제3 RDF 트리플 생성부(154) 및 제4 RDF 트리플 생성부(155)를 포함하여 구성될 수 있다.
마이닝 패턴 비교부(151)는 마이닝 규칙 관리모듈(130)과 연동하여 마이닝 규칙 관리모듈(130)에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하는 기능을 한다.
제1 RDF 트리플 생성부(152)는 마이닝 패턴 비교 결과 마이닝 패턴 관리모듈(130)의 일치하는 마이닝 패턴에 대응되는 개체명과 관계명으로 구성되는 개체명 기반 RDF 트리플을 결정할 수 있다.
예를 들어, 마이닝 패턴 관리모듈(130)의 키 값으로 관계명 "이상형"이 선택되면, 선택된 관계명에 대응되는 마이닝 패턴과 개체명 기반 RDF 트리플을 결정할 수 있다.
즉, 마이닝 패턴 관리모듈(130)의 관계명 "이상형"과 연결된 마이닝 패턴 "[사람1] jcs [사람2] jco %self의 %ideal_type" 및 개체명 기반 RDF 트리플 "[사람1]-이상형-[사람2]"을 결정할 수 있다.
제2 RDF 트리플 생성부(153)는 개체명 관리모듈(120)과 연동하여 개체명 기반 RDF 트리플에서, 개체명을 대응되는 용어로 변환하여 용어와 관계명으로 구성되는 용어 기반 RDF 트리플을 생성할 수 있다.
예를 들어, 제2 RDF 트리플 생성부(153)는 개체명 기반 RDF 트리플 "[사람1]-이상형-[사람2]"을 개체명 관리모듈(120)과 연동하여, 개체명을 대응되는 용어로 변환하여, 용어 기반 RDF 트리플 "[김연아]-이상형-[유재석]"로 나타낼 수 있다.
제3 RDF 트리플 생성부(154)는 개체명 관리모듈(120)과 연동하여 용어 기반 RDF 트리플에서, 용어를 대응되는 식별자로 변환하여, 식별자와 관계명으로 구성되는 식별자 기반 RDF 트리플을 생성할 수 있다.
예를 들어, 제3 RDF 트리플 생성부(154)는 용어 기반 RDF 트리플 "[김연아]-이상형-[유재석]"에서, 용어 "김연아", "유재석"을 식별자 "[http//ontoframe.kr/Person/0001]", "[http://ontoframe.kr/Person/0002]"로 변환하여, 식별자 기반 RDF 트리플 "[http//ontoframe.kr/Person/0001]-이상형-[http://ontoframe.kr/Person/0002]"로 나타낼 수 있다.
또한, RDF 트리플 생성모듈(150)은 제4 RDF 트리플 생성부(155)를 더 포함하여 구성될 수 있다. 개체명 관리모듈(120)을 검색하여 용어가 상이하고 식별자가 동일한 용어가 존재하는 경우, RDF 트리플 생성모듈(150)은 제3 RDF 트리플 생성부(154)에서 생성된 식별자 기반 RDF 트리플의 식별자를 전거 데이터의 대표 용어의 식별자로 변환하여 RDF 트리플을 생성할 수 있다.
따라서, 동일한 개체를 나타내는 다수의 용어가 개체명 관리모듈(120)에 저장된 경우, 식별자 기반 RDF 트리플의 식별자를 대표 용어의 식별자로 변환함으로써 언어 자원 관리의 효율성을 높일 수 있다.
RDF 트리플은 두 개의 개체명과 하나의 관계명으로 구성된 단일 RDF 트리플과 두 개 이상의 개체명과 두 개 이상의 관계명으로 구성된 다중 RDF 트리플을 포함하여 구성될 수 있다. 다중 RDF 트리플은 단일 RDF 트리플이 두 개 이상 연결되어 형성될 수 있다.
단일 RDF 트리플은 하나의 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플이 두 개의 개체명과 하나의 관계명으로 구성된 형태로, "[http://ontoframe.kr/Person/0001]-이상형-[http://ontoframe.kr/Person/0002]"는 단일 RDF 트리플의 예시이다.
다중 RDF 트리플은 하나의 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플이 두 개 이상의 개체명과 두 개 이상의 관계명으로 구성된 형태로, 두 개의 단일 RDF 트리플이 연결된 형태로 나타낼 수 있다.
