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WO2013008979A1 - Entity-identifying device and method using multiple ontologies - Google Patents

Entity-identifying device and method using multiple ontologies Download PDF

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Publication number
WO2013008979A1
WO2013008979A1 PCT/KR2011/007360 KR2011007360W WO2013008979A1 WO 2013008979 A1 WO2013008979 A1 WO 2013008979A1 KR 2011007360 W KR2011007360 W KR 2011007360W WO 2013008979 A1 WO2013008979 A1 WO 2013008979A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
entity
group
identifier
attribute
entity identifier
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/KR2011/007360
Other languages
French (fr)
Korean (ko)
Inventor
김평
정한민
이미경
이승우
서동민
김진형
성원경
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Korea Institute of Science and Technology KIST
Korea Institute of Science and Technology Information KISTI
Original Assignee
Korea Institute of Science and Technology KIST
Korea Institute of Science and Technology Information KISTI
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Korea Institute of Science and Technology KIST, Korea Institute of Science and Technology Information KISTI filed Critical Korea Institute of Science and Technology KIST
Publication of WO2013008979A1 publication Critical patent/WO2013008979A1/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/36Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and method for identifying an object using multiple ontologies. More particularly, when a new entity identifier is input, the attribute information of the new entity identifier is obtained from a multiple ontology database, and the type is obtained from the acquired attribute information. After grouping the new entity identifier based on the entity type using an attribute representing the entity type, regrouping the entity identifiers based on representative attributes of the entity identifiers included in the group according to each entity type, and regrouping the entity identifiers.
  • An apparatus and method for identifying individuals using multiple ontology which obtains and compares association attribute values of entities of a group and determines an entity identifier group by dividing each group into subgroups based on the comparison result.
  • the present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to identify an object using a multiple ontology that can gradually identify various types of objects by using attribute information of multiple ontology included in Linked Data. And providing a method.
  • Another object of the present invention is to group the ontology into the same type and object by using the attribute information of multiple ontologies, and to improve the accuracy of the same object identification by identifying the object through the comparison of the main property of each group, as well as compared to the external service It is to provide an object identification device and method using multiple ontology that can support the incremental object identification function targeting only the URI added through.
  • the object identification result for each individual is stored in triple form triple storage unit
  • attribute information of the new object identifier from the multiple ontology database Acquisition attribute information collecting unit, a first grouping unit for grouping the new entity identifier based on the object type by using the attribute indicating the type from the obtained attribute information, representative of the entity identifiers included in the group according to each entity type
  • a second grouping unit for regrouping the object identifiers based on the property and obtains and compares the associated property value for the objects of each group grouped in the second grouping unit, and based on the comparison result
  • an object identifier group determination unit that divides into subgroups to determine an object identifier group.
  • an individual identification device using multiple ontologies.
  • the entity identification device may further include a verification unit configured to repeat the process of determining the entity identifier group for the new entity identifier to verify the entity identifier group determined by the entity identifier group determiner.
  • the triple storage module stores entity identifier group summary information and edited entity identifier group summary information for each entity.
  • the second grouping unit loads the same attribute mapping information and the representative attribute for each entity type from the previously stored attribute information table, and regroups the groups according to the entity type based on the representative attribute of each entity identifier.
  • the second grouping unit obtains the similarity of the character string corresponding to the attribute value based on the representative attribute name of the entity identifier for each entity type, and groups the entity identifiers having the determined similarity having a predetermined threshold value or more into the same group.
  • the entity identifier group determination unit obtains the association attribute values of the entities in each group from the multiple ontology database, checks whether there is an entity identifier having the same attribute value among the association attribute values of all entities, and identifies an entity identifier having the same attribute value. If present, group object identifiers with the same attribute value into subgroups.
  • a method for identifying an individual by an object identification device comprising: (a) acquiring attribute information of the new individual identifier from a multiple ontology database when a new individual identifier is input, (b) Grouping the new entity identifier based on an entity type using an attribute representing a type among the acquired attribute information, (c) the entity identifier based on representative attributes of entity identifiers included in a group according to each entity type (D) acquiring and comparing the association attribute values for the entities of each of the regrouped groups, and dividing each group into subgroups to determine an entity identifier group based on a result of the comparison.
  • An object identification method using multiple ontology including a is provided.
  • the object identification method using the multiple ontology repeats the step of determining the entity identifier group for the new entity identifier after step (d) to perform verification of the entity identifier group determined by the entity identifier group determiner. It may further include.
  • step (c) the same attribute mapping information and the representative attribute are loaded for each entity type from the prestored attribute information table, and the groups according to the entity type are grouped again based on the representative attribute of each entity identifier.
  • the similarity of the string corresponding to the attribute value is obtained based on the representative attribute name of the entity identifier for each entity type, and the entity identifiers having the determined similarity having a predetermined threshold value or more are grouped into the same group.
  • the association attribute values of the entities in each group are obtained from the multiple ontology database, and whether the entity identifiers having the same attribute values are found among the association attribute values of all the entities. If present, group object identifiers with the same attribute value into subgroups.
  • various types of entities may be gradually identified by using attribute information of multiple ontologies included in linked data.
  • the ontology is grouped into the same type and object by using the property information of multiple ontology, and the object is identified through the comparison of the main property of each group to improve the accuracy of identifying the same object and added by comparing with the external service. Only URIs can be supported for progressive object identification.
  • FIG. 1 is a view showing an individual identification system using multiple ontologies according to the present invention.
  • Figure 2 is a block diagram schematically showing the configuration of the object identification apparatus according to the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method for identifying an object by the object identifying apparatus according to the present invention.
  • Linked Data is a movement and code of conduct for the data network at the heart of the next generation of the Web. The goal is to open and connect data freely on the web, and to enable these data to collaborate again to realize a true data web. Therefore, HTTP (hypertext transfer protocol) is used for data distribution on the web, and Resource Description Framework (RDF) and Simple Protocol and RDF Query Language (SPARQL) are used to ensure connectivity and accessibility, which is included in the ontology.
  • RDF Resource Description Framework
  • SPARQL Simple Protocol and RDF Query Language
  • This is a standard query language used for querying collected information. It performs functions similar to the structured query language (SQL) of the database management system (DBMS).
  • Linked Data names specific concepts as Uniform Resource Identifiers (URIs), allows access to resources named as URIs over HTTP, and provides detailed information contained by RDF-based URIs when accessed. It provides access to other relevant concepts contained in RDF.
  • URIs Uniform Resource Identifiers
  • URIs are identifiers of classes, properties, and entities that are mapped to unique addresses on the Web to share information resources over the Web. In other words, it is an internet address and identifier used to access information of a class, property, or object through a URL.
  • the URI is used in the term entity identifier.
  • 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.
  • concepts are represented by URIs.
  • the "Person" class is represented in the ontology as a URI such as "http://www.etri.re.kr/example#Person".
  • the "Person” class has properties such as name, age, birthplace, and so on.
  • the "name” attribute can have a string as its value
  • the "age” attribute can have an integer as its value
  • the "birthplace” attribute can have an instance of "Location” as its value. have.
  • Entity identification refers to the explicit establishment of a relationship to a URI in order to ensure that the classes, properties, and entities that make up the ontology are interrelated. For example, if the A-1 entity of ontology A is the same as the B-1 entity of ontology B, you can merge A-1 and B-1 related properties by specifying that the A-1 and B-1 entities have the same relationship. To help.
  • FIG. 1 is a view showing an individual identification system using multiple ontologies according to the present invention.
  • an object identification system using multiple ontologies includes multiple ontology databases (300a, ..., 300n, hereinafter 300) in which attribute information of each individual is stored as an ontology, and an entity associated with a specific URI (URI). It includes the object identification device 100 for performing the object identification to set the relationship to the.
  • URI URI
  • the multiple ontology database 300 may be a server that provides services such as Sindice.com service, sameAs.org service, and the like.
