인공지능, 시맨틱 웹의 분야에서 지식을 표현하고 의미적으로 연결하기 위해 온톨로지가 연구되어 왔다. 그러나 온톨로지는 정의하는 사람의 의도와 지식 수준에 따라 다양하게 표현되고 정의될 수 있다. 이는 동일한 개념을 서로 다르게 표현하는 이질성 문제를 야기한다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 XMDR에 기반한 온톨로지 생성 시스템인 XOB(XMDR-based Ontology Builder)를 소개한다. XOB는 XMDR에서 정의한 클래스 및 클래스 간의 관계성 등을 재사용하여 온톨로지를 생성함으로써 생성된 온톨로지 간 의미 이질성 문제를 해결 또는 최소화 할 수 있다. 이 논문에서는 제안 시스템인 XOB의 개념 모델 및 전체적인 구조를 소개한다. 또한 XMDR에 등록된 개념들을 이용하여 온톨로지 생성 시 요구되는 프로세스, 알고리즘 및 온톨로지 생성 규칙 등을 정의한다. 제안 시스템은 기존 방법에 비해 높은 표준화를 제공하며 이는 일관성 있는 개념의 활용, 용이한 의미 교환 등의 장점을 제공한다. 따라서 XOB는 고품질의 온톨로지 생성을 가능하게 하며 온톨로지 통합 및 시스템 개발을 위한 비용을 감소시킨다.
Much research on ontology has been done during the last decade in order to represent knowledge and connect data semantically in AI and Semantic Web areas. However, ontologies might be represented and defined in different ways depending on knowledge and intention of users. It causes heterogeneity problem that the same concept can be differently expressed. This paper introduces a XOB (XMDR-based Ontology Builder) system based on XMDR to resolve the problem. XOB creates ontologies by reusing classes and relations defined in XMDR. XOB therefore is able to either solve or minimize the heterogeneity problem among ontologies. This paper introduces the conceptual model and overall architecture of the proposed system XOB. This paper defines the process, algorithm, ontology generation rule that is required to create ontologies by using concepts registered in XMDR. Our proposal supports higher standardization than the previous approaches, and it provides many advantages such as consistent concept usage, easy semantic exchange, and so on. Therefore, XOB enables high-quality ontology creation and reduces cost for ontology integration and system development.