예를 들어, 다중 RDF 트리플은 "[http://ontoframe.kr/Person/0001]-직업-[http://ontoframe.kr/Dummy/0001]-분야-[http://ontoframe.kr/SportsEvent/0001]"은 두 개의 단일 RDF 트리플을 연결한 것이다.
즉, 단일 RDF 트리플 "[http://ontoframe.kr/Person/0001]-직업-[http://ontoframe.kr/Dummy/0001]" 및 "[http://ontoframe.kr/Dummy/0001]-분야-[http://ontoframe.kr/SportsEvent/0001]"을 연결하여 다중 RDF 트리플을 형성할 수 있다.
제2 실시예에 따른 RDF 트리플 생성모듈
도 4에 도시한 바와 같이, 제2 실시예에 따른 RDF 트리플 생성모듈(150)은 마이닝 패턴 비교부(156), 개체명 기반 RDF 트리플 생성부(157), 용어 기반 RDF 트리플 생성부(158) 및 식별자 기반 RDF 트리플 생성부(159)를 포함하여 구성될 수 있다.
마이닝 패턴 비교부(156)는 마이닝 규칙 관리모듈(130)과 연동하여, 마이닝 규칙 관리모듈(130)에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 일치되는 마이닝 패턴을 검색할 수 있다.
개체명 기반 RDF 트리플 생성부(157)는 마이닝 패턴 비교부(156)의 마이닝 패턴 비교 결과 마이닝 규칙 관리모듈(140)의 일치하는 마이닝 패턴에 대응되는 개체명과 관계명으로 구성된 RDF 트리플을 결정할 수 있다.
마이닝 규칙 관리모듈(140)은 관계명(키 값)에 따라 하나의 마이닝 패턴과, 마이닝 패턴에 대응되는 하나 이상의 RDF 트리플을 하나의 포맷으로 저장할 수 있다.
따라서, 마이닝 패턴 비교부(156)에서 일치되는 텍스트의 마이닝 패턴과 일치되는 마이닝 규칙 관리모듈(140)의 마이닝 패턴이 검색되면, 일치되는 RDF 트리플이 결정될 수 있다.
여기서, 비교 대상이 되는 마이닝 규칙 관리모듈(130)에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴은 사용자의 선택에 의하여 결정되거나, 미리 설정된 키 값(관계값), 또는 전체 키 값(관계명)에 의하여 결정될 수 있다.
용어 기반 RDF 트리플 생성부(158)는 개체명 관리모듈(120)과 연동하여, 개체명과 관계명으로 구성된 RDF 트리플 중 개체명을 대응되는 용어로 변환하여 용어와 관계명으로 구성된 용어 기반 RDF 트리플을 생성할 수 있다.
식별자 기반 RDF 트리플 생성부(159)는 개체명 관리모듈(120)을 검색하여 용어가 상이하고 식별자가 동일한 용어가 존재하는 경우, 용어 기반 RDF 트리플에서 용어를 전거 데이터의 대표 용어의 식별자로 변환하여 RDF 트리플을 생성할 수 있다.
상기 제2 실시예의 개체명 기반 RDF 트리플 생성부(157)와 용어 기반 RDF 트리플 생성부(158)는 제1 실시예의 제1 RDF 트리플 생성부(152)와 제2 RDF 트리플 생성부(152)에 각각 대응되며, 기능이 동일하다.
다만, 제2 실시예의 식별자 기반 RDF 트리플 생성부(159)는 제1 실시예의 제3 RDF 트리플 생성부(154)와 제4 RDF 트리플 생성부(155)의 기능을 통합한 것으로, 제2 실시예는 객체명 관리모듈(120)에 동일 객체에 대하여 다수의 용어가 저장된 경우 대표 용어의 식별자를 이용하여 RDF 트리플을 생성하는 차이가 있다.
<온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 방법>
도 5는 본 발명의 다른 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 방법의 일 실시예를 나타내는 흐름도를 도시한 도면이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 도 5에 도시한 바와 같이, 텍스트 문서를 개체명, 관계명으로 나타내고(S510), 텍스트 문서를 마이닝 패턴으로 변환하고(S520), 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교, 검색하여(S530), 검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 결정하고(S540), RDF 네트워크를 구축할 수 있다(S550).