  • the Sindice.com service is a semantic web search engine, which continuously collects various types of ontology in real time and, when an object name is input, provides a URI and an associated ontology with the corresponding object name as a search result.
  • the sameAs.org service refers to a service that collects URIs representing the same entity relationships collected from various ontologies and provides a group of previously identified results when searching for entity names or URIs.
  • the object identifying apparatus 100 identifies the objects by obtaining and comparing attribute information of the object to be identified from the multiple ontology database when a new object identifier requiring object identification is input.
  • the object identifier device 100 obtains and compares the object identifiers by obtaining and comparing the attribute information of the object identifiers included in the object identifier list from the multiple ontology including the attribute information of the object with respect to the object identifier list to be identified. And generate an entity identifier group as a final result of the entity identification.
  • the object identification device 100 gradually identifies various types of entities by using attribute information from the multiple ontology database 300 included in the linked data.
  • the object identification device 100 collects the attribute information of the new entity identifier from the multiple ontology database 300 through the SPARQL endpoint, the attribute information of the new entity identifier and the identification result obtained from the triple storage module. Perform entity identification using.
  • the SPARQL endpoint refers to a service point of contact that allows access to the multiple ontology database 300, and provides the ontology information in RDF or various other formats through a web service.
  • FIG. 2 is a block diagram schematically showing the configuration of the object identification apparatus according to the present invention.
  • the object identification apparatus 100 may include a communication unit 110 for communicating with a multiple ontology database, a user interface unit 120 for receiving a query from a user, a triple storage unit 130, and attribute information collection unit. 151, a first grouping unit 152, a second grouping unit 153, an object identifier group determining unit 154, and a verification unit 155.
  • the triple storage unit 130 stores object identification results for each object in triple form. That is, the triple storage unit 130 stores entity identifier group summary information and edited entity identifier group summary information for each entity.
  • the entity identifier group summary information includes the entity number, entity type, representative entity name, representative entity identifier, etc. for each entity identifier group.
  • the triple storage unit 130 stores information on the object type, representative attribute values for each type, and lower attributes to be considered together in an ontology form. That is, the triple storage unit 130 stores only the information and the identification result necessary for identifying the individual among the multiple ontology information, and other information is obtained by accessing the multiple ontology database in real time.
  • the attribute information collecting unit 151 collects attribute information of a new entity identifier from the multiple ontology database. For example, when the new entity identifier is a URI for "Hong Gil-dong", the attribution information collecting unit 151 collects attribution information such as age, occupation, place of birth, e-mail address, etc. for Hong Gil-dong from the multiple ontology database. do.
  • the first grouping unit 152 groups the new entity identifier according to the entity type by using the attribute representing the type among the attribute information collected by the attribute information collecting unit 151. That is, the first grouping unit 152 determines the entity type of the new entity identifier by using an attribute representing a type among the collected attribute information, and determines the entity type of the entity identifier group from the entity identifier group for the query. A corresponding group is selected and assigned to the group of the new entity identifier.
  • the second grouping unit 153 loads the same property mapping information and the representative property for each group according to the object type from the previously stored property information table, and regroups the groups according to the object type based on the representative property of each object. do. That is, the second grouping unit 153 calculates the similarity of the string corresponding to the attribute value based on the representative attribute name of the entity identifier for each object type, and sets the entity identifiers having the predetermined similarity or more to a same group as the same group. Group. For example, in the case of a person, since the representative attribute is a human name, the similarity of the string corresponding to the human name is calculated, and the individual identifiers whose calculated similarity has a predetermined threshold or more are made into the same group.
  • the entity identifier group determiner 154 obtains and compares an associated attribute value for each group of entities grouped by the second grouper 153 from the multiple ontology database, and based on the comparison result, Divide the group into subgroups to determine the group of individual identifiers. That is, the entity identifier group determiner 154 obtains the association attribute values of the entities in each group from the multiple ontology database, checks whether there is an entity identifier having the same attribute value among the association attribute values of all entities, If there is an object identifier with a value, group the object identifiers with the same attribute value into a subgroup. In this case, when there is no entity identifier having the same attribute value, the second grouping unit 153 maintains the grouped group.
  • the entity identifier group determination unit 154 may determine "work”, “association attribute values of" Hong Gil-dong “from the multiple ontology database. e-mail address "is obtained, and Hong Gil-dong having the same” attribute "and” e-mail address "as the related attribute values is made into the same group.
  • the entity identifier group determiner 154 may group entity identifiers having the same attribute value into subgroups.
  • the verification unit 155 repeats the process of determining the entity identifier group for the new entity identifier and verifies the entity identifier group determined by the entity identifier group determiner 154.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method for identifying an object by the object identifying apparatus according to the present invention.
  • the apparatus for identifying an object obtains attribute information of a new object identifier to be identified from a multiple ontology database (S302), and uses the attribute representing a type in the obtained attribute information according to the object type.
  • the group is assigned to (S304). That is, the object identifying apparatus checks an attribute capable of distinguishing the type of the object through an upper and lower relationship with the rdf: type or the explicit type class among the attribute information of the new object identifier, and checks the new object type as the new object identifier. Assign an object identifier.
  • the subclass can be determined to be a class meaning a lifespan. That is, if kisti: person, class 1 belonging to Ontology A, is a subclass of foaf: person, the object identifier can be used to determine the type of the object later by identifying and storing kisti: person as the object type corresponding to the person. do.
  • the entity identification device loads the same attribute mapping information and the representative attribute for each group grouped according to the entity type in the attribute information table (S306). That is, the object identification device may use the same attribute mapping information (eg, kisti: hasCreator and foaf: maker are identical attributes) and representative attributes (for example, between attributes of multiple ontologies to be used for identification according to the type of object to be identified). For example, the representative attribute of a person loads the “foaf: name” attribute in the foaf ontology.
  • the entity identification device regroups the groups grouped by the entity type based on the representative attribute (S308). That is, the entity identification device calculates the similarity of the string corresponding to the attribute value based on the representative attribute name of the entity identifier for each entity type, and groups the entity identifiers having the predetermined similarity greater than or equal to a predetermined threshold value into the same group.
  • the similarity is calculated for the human name and in the case of the company, and grouped using the calculated result.
  • the object identification device forms a representative attribute name in a predetermined format according to a predetermined rule and then groups the similar attribute by calculating similarity. For example, in the case of human names, the similarity is calculated through string comparison considering the First Name, Middle Name, and Last Name.
  • the entity identification device After performing S308, the entity identification device obtains and compares the associated attribute values of the entity identifiers belonging to each group from the multiple ontology database, and divides each group into subgroups based on the comparison result to divide the entity identifier group. Determine (S310).
  • the entity identification device obtains an association attribute value for an entity identifier belonging to each group from the multiple ontology database and checks whether entity identifiers having the same association attribute value exist. When there are entity identifiers having the same attribute value as the result of the checking, the entity identifier device determines the entity identifier group by dividing the entity identifiers having the same attribute value into subgroups.
  • the entity identification device identifies mappings between entity identifiers classified into different groups or entity identifiers having the same group but no mapping property in the process of grouping the entity identifiers based on the previous entity type or entity name.
  • the entity identification device obtains the association attribute value of A, and the entity identifiers 1 and 2 are all associated attributes of A. Check if it is included.
  • the object identification device collects the association attributes of the A paper, and the individual identifiers 1 and 2 are all linked in the author relationship. Check if it is.
  • the object identifying apparatus verifies the object identification result by repeating the steps S502 to S510, and finally confirms the object identifier group (S312).
  • the apparatus and method for identifying individuals using multiple ontology of the present invention is suitable for the high necessity of gradually identifying various types of entities using attribute information of multiple ontology included in Linked Data.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
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Abstract

