In Collaborative Product Commerce (CPC) environment, it is necessary that the participants in a product life cycle should share the semantics of terms although they are different. In order to handle semantic mapping problem in information sharing, an information system is desirable to recognize automatically that different terms have same semantics. Serving this purpose, we propose the SIMBAN (Semantlc Mapping logic using BAyesian Network).
The SIMBAN consists of three modules such as the character matching, the definition comparing and the similarity checking using a Bayesian network. First, the character matching is the mapping of two terminologies that have identical character strings. Second, the defmition comparing is the method that compares two terminologies' defmitions. Third, the similarity checking pairs terminologies which weren't mapped by two prior modules. This module consists of three steps. First, it calculates the similarity between two terminologies considering their character strings and the similarities of their relationships. Then it constructs a Bayesian network graph which has nodes as the pairs of two terms. Finally, it infers whether the pairs are mapped based on the graph.
This paper proposes the SIMBAN, the semantic mapping logic using ontology and the Bayesian network for sharing information in CPC environment. The proposed semantic mapping logic could be one of the basic approaches to enhance the information sharing and integration.
CPC 환경에서 효과적인 협업을 위해서는 제품의 수명 주기와 관련된 모든 참여자들이 다른 참여자들이 의미하는 바와 동일하게 이해할 수 있어야 한다. 그러나 제품의 수명 주기와 관련된 참여자들은 보통 서로 다른 용어를 사용하기 때문에 제품의 수명주기와 관련된 정보 관련 시스템을 통합하는데 어려움을 갖게 된다. 정보 공유를 위해서 정보 시스템은 같은 의미의 다른 용어를 자동적으로 같다고 인지하는 것이 요구된다. 본 연구에서는 이를 용어 매핑을 이용하여 해결하고자 하며, 매핑 로직인 SIMBAN (SemantIc Mapping logic using BAyesian Network)을 제안한다. SIMBAN은 문자열 비교, 정의 비교, 베이지안 네트워크를 이용한 유사도 확인으로 구성되어 있다. 문자열 비교에서는 문자열이 같은 두 용어를 매핑 시킨다. 정의 비교는 두 용어의 정의를 비교하는 방법이다. 유사도 확인 단계에서는 앞의 두 단계에서 매핑 안된 용어들의 쌍을 만들어 적용한다. 이 단계는 다음의 세 단계로 구성되어 있다. 먼저, 두 용어 사이의 문자열 유사도와 관계 유사도를 고려하여 총 유사도를 계산한다. 다음, 두 용어를 하나의 노드로 구성하여 베이지안 네트워크를 구축한다. 구축된 네트워크를 기반으로 두 용어의 매핑 여부를 추론한다. 본 논문은 온톨로지와 베이지안 네트워크를 이용한 의미 매핑 로직인 SIMBAN을 제안하였다. 이는 CPC 환경에서 정보를 공유하기 위한 것으로 정보 공유와 통합을 향상시키기 위한 기본 접근 방법의 하나가 될 수 있다.