본 발명의 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법은 톨로지 스키마 저장모듈, 개체명 관리모듈 및 마이닝 규칙 관리모듈을 포함하는 시스템에서, 개체명 관리모듈 및 마이닝 규칙 관리모듈과 결합된 온톨로지 스키마 저장모듈을 이용하여 입력된 텍스트 문서를 RDF 네트워크로 구축하는 방법이다.
온톨로지 스키마를 이용한 RDF 네트워크 구축 방법의 각 과정에 대하여 상세히 살펴보도록 한다.
텍스트 문서를 개체명, 관계명으로 나타내는 방법
도 6은 본 발명의 다른 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 방법의 텍스트 문서를 개체명과 관계명으로 나타내는 과정의 일 실시예를 나타내는 흐름도를 도시한 도면이다.
먼저, 도 6에 도시한 바와 같이, 텍스트 문서를 개체명, 관계명으로 나타내는 과정은(S510), 텍스트 문서를 입력받고(S511), 입력된 텍스트 문서로부터 용어를 인식하며(S512), 인식된 용어를 개체명 관리모듈을 이용하여 대응되는 개체명을 검색하고(S513), 개체명에 해당되는 개념을 이용하여 온톨로지 스키마의 관계명을 검색하고(S514), 검색된 관계명으로 개체명 사이의 연결관계를 나타내는 과정(S515)을 포함할 수 있다.
도 7은 본 발명의 다른 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 방법의 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교, 검색하는 과정의 일 실시예를 나타내는 흐름도이고, 도 8은 본 발명의 다른 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 방법의 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교, 검색하는 과정의 다른 실시예를 나타내는 흐름도를 도시한 도면이다.
제1 실시예에 따른 마이닝 패턴을 비교, 검색 방법
마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교, 검색하는 제1 실시예는(S530), 도 7에 도시한 바와 같이, 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 관계명 중 어느 하나를 선택하고(S532), 선택된 관계명에 대응되는 마이닝 패턴과 일치하는 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 검색하는 과정(S534)을 포함하여 구성될 수 있다.
제2 실시예에 따른 마이닝 패턴을 비교, 검색 방법
마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교, 검색하는 제2 실시예는(S530), 도 8에 도시한 바와 같이, 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 모든 관계명에 대응되는 마이닝 패턴을 순차적으로 검색하여(S536), 순차적으로 검색된 마이닝 패턴과 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 일치하는 마이닝 패턴을 검색하는 과정(S538)을 포함하여 구성될 수 있다.
도 9는 본 발명의 다른 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 방법의 검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 결정하는 일 실시예를 나타내는 흐름도이고, 도 10은 본 발명의 다른 측면에 따른 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크 네트워크 구축 방법의 검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 결정하는 다른 실시예를 나타내는 흐름도를 도시한 도면이다.
검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 결정하는 과정(S540)은, 3단계 또는 4단계의 과정을 통해 결정될 수 있다.
제1 실시예에 따른 RDF 트리플을 결정 방법
검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 결정하는 제1 실시예에 따르면, 도 9에 도시한 바와 같이, 개체명 기반 RDF 트리플을 결정하는 과정(S541), 용어 기반 RDF 트리플을 생성하는 과정(S542), 식별자 기반 RDF 트리플을 생성하는 과정(S543) 및 대표 용어의 식별자로 변환하는 과정(S544)을 포함할 수 있다.
제 1단계, 개체명 기반 RDF 트리플을 결정하는 과정(S541)은 마이닝 패턴 비교 결과, 마이닝 패턴 관리모듈의 일치하는 마이닝 패턴에 대응되는 개체명과 관계명을 검색하여 "[개체명]-관계명-[개체명]"으로 구성된 개체명 기반 RDF 트리플을 결정할 수 있다.
제2 단계, 용어 기반 RDF 트리플을 생성하는 과정(S542)은 개체명 관리모듈과 연동하여 개체명 기반 RDF 트리플에서 개체명을 대응되는 용어로 변환하여 "[용어]-관계명-[용어]"로 구성된 용어 기반 RDF 트리플을 생성할 수 있다.