The present invention relates to an entity-identifying device and method using multiple ontologies, comprising: a triple storage unit for storing, in triplicate, entity identification results on each entity; a property information collecting unit for acquiring property information on a new entity identifier from a multiple ontology database when the new entity identifier is inputted; a first grouping unit for grouping the new entity identifier on an entity-type basis using property-expressing types from among the acquired property information; a second grouping unit for regrouping the entity identifiers on the basis of a representative property of the entity identifiers included in groups according to each entity type; and an entity identifier group determining unit for acquiring and comparing related property values for each group of entities grouped by the second grouping unit, dividing each of said groups into subgroups on the basis of compared results, and determining entity identifier groups. Thus, according to the present invention, property information on multiple ontologies included in linked data can be used to progressively identify entities of various types.

Description

다중 온톨로지를 이용한 개체식별장치 및 방법Individual identification device and method using multiple ontology

본 발명은 다중 온톨로지를 이용한 개체식별장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 신규 개체 식별자가 입력된 경우, 다중 온톨로지 데이터베이스로부터 상기 신규 개체 식별자의 속성정보를 획득하고, 상기 획득된 속성정보 중에서 유형을 나타내는 속성을 이용하여 상기 신규 개체 식별자를 개체 유형을 근거로 그룹화한 후, 각 개체 유형에 따른 그룹에 포함된 개체 식별자들의 대표 속성을 기준으로 상기 개체 식별자들을 다시 그룹핑하고, 상기 재 그룹핑된 각 그룹의 개체들에 대한 연관 속성값을 획득 및 비교하고, 상기 비교 결과를 근거로 상기 각 그룹을 서브 그룹으로 나누어 개체 식별자 그룹을 결정하는 다중 온톨로지를 이용한 개체식별장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus and method for identifying an object using multiple ontologies. More particularly, when a new entity identifier is input, the attribute information of the new entity identifier is obtained from a multiple ontology database, and the type is obtained from the acquired attribute information. After grouping the new entity identifier based on the entity type using an attribute representing the entity type, regrouping the entity identifiers based on representative attributes of the entity identifiers included in the group according to each entity type, and regrouping the entity identifiers. An apparatus and method for identifying individuals using multiple ontology which obtains and compares association attribute values of entities of a group and determines an entity identifier group by dividing each group into subgroups based on the comparison result.

정보의 공유 및 연계의 중요성이 부각되면서 온톨로지를 지식 표현 모델로 사용하는 웹 서비스들이 증가하고 있고, 최근 시멘틱 웹(Semantic Web)의 연구와 관련하여 온톨로지(Ontology)를 이용한 데이터 모델이 주목받고 있다. As the importance of information sharing and linking is highlighted, web services using ontology as a knowledge expression model are increasing. Recently, data model using ontology has been attracting attention in connection with research of semantic web.

시맨틱 웹을 이용한 응용에는 에이전트간의 자동화된 통신, 웹 서비스 자동화, 유비쿼터스 환경에서의 의미기반 검색 서비스, 이종 멀티미디어 데이터베이스로부터의 정보검색 등이 있다. 그러나, 이러한 응용들은 기본적으로 모든 에이전트들이 공통된 온톨로지를 참조한다는 것을 가정하고 있다. 만약, 이들 에이전트들이 공통의 온톨로지를 참조하고 있지 않은 상황이라면 그러한 응용은 불가능하게 된다. 즉, 시맨틱 웹은 기존의 웹과 마찬가지로 분산되어 있고 이질적인 특징을 가지기 때문에 모든 에이전트들이 공통의 온톨로지를 참조한다고 가정하기가 어렵다.Applications using the semantic web include automated communication between agents, web service automation, semantic-based search services in ubiquitous environments, and information retrieval from heterogeneous multimedia databases. However, these applications basically assume that all agents reference a common ontology. If these agents do not refer to a common ontology, such an application would be impossible. That is, since the semantic web is distributed and heterogeneous like the existing web, it is difficult to assume that all agents refer to a common ontology.

예를 들어, 한 에이전트는 사람이 사는 집의 주소를 “address”라고 기술한 온톨로지를 참조하고 있고, 다른 에이전트는 그것을 “postal_address”라고 기술한 온톨로지를 참고하고 있다면 동일한 것을 서로 다르게 표현하게 되어 두 에이전트간에 통신이 불가능하게 된다.For example, if one agent refers to an ontology that describes the address of a person's home as "address", the other agent refers to an ontology that describes it as a "postal_address". Communication between them becomes impossible.

또한, 시맨틱 웹 데이터의 연계·활용을 위해서 필요한 URI의 정합성을 확보하기 위한 기존 연구들은 개체 식별의 유형이 제한적이고, 점진적으로 추가되는 온톨로지의 실시간 개체 식별을 효과적으로 지원하지 못하며, 개체 식별 관계에 포함된 오류를 그대로 활용하는 등의 한계를 가지고 있다. In addition, existing studies to ensure the consistency of URIs necessary for linkage and utilization of semantic web data have limited types of entity identification and do not effectively support real-time entity identification of ontology, which is gradually added. There are limitations such as using the error as it is.

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 Linked Data에 포함된 다중 온톨로지의 속성 정보를 이용하여 다양한 유형의 개체들을 점진적으로 식별할 수 있는 다중 온톨로지를 이용한 개체식별장치 및 방법을 제공하는데 있다. The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to identify an object using a multiple ontology that can gradually identify various types of objects by using attribute information of multiple ontology included in Linked Data. And providing a method.

본 발명의 다른 목적은 다중 온톨로지의 속성 정보를 이용하여 온톨로지들을 동일 유형과 개체로 그룹화하고, 그룹별 주요 속성 비교를 통해 개체를 식별함으로써 동일 개체 식별의 정확도를 향상하는 것은 물론, 외부 서비스와 비교를 통해 추가된 URI만을 대상으로 점진적 개체 식별 기능을 지원할 수 있는 다중 온톨로지를 이용한 개체식별장치 및 방법을 제공하는데 있다. Another object of the present invention is to group the ontology into the same type and object by using the attribute information of multiple ontologies, and to improve the accuracy of the same object identification by identifying the object through the comparison of the main property of each group, as well as compared to the external service It is to provide an object identification device and method using multiple ontology that can support the incremental object identification function targeting only the URI added through.

상기 목적들을 달성하기 위하여 본 발명의 일 측면에 따르면, 각 개체에 대한 개체 식별결과가 트리플 형태로 저장된 트리플 저장부, 신규 개체 식별자가 입력된 경우, 다중 온톨로지 데이터베이스로부터 상기 신규 개체 식별자의 속성정보를 획득하는 속성정보 수집부, 상기 획득된 속성정보 중에서 유형을 나타내는 속성을 이용하여 상기 신규 개체 식별자를 개체 유형을 근거로 그룹화하는 제1 그룹화부, 각 개체 유형에 따른 그룹에 포함된 개체 식별자들의 대표 속성을 기준으로 상기 개체 식별자들을 다시 그룹핑하는 제2 그룹화부, 상기 제2 그룹화부에서 그룹핑된 각 그룹의 개체들에 대한 연관 속성값을 획득 및 비교하고, 상기 비교 결과를 근거로 상기 각 그룹을 서브 그룹으로 나누어 개체 식별자 그룹을 결정하는 개체 식별자 그룹 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 온톨로지를 이용한 개체식별장치가 제공된다.According to an aspect of the present invention to achieve the above object, when the object identification result for each individual is stored in triple form triple storage unit, when the new object identifier is input, attribute information of the new object identifier from the multiple ontology database Acquisition attribute information collecting unit, a first grouping unit for grouping the new entity identifier based on the object type by using the attribute indicating the type from the obtained attribute information, representative of the entity identifiers included in the group according to each entity type A second grouping unit for regrouping the object identifiers based on the property, and obtains and compares the associated property value for the objects of each group grouped in the second grouping unit, and based on the comparison result Includes an object identifier group determination unit that divides into subgroups to determine an object identifier group. Provided is an individual identification device using multiple ontologies.

상기 개체식별장치는 상기 신규 개체 식별자에 대한 개체 식별자 그룹을 결정하는 과정을 반복하여 상기 개체 식별자 그룹 결정부에서 결정된 개체 식별자 그룹에 대한 검증을 수행하는 검증부를 더 포함할 수 있다. The entity identification device may further include a verification unit configured to repeat the process of determining the entity identifier group for the new entity identifier to verify the entity identifier group determined by the entity identifier group determiner.

상기 트리플 저장모듈에는 각 개체에 대한 개체 식별자 그룹 요약 정보, 편집된 개체 식별자 그룹 요약 정보가 저장된다. The triple storage module stores entity identifier group summary information and edited entity identifier group summary information for each entity.

상기 제2 그룹화부는 기 저장된 속성정보 테이블에서 동일 속성 매핑 정보와 대표 속성을 개체 유형별로 로딩하고, 각 개체 식별자들의 대표 속성을 기준으로 상기 개체 유형에 따른 그룹들을 다시 그룹핑한다.  The second grouping unit loads the same attribute mapping information and the representative attribute for each entity type from the previously stored attribute information table, and regroups the groups according to the entity type based on the representative attribute of each entity identifier.

또한, 상기 제2 그룹화부는 개체 유형별 개체 식별자의 대표 속성명을 기준으로 속성값에 해당하는 문자열의 유사도를 구하고, 상기 구해진 유사도가 일정 임계값 이상을 가지는 개체 식별자들을 동일 그룹으로 그룹핑한다. In addition, the second grouping unit obtains the similarity of the character string corresponding to the attribute value based on the representative attribute name of the entity identifier for each entity type, and groups the entity identifiers having the determined similarity having a predetermined threshold value or more into the same group.

