Participants in a collaborative environment want to search right information. Since there are synonyms and polysemies, a keyword-based search can not guarantee to search right information for user’s intention. Recently, many ontology-based search researches have emerged because ontology can represent semantic of information logically and explicitly.
In this thesis, we propose an ontology mapping-based search (OntSE) approach. It finds synonyms which are mapped with descriptions of user’s keyword, and searches documents in a portal system with the synonyms and user’s keyword. The OntSE algorithm consists of four processes. Firstly, a user defines his own keyword and its informal description. Secondly, the informal description is transformed automatically into a formal definition in description logic by the OntSE. Thirdly, the OntSE conducts ontology mapping between the keyword and all the concepts in a domain ontology, and recommends similar concepts to a user. Finally, the OntSE searches documents with user’s keyword and the user-selected synonyms. The ontology mapping process consists of three sub-processes; taxonomy update, similarity calculation and Bayesian network update. A similarity of two concepts is a weighted sum of character similarity, taxonomy similarity and definition similarity.
The OntSE considers effects of users’ mapping decisions to the following user’s ontology mapping. A Bayesian network is built and updated to calculate possibilities of mappable concepts according to a user’s mapping decision. In addition, the OntSE has a mechanism to update its domain ontology with user’s description of a keyword.
다 부문의 전문가들이 함께 작업을 하는 협업적 환경에서, 키워드 기반 검색은 용어의 유의어와 다의어 속성 때문에 사용자의 의도에 맞게 검색 하는 것을 보장하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하고자 정보의 의미를 정확하게 표현하는 온톨로지를 이용한 검색 방법이 주목 받고 있다. 본 연구에서는 온톨로지 매핑을 이용해 검색어에 대한 유의어를 찾아 검색에 활용하는 접근 방법(Ontology mapping-based Search, OntSE)을 제안한다. 이 접근 방법은 사용자에게서 검색어에 대한 정보를 입력 받아서 매핑을 수행한 후 유의어를 찾아서, 검색어와 유의어에 대해 문서를 검색하는 것이다. OntSE 는 크게 4 단계로 이루어진다. 첫째, 사용자로부터 검색어 및 의미 관련 정보를 받기, 둘째, 사용자가 입력한 정보를 정형 온톨로지로 변환, 셋째, 사용자의 정형 온톨로지와 온톨로지 베이스에 있는 온톨로지 사이의 매핑을 통해 유의어 추출 후 사용자에게 추천, 넷째, 검색어와 사용자가 선택한 유의어를 포함한 문서 검색으로 이루어진다. 온톨로지 매핑은 용어의 캐릭터 유사도, 분류체계의 유사도, 그리고 정의의 유사도를 구해서 가중합하여 매핑 유무를 가리게 된다. OntSE 에서는 이전 사용자의 매핑 결과를 다음 사용자의 매핑에 활용한다. 이를 위해 용어 쌍들의 베이지안 네트워크를 구성하여, 사용자가 선택한 매핑 결과에 따라서 유사한 의미라고 추정되는 용어 쌍의 매핑 확률을 구한다. 본 연구는 사용자의 의미에 맞는 용어에 대해서 검색을 수행할 수 있으며, 사용자의 검색 의도를 정형화 시켜서 온톨로지 베이스를 계속해서 업데이트 해나간다는 특색을 가지고 있다. 이러한 접근 방법은 초기에 완벽한 도메인 온톨로지를 구축하는 데에 많은 시간이 걸리는 데 이것을 감축시켜주는 효과를 얻을 수 있다.
