온톨로지를 정보 통합에 이용하면 데이터의 이질성에 관한 명세를 온톨로지에 정의할 수 있기 때문에 데이터 의미에 근거한 정보의 통합이 가능하다. 온톨로지 기반의 정보 통합의 주요 현...
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2004
Korean
온톨로지 ; 정보 통합 ; 질의 재형성 ; 질의 최적화 ; 질의 합성 ; Ontology ; Information Integration ; Query Reformulation ; Query Optimization ; Query Fusion
500
학술저널
1-22(22쪽)
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온톨로지를 정보 통합에 이용하면 데이터의 이질성에 관한 명세를 온톨로지에 정의할 수 있기 때문에 데이터 의미에 근거한 정보의 통합이 가능하다. 온톨로지 기반의 정보 통합의 주요 현...
온톨로지를 정보 통합에 이용하면 데이터의 이질성에 관한 명세를 온톨로지에 정의할 수 있기 때문에 데이터 의미에 근거한 정보의 통합이 가능하다. 온톨로지 기반의 정보 통합의 주요 현안은 여러 다양한 정보 소스에 관한 지식으로부터 온톨로지의 생성, 온톨로지의 지식을 활용한 로컬 스키마로부터 글로벌 스키마의 생성과 글로벌 질의의 실행 등이며, 글로벌 질의의 실행은 글로벌 질의로부터 로컬 질의의 재형성 및 로컬 질의의 합성 등을 포함한다.
온톨로지 기반의 정보 통합에 대한 연구는 데이터베이스 분야와 인공지능 분야에서 많은 시도가 있었다. 이들 연구는 대부분 정보 통합의 모든 현안에 대한 종합적인 접근을 시도하기 보다는 연구자의 관심에 따라 각각의 현안에 집중되었다. 인공지능분야에서는 주로온톨로지의 구축과 유지, 이질적 온톨로지 간의 매핑에 대한 연구가주로 이루어 졌고, 데이터베이스 분야에서는 온톨로지에 어떤 의미적 지식을 포함할 것인가 또는 온톨로지를 어떻게 구축할 것인가에 관한 문제보다는 이를 활용한 글로벌 스키마의 생성, 질의 재형성/최적화에 연구가 집중되었다. 이들 연구 중에서 MOMIS는 온톨로지의 생성, 온톨로지를 활용한 글로벌 스키마의 생성과 글로벌 질의 재형성/최적화 및 로컬 질의의 합성에 관한 종합적 접근을 시도하였다. 이 논문에서 정보통합의 이들 현안에 대한 MOMIS의 접근 방법을 소개하고, 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Ontologies can be applied to semantic integration of disparate heterogeneous information sources based on the explicit specification of data semantics. The issues of ontology based information integration are creation of ontologies from semantic knowl...
Ontologies can be applied to semantic integration of disparate heterogeneous information sources based on the explicit specification of data semantics. The issues of ontology based information integration are creation of ontologies from semantic knowledge on the various information sources, construction of a global schema from heterogeneous local schemas and processing of a global query based on the ontologies. Query processing in a global integrated system includes the reformulation/optimization of a global query to local queries and the fusion of local queries into a global one.
Ontology based information integration has been studied in database and artificial intelligence communities. Most of the studies are concentrated on a part of the issues according to researcher’s interest rather than on the overall approach to resolving them. AI community pursues on the topics such as creation and evolution of ontologies, integration of or mapping between heterogeneous ontologies, etc. Meanwhile, research efforts in DB community are focused on global schema generation and query reformulation/optimization based on semantic knowledge in ontologies. Fortunately, MOMIS presents a unique approach to solve the overall issues on the ontology based information integration from creation of an ontology to generation of schema and query processing based on the ontology. In this paper, we introduce the results from MOMIS in detail and propose future research issues to complement them.
목차 (Table of Contents)
확장된 MLS에 의해 기술된 상호 제약 조건의 관계형 데이터베이스로의 매핑 기법
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | ![]() |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | ![]() |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | ![]() |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | ![]() |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | ![]() |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.02 | 0.02 | 0.01 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.02 | 0.02 | 0.183 | 0.03 |