상기 개체 식별자 그룹 결정부는 각 그룹내 개체들의 연관 속성값을 상기 다중 온톨로지 데이터베이스에서 획득하고, 모든 개체들의 연관 속성값 중에서 같은 속성값을 가지는 개체 식별자가 있는지 확인하여, 같은 속성값을 가지는 개체 식별자가 있는 경우, 같은 속성값을 가지는 개체 식별자들을 묶어서 서브 그룹으로 만든다. The entity identifier group determination unit obtains the association attribute values of the entities in each group from the multiple ontology database, checks whether there is an entity identifier having the same attribute value among the association attribute values of all entities, and identifies an entity identifier having the same attribute value. If present, group object identifiers with the same attribute value into subgroups.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 개체식별장치가 개체를 식별하는 방법에 있어서, (a)신규 개체 식별자가 입력된 경우, 다중 온톨로지 데이터베이스로부터 상기 신규 개체 식별자의 속성정보를 획득하는 단계, (b)상기 획득된 속성정보 중에서 유형을 나타내는 속성을 이용하여 상기 신규 개체 식별자를 개체 유형을 근거로 그룹화하는 단계, (c )각 개체 유형에 따른 그룹에 포함된 개체 식별자들의 대표 속성을 기준으로 상기 개체 식별자들을 다시 그룹핑하는 단계, (d)상기 재 그룹핑된 각 그룹의 개체들에 대한 연관 속성값을 획득 및 비교하고, 상기 비교 결과를 근거로 상기 각 그룹을 서브 그룹으로 나누어 개체 식별자 그룹을 결정하는 단계를 포함하는 다중 온톨로지를 이용한 개체식별 방법이 제공된다.According to another aspect of the present invention, a method for identifying an individual by an object identification device, comprising: (a) acquiring attribute information of the new individual identifier from a multiple ontology database when a new individual identifier is input, (b) Grouping the new entity identifier based on an entity type using an attribute representing a type among the acquired attribute information, (c) the entity identifier based on representative attributes of entity identifiers included in a group according to each entity type (D) acquiring and comparing the association attribute values for the entities of each of the regrouped groups, and dividing each group into subgroups to determine an entity identifier group based on a result of the comparison. An object identification method using multiple ontology including a is provided.

상기 다중 온톨로지를 이용한 개체식별 방법은 상기 (d) 단계 이후 상기 신규 개체 식별자에 대한 개체 식별자 그룹을 결정하는 과정을 반복하여 상기 개체 식별자 그룹 결정부에서 결정된 개체 식별자 그룹에 대한 검증을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다. The object identification method using the multiple ontology repeats the step of determining the entity identifier group for the new entity identifier after step (d) to perform verification of the entity identifier group determined by the entity identifier group determiner. It may further include.

상기 (c )단계는, 기 저장된 속성정보 테이블에서 동일 속성 매핑 정보와 대표 속성을 상기 개체 유형별로 로딩하고, 각 개체 식별자들의 대표 속성을 기준으로 상기 개체 유형에 따른 그룹들을 다시 그룹핑한다.In the step (c), the same attribute mapping information and the representative attribute are loaded for each entity type from the prestored attribute information table, and the groups according to the entity type are grouped again based on the representative attribute of each entity identifier.

또한, 상기 (c) 단계는, 개체 유형별 개체 식별자의 대표 속성명을 기준으로 속성값에 해당하는 문자열의 유사도를 구하고, 상기 구해진 유사도가 일정 임계값 이상을 가지는 개체 식별자들을 동일 그룹으로 그룹핑한다. Also, in the step (c), the similarity of the string corresponding to the attribute value is obtained based on the representative attribute name of the entity identifier for each entity type, and the entity identifiers having the determined similarity having a predetermined threshold value or more are grouped into the same group.

상기 (d) 단계는 각 그룹내 개체들의 연관 속성값을 상기 다중 온톨로지 데이터베이스에서 획득하고, 모든 개체들의 연관 속성값 중에서 같은 속성값을 가지는 개체 식별자가 있는지 확인하여, 같은 속성값을 가지는 개체 식별자가 있는 경우, 같은 속성값을 가지는 개체 식별자들을 묶어서 서브 그룹으로 만든다. In the step (d), the association attribute values of the entities in each group are obtained from the multiple ontology database, and whether the entity identifiers having the same attribute values are found among the association attribute values of all the entities. If present, group object identifiers with the same attribute value into subgroups.

상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, Linked Data에 포함된 다중 온톨로지의 속성 정보를 이용하여 다양한 유형의 개체들을 점진적으로 식별할 수 있다. As described above, according to the present invention, various types of entities may be gradually identified by using attribute information of multiple ontologies included in linked data.

또한, 다중 온톨로지의 속성 정보를 이용하여 온톨로지들을 동일 유형과 개체로 그룹화하고, 그룹별 주요 속성 비교를 통해 개체를 식별함으로써 동일 개체 식별의 정확도를 향상하는 것은 물론, 외부 서비스와 비교를 통해 추가된 URI만을 대상으로 점진적 개체 식별 기능을 지원할 수 있다.In addition, the ontology is grouped into the same type and object by using the property information of multiple ontology, and the object is identified through the comparison of the main property of each group to improve the accuracy of identifying the same object and added by comparing with the external service. Only URIs can be supported for progressive object identification.

도 1은 본 발명에 따른 다중 온톨로지를 이용한 개체식별 시스템을 나타낸 도면.1 is a view showing an individual identification system using multiple ontologies according to the present invention.

도 2는 본 발명에 따른 개체식별장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도. Figure 2 is a block diagram schematically showing the configuration of the object identification apparatus according to the present invention.

도 3은 본 발명에 따른 개체식별장치가 개체를 식별하는 방법을 나타낸 흐름도.3 is a flowchart illustrating a method for identifying an object by the object identifying apparatus according to the present invention.

본 발명의 전술한 목적과 기술적 구성 및 그에 따른 작용 효과에 관한 자세한 사항은 본 발명의 명세서에 첨부된 도면에 의거한 이하 상세한 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다.Details of the above-described objects and technical configurations of the present invention and the effects thereof according to the present invention will be more clearly understood by the following detailed description based on the accompanying drawings.

먼저 본 발명에서 이용되는 용어에 대하여 살펴보기로 한다. First, the terms used in the present invention will be described.

Linked Data는 차세대 웹의 가장 핵심이 되는 데이터 네트워크를 위한 운동이며, 실천강령이다. 웹에서 자유롭게 데이터를 개방하여 연계할 수 있도록 하고, 이들 데이터가 다시 협업할 수 있게 하여 진정한 데이터 웹을 실현하고자 하는 것이다. 때문에 웹에서의 데이터 유통을 위한 HTTP(hypertext transfer protocol)를 사용하고, 연계 및 접근성을 보장하기 위한 RDF(Resource Description Framework와 SPARQL(Simple Protocol and RDF Query Language)를 사용한다. 상기 SPARQL은 온톨로지에 포함된 정보를 질의하기 위해 사용되는 표준 질의 언어로 DBMS(database management system)의 SQL(structured query language)와 유사한 기능을 수행한다.Linked Data is a movement and code of conduct for the data network at the heart of the next generation of the Web. The goal is to open and connect data freely on the web, and to enable these data to collaborate again to realize a true data web. Therefore, HTTP (hypertext transfer protocol) is used for data distribution on the web, and Resource Description Framework (RDF) and Simple Protocol and RDF Query Language (SPARQL) are used to ensure connectivity and accessibility, which is included in the ontology. This is a standard query language used for querying collected information. It performs functions similar to the structured query language (SQL) of the database management system (DBMS).

또한, Linked Data는 특정 개념을 URI(Uniform Resource Identifier)로 명명하고, HTTP를 통해 URI로 명명된 리소스에 접근할 수 있으며, URI에 접근했을 때 RDF 기반의 URI가 포함하고 있는 상세 정보를 제공하고, RDF에 포함되어 있는 또 다른 관련 있는 개념으로 접근할 수 있도록 한다. In addition, Linked Data names specific concepts as Uniform Resource Identifiers (URIs), allows access to resources named as URIs over HTTP, and provides detailed information contained by RDF-based URIs when accessed. It provides access to other relevant concepts contained in RDF.

URI는 클래스와 속성, 개체들에 대한 식별자로서 웹을 통해 정보자원을 공유하기 위해서 웹 상의 유일한 주소로 매핑되어 사용된다. 즉, URL를 통해 클래스나 속성, 개체의 정보에 접근하기 위해 사용되는 인터넷 주소이자 식별자를 말한다. 상기 URI는 개체 식별자라는 용어로 이용된다. URIs are identifiers of classes, properties, and entities that are mapped to unique addresses on the Web to share information resources over the Web. In other words, it is an internet address and identifier used to access information of a class, property, or object through a URL. The URI is used in the term entity identifier.

