온톨로지 학습 기반 지식 그래프 구축 (Developing a Knowledge Graph based on Ontology Learning)

서지정보

· 발행기관 : 한국컴퓨터교육학회
· 수록지 정보 : 컴퓨터교육학회 논문지 / 25권 / 1호 / 51 ~ 57페이지
· 저자명 : 류민우, 차시호

초록

최근 인공지능 기술이 발전하면서 다양한 서비스 영역에서 인공지능 기술을 활용한 지식 서비스가 이뤄지고 있다. 그러나 대부분의 지식 서비스가 독립적인 서비스 도메인을 구축하기 때문에 서비스 간 지식 공유나 활용은 매우 어려운 실정이다. 또한, 지식 영역은 개별적으로 구축되기 때문에 많은 비용과 시간이 요구되는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 최근 지식 그래프(knowledge graph)라는 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 다양한 도메인에 대한 지식 그래프를 구축하기 위해서는 지식의 상충되는 의미와 지식의 중복 저장 문제를 해결해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 온톨로지 학습(ontology learning)을 기반으로 하는 지식 그래프 구축 방법을 제안한다. 제안된 방법은 지식 입력 시 형태학적 분석을 통해서 지식 문장별로 문장 성분을 분석하고, 지식 데이터를 각 문장 구성요소에 맞게 재처리함으로써 기존의 지식 중복 문제와 지식 의미 충돌 문제를 해결하였다.

영어초록

With the recent development of artificial intelligence technology, knowledge services using artificial intelligence technology are being made in various service areas. However, since most knowledge services are established in independent service domains so that it is very difficult to share or utilize knowledge between services. In addition, since the knowledge area is built individually, there is a problem that requires a lot of cost and time. To solve this problem, research on a technology called knowledge graph has been actively conducted recently. However, to build a knowledge graph for various domains, the problems of conflicting meanings of knowledge and overlapping storage of knowledge must be solved. To this end, this paper proposes a method of constructing a knowledge graph based on ontology learning. The proposed method solved the existing knowledge redundancy problem and knowledge meaning conflict problem by analyzing sentence components for each sentence through morphological analysis, when inputting knowledge, and reprocessing knowledge data according to each sentence component.

참고자료

· 없음