제 3단계, 식별자 기반 RDF 트리플을 생성하는 과정(S543)은 개체명 관리모듈과 연동하여 용어 기반 RDF 트리플에서 용어를 용어의 식별자로 변환하여 "[용어의 식별자]-관계명-[용어의 식별자]"로 구성되는 식별자 기반 RDF 트리플을 생성할 수 있다.
개체명 관리모듈을 검색하여 용어가 상이하고 식별자가 동일한 용어가 존재하는 경우, 제4 단계를 더 포함할 수 있다.
제4 단계, 대표 용어의 식별자로 변환하는 과정(S544)은 식별자 기반 RDF 트리플에서 식별자를 전거 데이터의 대표 용어의 식별자로 변환하여 "[대표 용어의 식별자]-관계명-[대표 용어의 식별자]"로 구성되는 RDF 트리플을 생성할 수 있다.
제2 실시예에 따른 RDF 트리플을 결정 방법
검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 결정하는 제2 실시예에 따르면, 도 10에 도시한 바와 같이, 개체명 기반 RDF 트리플을 결정하는 과정(S545), 용어 기반 RDF 트리플을 생성하는 과정(S546), 용어가 상이하고 식별자가 동일한 용어를 검색하는 과정(S547) 및 대표 용어의 식별자로 변환하는 과정(S548)을 포함할 수 있다.
검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 결정하는 제2 실시예는 개체명 기반 RDF 트리플을 결정하는 과정(S545) 내지 용어 기반 RDF 트리플을 생성하는 과정(S546)은 제1 실시예와 동일하며, 용어 기반 RDF 트리플을 대표 용어의 식별자 기반 RDF 트리플로 변환하는 과정이 차이가 있다.
제1 실시예에 따른 RDF 트리플 결정 과정은, "[용어]-관계명-[용어]"로 나타난 용어 기반 RDF 트리플을 "[용어의 식별자]-관계명-[용어의 식별자]"로 나타난 식별자 기반 RDF 트리플로 변환한 후, 다시 식별자 기반 RDF 트리플을 "[대표 용어의 식별자]-관계명-[대표 용어의 식별자]"로 나타난 대표 식별자 기반 RDF 트리플로 변환하는 2단계의 변환 과정으로 구성된다.
반면, 제2 실시예에 따른 RDF 트리플 결정 과정은 개체명 관리모듈에 동일한 객체를 나타내는 다수의 용어가 저장된 경우, 용어 기반 RDF 트리플의 용어를 대표 용어의 식별자로 변환하여, "[용어]-관계명-[용어]"로 나타난 용어 기반 RDF 트리플을 "[대표 용어의 식별자]-관계명-[대표 용어의 식별자]"로 나타난 대표 식별자 기반 RDF 트리플로 직접 변환하는 것으로, 1단계의 변환 과정으로 구성되는 점이 제1 실시예와 차이가 있다.
<온톨로지 스키마를 이용한 RDF 네트워크를 구축하는 방법을 수행하는 프로그램이 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체>
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크를 구축하는 방법을 수행하는 프로그램이 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다.
온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크를 구축하는 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성 가능하며, 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
또한, 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크를 구축하는 방법은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저장매체(Computer Readable Meadia)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 선택된 서비스 속성에 대한 객체와 관련된 서비스가 시각화되어 표시될 수 있다.
본 발명은 온톨로지 스키마 저장모듈, 개체명 관리모듈 및 마이닝 규칙 관리모듈이 연동하여 RDF 트리플을 생성하거나 또는 RDF 네트워크를 구축하는 장치 등에 적용할 수 있다.