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. 시맨틱 웹에서는 개념이 URI로 표현된다. 예를 들어, "Person" 클래스의 경우 온톨로지에서는 "http://www.etri.re.kr/example#Person"과 같은 URI로 표현된다. 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. In the semantic web, concepts are represented by URIs. For example, the "Person" class is represented in the ontology as a URI such as "http://www.etri.re.kr/example#Person".

"Person" 클래스는 name, age, birthplace 등의 속성을 가진다. "name" 속성은 그 값으로 문자열(string)을 가질 수 있고, "age" 속성은 그 값으로 정수 (integer)를 가질 수 있고, "birthplace" 속성은 그 값으로 "Location"의 인스턴스를 가질 수 있다.The "Person" class has properties such as name, age, birthplace, and so on. The "name" attribute can have a string as its value, the "age" attribute can have an integer as its value, and the "birthplace" attribute can have an instance of "Location" as its value. have.

개체 식별은 온톨로지를 구성하는 클래스, 속성, 개체들이 상호 연계되도록 하기 위해 URI에 대한 관계를 명확하게 설정하는 것을 말한다. 예를 들어, A 온톨로지의 A-1 개체가 B 온톨로지의 B-1개체와 동일한 경우 A-1 개체와 B-1 개체가 동일한 관계임을 명시함으로써 A-1과 B-1을 관련 속성들을 병합할 수 있도록 한다.Entity identification refers to the explicit establishment of a relationship to a URI in order to ensure that the classes, properties, and entities that make up the ontology are interrelated. For example, if the A-1 entity of ontology A is the same as the B-1 entity of ontology B, you can merge A-1 and B-1 related properties by specifying that the A-1 and B-1 entities have the same relationship. To help.

도 1은 본 발명에 따른 다중 온톨로지를 이용한 개체식별 시스템을 나타낸 도면이다.1 is a view showing an individual identification system using multiple ontologies according to the present invention.

도 1을 참조하면, 다중 온톨로지를 이용한 개체식별 시스템은 각 개체에 대한 속성정보가 온톨로지로 저장된 다중 온톨로지 데이터베이스(300a,..., 300n, 이하 300이라 칭함), 특정 URI와 연관된 개체(URI)들에 대한 관계를 설정하는 개체식별을 수행하는 개체식별장치(100)를 포함한다.Referring to FIG. 1, an object identification system using multiple ontologies includes multiple ontology databases (300a, ..., 300n, hereinafter 300) in which attribute information of each individual is stored as an ontology, and an entity associated with a specific URI (URI). It includes the object identification device 100 for performing the object identification to set the relationship to the.

상기 다중 온톨로지 데이터베이스(300)는 Sindice.com 서비스, sameAs.org 서비스 등과 같은 서비스를 제공하는 서버일 수 있다. 여기서, 상기 Sindice.com 서비스는 시맨틱 웹 검색엔진으로 다양한 형식의 온톨로지를 실시간으로 계속 수집한 후, 개체명이 입력되면 해당 개체명이 나타난 URI와 관련 온톨로지를 검색 결과로 제공하는 서비스를 말한다.The multiple ontology database 300 may be a server that provides services such as Sindice.com service, sameAs.org service, and the like. Here, the Sindice.com service is a semantic web search engine, which continuously collects various types of ontology in real time and, when an object name is input, provides a URI and an associated ontology with the corresponding object name as a search result.

상기 sameAs.org 서비스는 다양한 온톨로지에서 수집된 동일 개체 관계를 표현하는 URI들을 수집해서 개체명이나 URI를 검색하는 경우 미리 식별된 결과를 그룹화해서 제공하는 서비스를 말한다. The sameAs.org service refers to a service that collects URIs representing the same entity relationships collected from various ontologies and provides a group of previously identified results when searching for entity names or URIs.

상기 개체식별장치(100)는 개체식별이 필요한 신규 개체 식별자가 입력된 경우 상기 다중 온톨로지 데이터베이스로부터 식별대상 개체의 속성정보를 획득 및 비교하여 개체들을 식별한다. The object identifying apparatus 100 identifies the objects by obtaining and comparing attribute information of the object to be identified from the multiple ontology database when a new object identifier requiring object identification is input.

즉, 상기 개체식별장치(100)는 식별대상이 되는 개체식별자 목록을 대상으로 개체의 속성정보가 포함된 다중 온톨로지로부터 상기 개체식별자 목록에 포함된 개체식별자들의 속성정보를 획득 및 비교하여 개체 식별을 수행하고, 상기 개체식별에 대한 최종 결과로 개체 식별자 그룹을 생성한다. That is, the object identifier device 100 obtains and compares the object identifiers by obtaining and comparing the attribute information of the object identifiers included in the object identifier list from the multiple ontology including the attribute information of the object with respect to the object identifier list to be identified. And generate an entity identifier group as a final result of the entity identification.

또한, 상기 개체식별장치(100)는 Linked Data에 포함된 다중 온톨로지 데이터베이스(300)로부터의 속성 정보를 이용하여 다양한 유형의 개체들을 점진적으로 식별한다.In addition, the object identification device 100 gradually identifies various types of entities by using attribute information from the multiple ontology database 300 included in the linked data.

또한, 상기 개체식별장치(100)는 SPARQL endpoint를 통해서 상기 다중 온톨로지 데이터베이스(300)로부터 상기 신규 개체 식별자의 속성정보를 수집하고, 상기 신규 개체 식별자의 속성정보와 상기 트리플 저장모듈로부터 획득된 식별결과를 이용하여 개체 식별을 수행한다. 여기서, 상기 SPARQL endpoint는 상기 다중 온톨로지 데이터베이스(300)에 접근할 수 있도록 하는 서비스 접점을 말하고, 웹서비스를 통해 해당 온톨로지 정보를 RDF나 기타 다양한 형식으로 제공한다. In addition, the object identification device 100 collects the attribute information of the new entity identifier from the multiple ontology database 300 through the SPARQL endpoint, the attribute information of the new entity identifier and the identification result obtained from the triple storage module. Perform entity identification using. Here, the SPARQL endpoint refers to a service point of contact that allows access to the multiple ontology database 300, and provides the ontology information in RDF or various other formats through a web service.

상기와 같은 역할을 수행하는 개체식별장치(100)에 대한 상세한 설명은 도 2를 참조하기로 한다. Detailed description of the object identification device 100 performing the above role will be described with reference to FIG. 2.

도 2는 본 발명에 따른 개체식별장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도이다. 2 is a block diagram schematically showing the configuration of the object identification apparatus according to the present invention.

도 2를 참조하면, 개체식별장치(100)는 다중 온톨로지 데이터베이스와의 통신을 위한 통신부(110), 사용자로부터 질의어를 입력받는 사용자 인터페이스부(120), 트리플 저장부(130), 속성정보 수집부(151), 제1 그룹화부(152), 제2 그룹화부(153), 개체 식별자 그룹 결정부(154), 검증부(155)를 포함한다. Referring to FIG. 2, the object identification apparatus 100 may include a communication unit 110 for communicating with a multiple ontology database, a user interface unit 120 for receiving a query from a user, a triple storage unit 130, and attribute information collection unit. 151, a first grouping unit 152, a second grouping unit 153, an object identifier group determining unit 154, and a verification unit 155.

상기 트리플 저장부(130)에는 각 개체에 대한 개체 식별결과가 트리플 형태로 저장되어 있다. 즉, 상기 트리플 저장부(130)에는 각 개체에 대한 개체 식별자 그룹 요약 정보, 편집된 개체 식별자 그룹 요약 정보가 저장되어 있다. 상기 개체 식별자 그룹 요약 정보는 각 개체 식별자 그룹에 대한 개체 개수, 개체 유형, 대표 개체명, 대표 개체 식별자 등을 포함한다. The triple storage unit 130 stores object identification results for each object in triple form. That is, the triple storage unit 130 stores entity identifier group summary information and edited entity identifier group summary information for each entity. The entity identifier group summary information includes the entity number, entity type, representative entity name, representative entity identifier, etc. for each entity identifier group.

