In CPC (Collaborative Product Commerce) environment, it is necessary that the participants in a product life cycle should share the same understanding about the semantics of the terms, although they have different characters. In order to handle such problems in information sharing, it is desirable that an information system automatically recognizes that the terms have the same semantics. For this purpose, semantic mapping logic and Semantic Ontology based Mapper (SOM) systems are introduced in this paper.
In the semantic mapping logic topic, we introduce terms - mapping logic consists of four steps. First, the character matching is the mapping two terminologies that have identical characters. Second, the inferencing is the method that using backward chaining approach to find correspondence terms. Third, the definition comparing is the method that comparing two terminologies’ definitions of ontology. Last, the similarity checking calculates similarity between two terms considering their relationship similarity and the hierarchical similarity.
In the SOM topic, we introduce an approach for developing mapper system which uses proposed mapping logics. Under the assumption that the ontology of company A and the ontology of company B are defined, this program receives an instance file described product information using company A’s terms as an input and offers an instance file described using company B’s terms as an output.
This thesis proposes an approach to the semantic mapping logic using ontology for information sharing between different companies in CPC environment. The proposed semantic mapping logic could be one of the basic approaches to enhance the information sharing and integration.
CPC환경을 위해서는 제품 수명 주기 동안의 참여자들 간에 용어의 어휘가 다르더라도 동일한 의미로 이해할 수 있어야 한다. 이러한 정보 공유의 문제를 해결하기 위해서는 두 용어가 동일한 의미를 갖는지를 정보시스템이 스스로 인지할 수 있어야 한다. 이러한 목적을 달성하기 위해서 의미 매핑 로직과 SOM (Semantic Ontology based Mapper)을 본 논문에서 소개한다.
의미 매핑 로직 부분에서는, 4단계로 구성된 용어 매핑 로직을 소개하기로 한다. 첫번째, 문자열 비교 (Character Matching)단계에서는 동일한 문자열을 갖는 용어 간의 매핑을 수행하는 방법이다. 두번째, 추론(Inferencing)은 동일한 의미를 갖는 용어를 찾기 위해서 역방향 추론(Backward Chaining)을 이용하는 방법이다. 세번째, 정의 비교(Definition Comparing)은 두용어의 온톨로지 정의를 이용하는 방법이며, 마지막의 유사도 측정(Similarity Checking)은 두 용어 간의 관계성 유사도(Relationship Similarity)와 계층적 유사도(Hierarchical Similairity)를 계산하여 이용하는 방법이다.
SOM 시스템 부분에서는, 제안된 로직을 바탕으로 구현된 매퍼 시스템을 소개한다. 두 회사 A, B의 온톨로지가 개발되어 있다는 가정하에서, A회사의 용어로 표현된 제품 정보 인스턴스 파일을 읽어 들여서, B회사의 용어로 표현된 인스턴스 파일을 사용자에게 제공한다.
본 논문에서는 CPC 환경에서의 다양한 회사간의 정보 공유 및 교환을 위해 의미 매핑 로직을 제안하였으며, 제안된 의미 매핑 로직은 정보 공유 및 교환의 향상을 위한 기본기술로서 활용가치가 있다.