Claims (24)

  1. 개념 간의 관계 체계를 정의하는 온톨로지 스키마를 저장하는 온톨로지 스키마 저장모듈;
    상기 온톨로지 스키마의 개념(Class)에 해당되는 개체명, 상기 개체명으로 분류되는 용어, 상기 용어의 식별자, 대표 용어와 상기 대표 용어의 식별자로 구성된 전거 데이터를 하나로 연결하여 저장하는 개체명 관리모듈;
    상기 온톨로지 스키마의 관계명(Property), 상기 관계명에 대응되는 하나의 마이닝 패턴, 상기 마이닝 패턴과 대응되는 하나 이상의 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framwork) 트리플을 하나로 연결하여 저장하는 마이닝 규칙 관리모듈;
    상기 개체명 관리모듈과 연동하며, 입력된 텍스트 문서로부터 용어를 인식하여 대응되는 개체명과 상기 개체명 사이의 연결관계를 나타내는 관계명으로 나타내고, 상기 개체명을 관계명으로 나타낸 텍스트 문서를 마이닝 패턴으로 변환하는 마이닝 패턴 생성모듈; 및
    상기 마이닝 규칙 관리모듈과 연동하며, 상기 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 상기 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 RDF 트리플을 생성하는 RDF 트리플 생성모듈;을 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    서로 다른 RDF 트리플로부터 동일한 식별자를 가지는 개체명을 검색하여 상기 동일한 개체명을 서로 연결하여 RDF 네트워크를 구축하는 RDF 네트워크 생성모듈;을 더 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 마이닝 패턴 생성모듈은,
    상기 개체명 관리모듈과 연동하여 입력된 텍스트 문서로부터 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석을 사용하여 용어를 인식하고, 상기 인식된 용어를 상기 개체명 관리모듈에 저장된 용어에 대응되는 개체명으로 나타내는 개체명 인식부; 및
    상기 개체명을 포함하는 텍스트 문서를 마이닝 패턴으로 변환하는 마이닝 패턴 변환부;를 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 RDF 트리플 생성모듈은,
    상기 마이닝 규칙 관리모듈과 연동하여, 상기 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 상기 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하는 마이닝 패턴 비교부;
    상기 마이닝 패턴 비교 결과 상기 마이닝 패턴 관리모듈의 일치하는 마이닝 패턴에 대응되는 개체명과 관계명으로 구성되는 개체명 기반 RDF 트리플을 결정하는 제1 RDF 트리플 생성부;
    상기 개체명 관리모듈과 연동하여, 상기 개체명 기반 RDF 트리플에서 상기 개체명을 대응되는 용어로 변환하여 상기 용어와 관계명으로 구성되는 용어 기반 RDF 트리플을 생성하는 제2 RDF 트리플 생성부; 및
    상기 개체명 관리모듈과 연동하여, 상기 용어 기반 RDF 트리플에서 상기 용어의 식별자로 변환하여 상기 식별자와 관계명으로 구성되는 식별자 기반 RDF 트리플을 생성하는 제3 RDF 트리플 생성부;를 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 RDF 트리플 생성모듈은,
    상기 개체명 관리모듈을 검색하여 용어가 상이하고 식별자가 동일한 용어가 존재하는 경우, 상기 제3 RDF 트리플 생성부에서 생성된 상기 식별자 기반 RDF 트리플에서 상기 식별자를 상기 전거 데이터의 대표 용어의 식별자로 변환하여 RDF 트리플을 생성하는 제4 RDF 트리플 생성부;를 더 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 RDF 트리플 생성모듈은,
    상기 마이닝 규칙 관리모듈과 연동하여, 상기 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 상기 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하는 마이닝 패턴 비교부;
    상기 마이닝 패턴 비교 결과 상기 마이닝 규칙 관리모듈의 일치하는 마이닝 패턴에 대응되는 개체명과 관계명으로 구성된 RDF 트리플을 결정하는 개체명 기반 RDF 트리플 생성부;
    상기 개체명 관리모듈과 연동하여, 상기 개체명과 관계명으로 구성된 RDF 트리플 중 상기 개체명을 대응되는 용어로 변환하여 상기 용어와 관계명으로 구성된 RDF 트리플을 생성하는 용어 기반 RDF 트리플 생성부; 및
    상기 개체명 관리모듈을 검색하여 상기 용어가 상이하고 식별자가 동일한 용어가 존재하는 경우, 상기 용어 기반 RDF 트리플에서 상기 용어를 상기 전거 데이터의 대표 용어의 식별자로 변환하여 RDF 트리플을 생성하는 식별자 기반 RDF 트리플 생성부;를 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 개체명 관리모듈은 상기 개체명(Class)이 키 값으로 설정되는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 마이닝 규칙 관리모듈은 상기 관계명이 키 값으로 설정되는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 마이닝 패턴은 어휘, 정규화 표현(RE: Regular Expression) 또는 렉시코 시맨틱 패턴(LSP: Lexico-Semantic Pattern) 형식 중 어느 하나로 구성되는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 RDF 트리플은, 두 개의 개체명과 하나의 관계명으로 구성된 단일 RDF 트리플과, 두 개 이상의 개체명과 두 개 이상의 관계명으로 구성된 다중 RDF 트리플을 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 다중 RDF 트리플은 상기 단일 RDF 트리플이 두 개 이상 연결되어 형성되는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 장치.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 RDF 트리플 생성모듈은, 상기 마이닝 규칙 관리모듈과 연동하며, 상기 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 모든 관계명에 대응되는 마이닝 패턴과 상기 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 RDF 트리플을 생성하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 장치.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 RDF 트리플 생성모듈은, 상기 마이닝 규칙 관리모듈과 연동하며, 상기 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 관계명 중 어느 하나를 선택하는 사용자 인터페이스와 연결되거나 미리 설정된 관계명들과 연결되며,
    상기 선택된 관계명에 대응되는 마이닝 패턴과 상기 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 RDF 트리플을 생성하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 장치.