또한, 상기 트리플 저장부(130)에는 개체 유형에 대한 정보와 유형별 대표 속성값, 함께 고려해야 할 하부 속성이 온톨로지 형태로 저장되어 있다. 즉, 트리플 저장부(130)에는 다중 온톨로지 정보 중 개체 식별에 필요한 정보와 식별결과만 저장되고, 다른 정보들은 다중 온톨로지 데이터베이스에 실시간으로 접근해서 획득하게 된다.In addition, the triple storage unit 130 stores information on the object type, representative attribute values for each type, and lower attributes to be considered together in an ontology form. That is, the triple storage unit 130 stores only the information and the identification result necessary for identifying the individual among the multiple ontology information, and other information is obtained by accessing the multiple ontology database in real time.

상기 속성정보 수집부(151)는 신규 개체 식별자의 속성정보를 상기 다중 온톨로지 데이터베이스로부터 수집한다. 예를 들면, 신규 개체 식별자가 "홍길동"에 대한 URI인 경우, 상기 속성정보 수집부(151)는 상기 다중 온톨로지 데이터베이스로부터 홍길동에 대한 나이, 직업, 출생지, e-mail 주소 등의 속성정보를 수집한다.The attribute information collecting unit 151 collects attribute information of a new entity identifier from the multiple ontology database. For example, when the new entity identifier is a URI for "Hong Gil-dong", the attribution information collecting unit 151 collects attribution information such as age, occupation, place of birth, e-mail address, etc. for Hong Gil-dong from the multiple ontology database. do.

상기 제1 그룹화부(152)는 상기 속성정보 수집부(151)에서 수집된 속성정보 중에서 유형을 나타내는 속성을 이용하여 개체 유형에 따라 상기 신규 개체 식별자를 그룹화한다. 즉, 상기 제1 그룹화부(152)는 상기 수집된 속성정보 중에서 유형을 나타내는 속성을 이용하여 상기 신규 개체 식별자의 개체 유형을 판단하고, 상기 질의어에 대한 개체 식별자 그룹 중에서 상기 신규 개체 식별자의 유형에 해당하는 그룹을 선택하여 상기 신규 개체 식별자의 그룹으로 할당한다. The first grouping unit 152 groups the new entity identifier according to the entity type by using the attribute representing the type among the attribute information collected by the attribute information collecting unit 151. That is, the first grouping unit 152 determines the entity type of the new entity identifier by using an attribute representing a type among the collected attribute information, and determines the entity type of the entity identifier group from the entity identifier group for the query. A corresponding group is selected and assigned to the group of the new entity identifier.

상기 제2 그룹화부(153)는 기 저장된 속성정보 테이블에서 상기 개체 유형에 따른 그룹별로 동일 속성 매핑 정보와 대표 속성을 로딩하고, 각 개체들의 대표 속성을 기준으로 상기 개체 유형에 따른 그룹들을 다시 그룹핑한다. 즉, 상기 제2 그룹화부(153)는 개체 유형별 개체 식별자의 대표 속성명을 기준으로 속성값에 해당하는 문자열의 유사도를 계산하고, 상기 구해진 유사도가 일정 임계값 이상을 가지는 개체 식별자들을 동일 그룹으로 그룹핑한다. 예를 들면, 사람의 경우 대표 속성은 인명이므로, 인명에 해당하는 문자열의 유사도를 계산하고, 그 계산된 유사도가 일정 임계값 이상을 가지는 개체 식별자들을 동일 그룹으로 만든다.The second grouping unit 153 loads the same property mapping information and the representative property for each group according to the object type from the previously stored property information table, and regroups the groups according to the object type based on the representative property of each object. do. That is, the second grouping unit 153 calculates the similarity of the string corresponding to the attribute value based on the representative attribute name of the entity identifier for each object type, and sets the entity identifiers having the predetermined similarity or more to a same group as the same group. Group. For example, in the case of a person, since the representative attribute is a human name, the similarity of the string corresponding to the human name is calculated, and the individual identifiers whose calculated similarity has a predetermined threshold or more are made into the same group.

상기 개체 식별자 그룹 결정부(154)는 상기 제2 그룹화부(153)에서 그룹핑된 각 그룹의 개체들에 대한 연관 속성값을 상기 다중 온톨로지 데이터베이스로부터 획득 및 비교하고, 상기 비교 결과를 근거로 상기 각 그룹을 서브 그룹으로 나누어 개체 식별자 그룹을 결정한다. 즉, 상기 개체 식별자 그룹 결정부(154)는 각 그룹내 개체들의 연관 속성값을 상기 다중 온톨로지 데이터베이스에서 획득하고, 모든 개체들의 연관 속성값 중에서 같은 속성값을 가지는 개체 식별자가 있는지 확인하여, 같은 속성값을 가지는 개체 식별자가 있는 경우, 같은 속성값을 가지는 개체 식별자들을 묶어서 서브 그룹으로 만든다. 이때, 같은 속성값을 가지는 개체 식별자가 없는 경우에는 상기 제2 그룹화부(153)에서 그룹핑된 그룹을 유지한다. The entity identifier group determiner 154 obtains and compares an associated attribute value for each group of entities grouped by the second grouper 153 from the multiple ontology database, and based on the comparison result, Divide the group into subgroups to determine the group of individual identifiers. That is, the entity identifier group determiner 154 obtains the association attribute values of the entities in each group from the multiple ontology database, checks whether there is an entity identifier having the same attribute value among the association attribute values of all entities, If there is an object identifier with a value, group the object identifiers with the same attribute value into a subgroup. In this case, when there is no entity identifier having the same attribute value, the second grouping unit 153 maintains the grouped group.

예를 들어, "홍길동"이라는 대표 속성값을 가지는 개체 식별자(URI)의 경우, 상기 개체 식별자 그룹 결정부(154)는 상기 다중 온톨로지 데이터베이스로부터 "홍길동"에 대한 연관 속성값인 "직장", "e-mail 주소"를 획득하고, 상기 연관 속성값인 "직장" 및 "e-mail 주소"가 같은 홍길동은 같은 그룹으로 만든다. 상기와 같은 방법에 의해 상기 개체 식별자 그룹 결정부(154)는 같은 속성값을 가지는 개체 식별자들을 묶어서 서브 그룹으로 만들 수 있다.For example, in the case of an entity identifier (URI) having a representative attribute value of "Hong Gil-dong", the entity identifier group determination unit 154 may determine "work", "association attribute values of" Hong Gil-dong "from the multiple ontology database. e-mail address "is obtained, and Hong Gil-dong having the same" attribute "and" e-mail address "as the related attribute values is made into the same group. By the above method, the entity identifier group determiner 154 may group entity identifiers having the same attribute value into subgroups.

상기 검증부(155)는 신규 개체 식별자에 대한 개체 식별자 그룹을 결정하는 과정을 반복하여 상기 개체 식별자 그룹 결정부(154)에서 결정된 개체 식별자 그룹에 대한 검증을 수행한다. The verification unit 155 repeats the process of determining the entity identifier group for the new entity identifier and verifies the entity identifier group determined by the entity identifier group determiner 154.

도 3은 본 발명에 따른 개체식별장치가 개체를 식별하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 3 is a flowchart illustrating a method for identifying an object by the object identifying apparatus according to the present invention.

도 3을 참조하면, 개체식별장치는 다중 온톨로지 데이터베이스로부터 식별 대상인 신규 개체 식별자의 속성정보를 획득하고(S302), 상기 획득된 속성정보에서 유형을 나타내는 속성을 이용하여 개체 유형에 따라 상기 신규 개체 식별자에 그룹을 할당한다(S304). 즉, 상기 개체식별장치는 상기 신규 개체 식별자의 속성 정보 중 rdf:type 또는 명시적 유형의 클래스와의 상하위 관계를 통해 개체의 유형을 구분할 수 있는 속성을 확인하고, 상기 확인된 개체 유형에 상기 신규 개체 식별자를 할당한다.Referring to FIG. 3, the apparatus for identifying an object obtains attribute information of a new object identifier to be identified from a multiple ontology database (S302), and uses the attribute representing a type in the obtained attribute information according to the object type. The group is assigned to (S304). That is, the object identifying apparatus checks an attribute capable of distinguishing the type of the object through an upper and lower relationship with the rdf: type or the explicit type class among the attribute information of the new object identifier, and checks the new object type as the new object identifier. Assign an object identifier.

