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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김재웅 (경북대학교) 이용주 (경북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제1호(JKIIT, Vol.20, No.1)
발행연도
2022.1
수록면
31 - 39 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.1.31

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컴퓨터가 정보와 정보 사이의 관계를 이해하고 추론할 수 있는 시맨틱 웹은 최근 대량의 링크드 데이터에서 온톨로지를 활용하여 지식 통합을 효율적으로 수행할 수 있다. 하지만 이러한 온톨로지는 아직까지 이질성 문제 때문에 실제로 사용하기에는 정확성이 낮으며 간단한 엔티티 매칭도 실패하는 경우가 많이 발생한다. 이러한 이질성 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 보다 정교한 매칭을 위한 이중 그래프 컨볼루션 네트워크를 활용함과 동시에 누락되는 엔티티 매칭까지 할 수 있는 유사도 기법을 함께 결합한 확장된 GCN(Graph Convolutional Network) 모델을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 모델에 비해 약 10%의 성능 향상을 보인다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 엔티티 매칭을 위한 확장된 GCN 모델
IV. 실험 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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