  14. 개념 간의 관계 체계를 정의하는 온톨로지 스키마를 저장하는 온톨로지 스키마 저장모듈, 상기 온톨로지 스키마의 개념(Class)에 해당되는 개체명, 상기 개체명으로 분류되는 용어, 상기 용어의 식별자, 대표 용어와 상기 대표 용어의 식별자로 구성된 전거 데이터를 하나로 연결하여 저장하는 개체명 관리모듈 및 상기 온톨로지 스키마의 관계명(Property), 상기 관계명에 대응되는 하나의 마이닝 패턴, 상기 마이닝 패턴과 대응되는 하나 이상의 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 트리플을 하나로 연결하여 저장하는 마이닝 규칙 관리모듈을 포함하며, 상기 온톨로지 스키마 저장모듈, 상기 개체명 관리모듈 및 상기 마이닝 규칙 관리모듈이 서로 연동되는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법에 있어서,
    입력된 텍스트 문서로부터 용어를 인식하여 상기 개체명 관리모듈에 저장된 대응되는 개체명과, 상기 개체명 사이의 연결관계를 나타내는 관계명으로 나타내는 단계;
    상기 개체명과 관계명으로 나타난 텍스트 문서를 마이닝 패턴으로 변환하는 단계;
    상기 마이닝 규칙 관리모듈과 연동하여 상기 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 상기 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 일치하는 마이닝 패턴을 검색하는 단계; 및
    상기 검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 결정하는 단계;를 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 결정하는 단계 이후에,
    서로 다른 RDF 트리플로부터 동일한 식별자를 가지는 개체명을 검색하여 상기 동일한 개체명을 서로 연결하여 RDF 네트워크를 구축하는 단계;를 더 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    입력된 텍스트 문서로부터 용어를 인식하여 상기 개체명 관리모듈에 저장된 대응되는 개체명과, 상기 개체명 사이의 연결관계를 나타내는 관계명으로 나타내는 단계는,
    상기 입력된 텍스트 문서로부터 용어를 인식하는 단계;
    상기 인식된 용어를 상기 개체명 관리모듈을 이용하여 대응되는 개체명을 검색하는 단계;
    상기 개체명 관리모듈의 개체명에 해당되는 개념을 이용하여 상기 온톨로지 스키마의 관계명을 검색하는 단계; 및
    상기 검색된 관계명으로 상기 개체명 사이의 연결관계를 나타내는 단계;를 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 결정하는 단계는,
    상기 마이닝 패턴 비교 결과, 상기 마이닝 패턴 관리모듈의 일치하는 마이닝 패턴에 대응되는 개체명과 관계명으로 구성되는 개체명 기반 RDF 트리플을 결정하는 단계;
    상기 개체명 관리모듈과 연동하여, 상기 개체명 기반 RDF 트리플에서 상기 개체명을 대응되는 용어로 변환하여 상기 용어와 관계명으로 구성되는 용어 기반 RDF 트리플을 생성하는 단계; 및
    상기 개체명 관리모듈과 연동하여, 상기 용어 기반 RDF 트리플에서 상기 용어를 상기 용어의 식별자로 변환하여 상기 식별자와 관계명으로 구성되는 식별자 기반 RDF 트리플을 생성하는 단계;를 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 개체명 관리모듈과 연동하여, 상기 용어 기반 RDF 트리플에서 상기 용어를 상기 용어의 식별자로 변환하여 상기 식별자와 관계명으로 구성되는 식별자 기반 RDF 트리플을 생성하는 단계는,
    상기 개체명 관리모듈을 검색하여 용어가 상이하고 식별자가 동일한 용어가 존재하는 경우, 상기 식별자 기반 RDF 트리플에서 상기 식별자를 상기 전거 데이터의 대표 용어의 식별자로 변환하여 RDF 트리플을 생성하는 단계;를 더 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법.