예를 들어 표1을 참조하면, foaf:person의 하위 클래스가 존재하는 경우, 해당 하위 클래스는 인명을 의미하는 클래스로 판단할 수 있다. 즉, A 온톨로지에 속한 1번 클래스인 kisti:person이 foaf:person의 하위 클래스인 경우, 상기 개체식별장치는 kisti:person이 사람에 해당하는 개체 유형임을 식별하고 저장함으로써 추후 개체의 유형 판단에 사용한다.For example, referring to Table 1, if a subclass of foaf: person exists, the subclass can be determined to be a class meaning a lifespan. That is, if kisti: person, class 1 belonging to Ontology A, is a subclass of foaf: person, the object identifier can be used to determine the type of the object later by identifying and storing kisti: person as the object type corresponding to the person. do.

표 1 kisti:person rdf:type Identity:Person foaf:person rdf:type Identity:Person kisti:institution rdf:type Identity:Institution Table 1 kisti: person rdf: type Identity: Person foaf: person rdf: type Identity: Person kisti: institution rdf: type Identity: Institution

상기 S304가 수행되면, 상기 개체식별장치는 속성정보 테이블에서 상기 개체 유형에 따라 그룹핑된 각 그룹에 대한 동일 속성 매핑 정보와 대표 속성을 로딩한다(S306). 즉, 상기 개체식별장치는 식별 대상 개체의 유형에 따라 식별에 사용할 다중 온톨로지의 속성 간 동일 속성 매핑 정보(예를 들면, kisti:hasCreator와 foaf:maker는 동일 속성임)와 대표 속성(예를 들면, 사람의 대표 속성은 foaf 온톨로지에서는 “foaf:name" 속성임)을 로딩한다. When S304 is performed, the entity identification device loads the same attribute mapping information and the representative attribute for each group grouped according to the entity type in the attribute information table (S306). That is, the object identification device may use the same attribute mapping information (eg, kisti: hasCreator and foaf: maker are identical attributes) and representative attributes (for example, between attributes of multiple ontologies to be used for identification according to the type of object to be identified). For example, the representative attribute of a person loads the “foaf: name” attribute in the foaf ontology.

상기 S306이 수행되면, 상기 개체식별장치는 상기 개체 유형별로 그룹화된 그룹들을 대표 속성을 기준으로 다시 그룹화한다(S308). 즉, 상기 개체식별장치는 개체 유형별 개체 식별자의 대표 속성명을 기준으로 속성값에 해당하는 문자열의 유사도를 계산하고, 상기 구해진 유사도가 일정 임계값 이상을 가지는 개체 식별자들을 동일 그룹으로 그룹핑한다. When the step S306 is performed, the entity identification device regroups the groups grouped by the entity type based on the representative attribute (S308). That is, the entity identification device calculates the similarity of the string corresponding to the attribute value based on the representative attribute name of the entity identifier for each entity type, and groups the entity identifiers having the predetermined similarity greater than or equal to a predetermined threshold value into the same group.

예를 들면, 사람의 경우 인명을, 회사의 경우 회사명을 대상으로 유사도를 계산하고, 그 계산 결과를 이용하여 그룹핑한다. 이 경우 비교적 단문의 문자열 비교에 적합한 Jaro Winkler Distance 문자열 비교 방법을 사용한다.For example, in the case of people, the similarity is calculated for the human name and in the case of the company, and grouped using the calculated result. In this case, we use the Jaro Winkler Distance string comparison method, which is suitable for relatively short string comparisons.

또한, 상기 개체식별장치는 대표 속성명을 미리 정해진 규칙에 따라 일정한 형식으로 만든 후, 유사도 계산을 통해 그룹핑하게 된다. 예를 들면, 인명의 경우, First Name, Middle Name, Last Name을 고려하여 문자열 비교를 통해 유사도를 계산한다.  In addition, the object identification device forms a representative attribute name in a predetermined format according to a predetermined rule and then groups the similar attribute by calculating similarity. For example, in the case of human names, the similarity is calculated through string comparison considering the First Name, Middle Name, and Last Name.

또한, 기관명의 경우 ".inc", "co", "INC" 등의 표기명을 고려해서 문자열 비교를 통해 유사도를 계산한다.In addition, in the case of the institution name, similarity is calculated through string comparisons considering notation names such as ".inc", "co", and "INC".

상기 S308의 수행 후, 상기 개체식별장치는 각 그룹에 속하는 개체 식별자들의 연관 속성값을 상기 다중 온톨로지 데이터베이스로부터 획득하여 비교하고, 그 비교결과를 근거로 상기 각 그룹을 서브 그룹으로 나누어 개체 식별자 그룹을 결정한다(S310).After performing S308, the entity identification device obtains and compares the associated attribute values of the entity identifiers belonging to each group from the multiple ontology database, and divides each group into subgroups based on the comparison result to divide the entity identifier group. Determine (S310).

즉, 상기 개체식별장치는 각 그룹에 속하는 개체 식별자에 대한 연관 속성값을 상기 다중 온톨로지 데이터베이스에서 획득하고, 같은 연관 속성값을 가지는 개체 식별자들이 존재하는지 확인한다. 상기 확인결과 같은 연관 속성값을 가지는 개체 식별자들이 존재하는 경우, 상기 개체식별장치는 같은 속성값을 가지는 개체 식별자들을 묶어 서브 그룹으로 나누어 개체 식별자 그룹을 결정한다. That is, the entity identification device obtains an association attribute value for an entity identifier belonging to each group from the multiple ontology database and checks whether entity identifiers having the same association attribute value exist. When there are entity identifiers having the same attribute value as the result of the checking, the entity identifier device determines the entity identifier group by dividing the entity identifiers having the same attribute value into subgroups.

이 과정을 통해 상기 개체식별장치는 이전 개체 유형이나 개체명을 기준으로 개체 식별자를 그룹화하는 과정에서 다른 그룹으로 분류된 개체 식별자간 매핑이나 같은 그룹이지만 매핑 속성이 없는 개체 식별자들을 확인하게 된다. Through this process, the entity identification device identifies mappings between entity identifiers classified into different groups or entity identifiers having the same group but no mapping property in the process of grouping the entity identifiers based on the previous entity type or entity name.

즉, 대표 속성이 다른 그룹에 속한 개체 식별자 1, 2가 같은 연관 속성값 A로 매핑되어 있을 경우, 상기 개체식별장치는 A의 연관 속성값을 획득하여 개체 식별자 1, 2가 모두 A의 연관 속성으로 포함되어 있는지를 확인한다.That is, when the representative attributes are mapped to the same association attribute value A of the entity identifiers 1 and 2 belonging to different groups, the entity identification device obtains the association attribute value of A, and the entity identifiers 1 and 2 are all associated attributes of A. Check if it is included.

예를 들어, 개체 식별자 1, 2는 다른 저자명이지만, 모두 A논문의 저자 관계를 가지고 있을 경우, 상기 개체식별장치는 A논문의 연관속성을 수집하여 개체 식별자 1, 2가 모두 저자관계로 연결되어 있는지 확인한다.For example, if the object identifiers 1 and 2 are different author names, but all have the author relationship of the A paper, the object identification device collects the association attributes of the A paper, and the individual identifiers 1 and 2 are all linked in the author relationship. Check if it is.

상기 S310이 수행되면, 상기 개체식별장치는 상기 S502부터 상기 S510을 반복 수행하여 개체식별결과를 검증하고, 개체 식별자 그룹을 최종으로 확정한다(S312).When the S310 is performed, the object identifying apparatus verifies the object identification result by repeating the steps S502 to S510, and finally confirms the object identifier group (S312).

이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.As such, those skilled in the art will appreciate that the present invention can be implemented in other specific forms without changing the technical spirit or essential features thereof. Therefore, the above-described embodiments are to be understood as illustrative in all respects and not as restrictive. The scope of the present invention is shown by the following claims rather than the detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents should be construed as being included in the scope of the present invention. do.

이상과 같이 본 발명의 다중 온톨로지를 이용한 개체식별장치 및 방법은 Linked Data에 포함된 다중 온톨로지의 속성 정보를 이용하여 다양한 유형의 개체들을 점진적으로 식별할 필요성이 높은 것에 적합하다.As described above, the apparatus and method for identifying individuals using multiple ontology of the present invention is suitable for the high necessity of gradually identifying various types of entities using attribute information of multiple ontology included in Linked Data.