  19. 제14항에 있어서,
    상기 검색된 마이닝 패턴에 대응되는 RDF 트리플을 결정하는 단계는,
    상기 마이닝 패턴 비교 결과, 상기 마이닝 패턴 관리모듈의 일치하는 마이닝 패턴에 대응되는 개체명과 관계명으로 구성되는 개체명 기반 RDF 트리플을 결정하는 단계;
    상기 개체명 관리모듈과 연동하여, 상기 개체명 기반 RDF 트리플에서 상기 개체명을 대응되는 용어로 변환하여 상기 용어와 관계명으로 구성되는 용어 기반 RDF 트리플을 생성하는 단계; 및
    상기 개체명 관리모듈을 검색하여 용어가 상이하고 식별자가 동일한 용어가 존재하는 경우, 상기 개체명 관리모듈과 연동하여, 상기 용어 기반 RDF 트리플에서 상기 용어를 상기 전거 데이터의 대표 용어의 식별자로 변환하여 상기 식별자와 관계명으로 구성되는 식별자 기반 RDF 트리플을 생성하는 단계;를 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법.
  20. 제14항에 있어서,
    상기 RDF 트리플은 두 개의 개체명과 하나의 관계명으로 구성된 단일 RDF 트리플과, 두 개 이상의 개체명과 두 개 이상의 관계명으로 구성된 다중 RDF 트리플을 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 다중 RDF 트리플은 상기 단일 RDF 트리플이 두 개 이상 연결되어 형성되는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법.
  22. 제14항에 있어서,
    상기 마이닝 규칙 관리모듈과 연동하여 상기 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 상기 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 일치하는 마이닝 패턴을 검색하는 단계는,
    상기 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 관계명 중 어느 하나를 선택하는 단계; 및
    상기 선택된 관계명에 대응되는 마이닝 패턴과 일치하는 상기 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 검색하는 단계;를 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법.
  23. 제14항에 있어서,
    상기 마이닝 규칙 관리모듈과 연동하여 상기 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 마이닝 패턴과 상기 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 일치하는 마이닝 패턴을 검색하는 단계는,
    상기 마이닝 규칙 관리모듈에 저장된 모든 관계명에 대응되는 마이닝 패턴을 순차적으로 검색하는 단계; 및
    상기 순차적으로 검색된 마이닝 패턴과 상기 텍스트 문서의 마이닝 패턴을 비교하여 일치하는 마이닝 패턴을 검색하는 단계;를 포함하는 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법.
  24. 제14항 내지 제23항에 있어서, 온톨로지 스키마를 이용한 리소스 기술 프레임워크(RDF: Resource Description Framework) 네트워크 구축 방법을 수행하는 프로그램이 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록 매체.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10401094B2 (en) 2011-02-08 2019-09-03 Carrier Corporation Brazed plate heat exchanger for water-cooled heat rejection in a refrigeration cycle

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101640880A (zh) * 2008-08-01 2010-02-03 中国移动通信集团公司 设备描述结构信息上报以及更新方法、系统和设备
KR101335540B1 (ko) * 2011-06-27 2013-12-03 한국과학기술정보연구원 온톨로지 기반의 문서 분류 방법 및 장치
KR20130012388A (ko) * 2011-07-25 2013-02-04 삼성전자주식회사 시맨틱 웹 어플리케이션의 모델 확장 장치, 시맨틱 웹 어플리케이션의 모델 확장 방법 및 이를 이용한 단말기
US8666951B2 (en) * 2012-01-20 2014-03-04 International Business Machines Corporation Managing multiple versions of enterprise meta-models using semantic based indexing
KR101409298B1 (ko) * 2012-08-02 2014-06-30 주식회사 와이즈넛 한국어 구문 인식을 위한 어휘의미패턴 재구성 방법
US9467516B2 (en) 2013-07-01 2016-10-11 Electronics And Telecommunications Research Institute Method and apparatus for managing resource
KR101529120B1 (ko) 2013-12-30 2015-06-29 주식회사 케이티 바이오 문헌 정보의 마이닝을 위한 마이닝 패턴 생성 방법 및 시스템
US20150234921A1 (en) * 2014-02-20 2015-08-20 Howe Li Web-based Search Tool for Searching Literature Adverse Event Case Report
AU2015258752A1 (en) * 2014-05-12 2017-01-05 Semantic Technologies Pty Ltd Putative ontology generating method and apparatus
KR101589621B1 (ko) * 2015-02-23 2016-01-28 주식회사 와이즈넛 텍스트 분석 및 응답 시스템을 위한 어휘의미패턴의 사전 구축 방법
CN105138631B (zh) * 2015-08-20 2019-10-11 小米科技有限责任公司 知识库的构建方法及装置
US20220358185A1 (en) 2015-12-02 2022-11-10 Wells Fargo Bank, N.A. Traversing data structures for compliance
US10650305B2 (en) * 2016-07-08 2020-05-12 Baidu Usa Llc Systems and methods for relation inference
KR102053419B1 (ko) * 2017-04-06 2019-12-09 네이버 주식회사 개체명 연결 방법, 장치, 시스템 및 컴퓨터 프로그램

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100704285B1 (ko) * 2004-06-02 2007-04-10 인하대학교 산학협력단 자원 디스크립션 프레임워크를 사용하여 제품 데이터온톨로지를 구성하는 장치 및 방법
JP2008084189A (ja) * 2006-09-28 2008-04-10 Toshiba Corp オントロジー生成装置、プログラムおよびオントロジー生成方法
KR100893176B1 (ko) * 2007-05-11 2009-04-17 한국과학기술정보연구원 Ｒｄｆ 트리플 기반 확장 클래스-속성 관리 시스템 및 그방법
US20090177777A1 (en) * 2008-01-09 2009-07-09 International Business Machines Corporation Machine-Processable Semantic Description For Resource Management

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7072883B2 (en) * 2001-12-21 2006-07-04 Ut-Battelle Llc System for gathering and summarizing internet information
US20060074980A1 (en) * 2004-09-29 2006-04-06 Sarkar Pte. Ltd. System for semantically disambiguating text information
US7680862B2 (en) * 2005-04-18 2010-03-16 Oracle International Corporation Rewriting table functions as SQL strings
KR20070045754A (ko) * 2005-10-28 2007-05-02 김영자 실리콘 액세서리
US20080033993A1 (en) * 2006-08-04 2008-02-07 International Business Machines Corporation Database Access Through Ontologies With Semi-Automatic Semantic Mapping
US20090254540A1 (en) * 2007-11-01 2009-10-08 Textdigger, Inc. Method and apparatus for automated tag generation for digital content
US8401991B2 (en) * 2008-08-08 2013-03-19 Oracle International Corporation Database-based inference engine for RDFS/OWL constructs
WO2010120929A2 (en) * 2009-04-15 2010-10-21 Evri Inc. Generating user-customized search results and building a semantics-enhanced search engine

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100704285B1 (ko) * 2004-06-02 2007-04-10 인하대학교 산학협력단 자원 디스크립션 프레임워크를 사용하여 제품 데이터온톨로지를 구성하는 장치 및 방법
JP2008084189A (ja) * 2006-09-28 2008-04-10 Toshiba Corp オントロジー生成装置、プログラムおよびオントロジー生成方法
KR100893176B1 (ko) * 2007-05-11 2009-04-17 한국과학기술정보연구원 Ｒｄｆ 트리플 기반 확장 클래스-속성 관리 시스템 및 그방법
US20090177777A1 (en) * 2008-01-09 2009-07-09 International Business Machines Corporation Machine-Processable Semantic Description For Resource Management

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10401094B2 (en) 2011-02-08 2019-09-03 Carrier Corporation Brazed plate heat exchanger for water-cooled heat rejection in a refrigeration cycle

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Publication number Publication date
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