Claims (11)

각 개체에 대한 개체 식별결과가 트리플 형태로 저장된 트리플 저장부;A triple storage unit storing entity identification results for each entity in triple form; 신규 개체 식별자가 입력된 경우, 다중 온톨로지 데이터베이스로부터 상기 신규 개체 식별자의 속성정보를 획득하는 속성정보 수집부;An attribute information collection unit for obtaining attribute information of the new entity identifier from a multiple ontology database when a new entity identifier is input; 상기 획득된 속성정보 중에서 유형을 나타내는 속성을 이용하여 상기 신규 개체 식별자를 개체 유형을 근거로 그룹화하는 제1 그룹화부;A first grouping unit for grouping the new entity identifier based on an entity type using an attribute representing a type among the acquired attribute information; 각 개체 유형에 따른 그룹에 포함된 개체 식별자들의 대표 속성을 기준으로 상기 개체 식별자들을 다시 그룹핑하는 제2 그룹화부; 및A second grouping unit for regrouping the entity identifiers based on representative attributes of the entity identifiers included in the group according to each entity type; And 상기 제2 그룹화부에서 그룹핑된 각 그룹의 개체들에 대한 연관 속성값을 획득 및 비교하고, 상기 비교 결과를 근거로 상기 각 그룹을 서브 그룹으로 나누어 개체 식별자 그룹을 결정하는 개체 식별자 그룹 결정부;An entity identifier group determination unit which obtains and compares an association attribute value for entities of each group grouped by the second grouping unit, and determines an entity identifier group by dividing each group into subgroups based on the comparison result; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 온톨로지를 이용한 개체식별장치.Individual identification device using multiple ontology, characterized in that it comprises a. 제1항에 있어서, The method of claim 1, 상기 신규 개체 식별자에 대한 개체 식별자 그룹을 결정하는 과정을 반복하여 상기 개체 식별자 그룹 결정부에서 결정된 개체 식별자 그룹에 대한 검증을 수행하는 검증부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 온톨로지를 이용한 개체식별장치.And a verification unit configured to repeat the process of determining the entity identifier group for the new entity identifier and to verify the entity identifier group determined by the entity identifier group determiner. 제1항에 있어서, The method of claim 1, 상기 트리플 저장모듈에는 각 개체에 대한 개체 식별자 그룹 요약 정보, 편집된 개체 식별자 그룹 요약 정보가 저장된 것을 특징으로 하는 다중 온톨로지를 이용한 개체식별장치.The triple storage module is an object identification device using multiple ontology, characterized in that the object identifier group summary information, the edited object identifier group summary information for each object is stored. 제1항에 있어서, The method of claim 1, 상기 제2 그룹화부는 기 저장된 속성정보 테이블에서 동일 속성 매핑 정보와 대표 속성을 개체 유형별로 로딩하고, 각 개체 식별자들의 대표 속성을 기준으로 상기 개체 유형에 따른 그룹들을 다시 그룹핑하는 것을 특징으로 하는 다중 온톨로지를 이용한 개체식별장치.The second grouping unit loads the same property mapping information and the representative property for each object type from a pre-stored property information table, and re-groups groups according to the object type based on the representative property of each object identifier. Object identification device using. 제4항에 있어서, The method of claim 4, wherein 상기 제2 그룹화부는 개체 유형별 개체 식별자의 대표 속성명을 기준으로 속성값에 해당하는 문자열의 유사도를 구하고, 상기 구해진 유사도가 일정 임계값 이상을 가지는 개체 식별자들을 동일 그룹으로 그룹핑하는 것을 특징으로 하는 다중 온톨로지를 이용한 개체식별장치.The second grouping unit obtains the similarity of the string corresponding to the attribute value based on the representative attribute name of the entity identifier for each entity type, and groups the identifiers having the determined similarity with a predetermined threshold value or more into the same group. Individual identification device using ontology. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 개체 식별자 그룹 결정부는,The entity identifier group determiner, 각 그룹내 개체들의 연관 속성값을 상기 다중 온톨로지 데이터베이스에서 획득하고, 모든 개체들의 연관 속성값 중에서 같은 속성값을 가지는 개체 식별자가 있는지 확인하여, 같은 속성값을 가지는 개체 식별자가 있는 경우, 같은 속성값을 가지는 개체 식별자들을 묶어서 서브 그룹으로 만드는 것을 특징으로 하는 다중 온톨로지를 이용한 개체식별장치.Obtain the related property value of the objects in each group from the multiple ontology database, check whether there is an object identifier having the same property value among the related property values of all the objects, and if there is an object identifier having the same property value, the same property value Individual ontology identification apparatus using multiple ontology, characterized in that to bind the object identifiers having a subgroup. 개체식별장치가 개체를 식별하는 방법에 있어서, In the method of identifying the object, (a)신규 개체 식별자가 입력된 경우, 다중 온톨로지 데이터베이스로부터 상기 신규 개체 식별자의 속성정보를 획득하는 단계;(a) when the new entity identifier is input, obtaining attribute information of the new entity identifier from a multiple ontology database; (b)상기 획득된 속성정보 중에서 유형을 나타내는 속성을 이용하여 상기 신규 개체 식별자를 개체 유형을 근거로 그룹화하는 단계;(b) grouping the new entity identifier based on the entity type using an attribute representing a type among the acquired attribute information; (c )각 개체 유형에 따른 그룹에 포함된 개체 식별자들의 대표 속성을 기준으로 상기 개체 식별자들을 다시 그룹핑하는 단계; 및(c) regrouping the entity identifiers based on representative attributes of the entity identifiers included in the group according to each entity type; And (d)상기 재 그룹핑된 각 그룹의 개체들에 대한 연관 속성값을 획득 및 비교하고, 상기 비교 결과를 근거로 상기 각 그룹을 서브 그룹으로 나누어 개체 식별자 그룹을 결정하는 단계;(d) acquiring and comparing the association attribute values for the entities of each of the regrouped groups, and dividing the groups into subgroups to determine an entity identifier group based on the comparison result; 를 포함하는 다중 온톨로지를 이용한 개체식별 방법.Individual identification method using multiple ontologies comprising a. 제7항에 있어서, The method of claim 7, wherein 상기 (d) 단계 이후, After the step (d), 상기 신규 개체 식별자에 대한 개체 식별자 그룹을 결정하는 과정을 반복하여 상기 개체 식별자 그룹 결정부에서 결정된 개체 식별자 그룹에 대한 검증을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 온톨로지를 이용한 개체식별 방법.Repeating the determination of the entity identifier group for the new entity identifier further comprises the step of performing the verification of the entity identifier group determined by the entity identifier group determiner further comprising the individual ontology. 제7항에 있어서, The method of claim 7, wherein 상기 (c )단계는, In step (c), 기 저장된 속성정보 테이블에서 동일 속성 매핑 정보와 대표 속성을 상기 개체 유형별로 로딩하고, 각 개체 식별자들의 대표 속성을 기준으로 상기 개체 유형에 따른 그룹들을 다시 그룹핑하는 것을 특징으로 하는 다중 온톨로지를 이용한 개체식별 방법.Object identification using multiple ontology, characterized in that to load the same attribute mapping information and the representative attribute by the object type from the stored attribute information table, and to group the groups according to the object type based on the representative attribute of each object identifier. Way. 제9항에 있어서, The method of claim 9, 상기 (c) 단계는, 개체 유형별 개체 식별자의 대표 속성명을 기준으로 속성값에 해당하는 문자열의 유사도를 구하고, 상기 구해진 유사도가 일정 임계값 이상을 가지는 개체 식별자들을 동일 그룹으로 그룹핑하는 것을 특징으로 하는 다중 온톨로지를 이용한 개체식별 방법.In the step (c), the similarity of the string corresponding to the attribute value is obtained based on the representative attribute name of the entity identifier for each entity type, and the entity identifiers having the determined similarity having a predetermined threshold value or more are grouped into the same group. Individual identification method using multiple ontology. 제7항에 있어서,The method of claim 7, wherein 상기 (d) 단계는, In step (d), 각 그룹내 개체들의 연관 속성값을 상기 다중 온톨로지 데이터베이스에서 획득하고, 모든 개체들의 연관 속성값 중에서 같은 속성값을 가지는 개체 식별자가 있는지 확인하여, 같은 속성값을 가지는 개체 식별자가 있는 경우, 같은 속성값을 가지는 개체 식별자들을 묶어서 서브 그룹으로 만드는 것을 특징으로 하는 다중 온톨로지를 이용한 개체식별 방법.Obtain the related property value of the objects in each group from the multiple ontology database, check whether there is an object identifier having the same property value among the related property values of all the objects, and if there is an object identifier having the same property value, the same property value Individual identification method using multiple ontology, characterized in that to bind the object identifiers having a subgroup.
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