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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이용주
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 경북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수47
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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
1장 서 론 11.1 연구 배경 11.2 연구의 목적 41.3 연구방법과 구성 72장 관련 연구 및 배경 지식 82.1 시맨틱 웹 82.2 온톨로지 및 지식그래프 102.3 온톨로지 이질성 문제 142.4 속성 기반 온톨로지 매칭 연구 162.4.1 용어 기반 매칭 방법 162.4.2 구조 기반 매칭 방법 202.5 인공지능을 활용한 온톨로지 매칭 연구 212.5.1 단어 임베딩 212.5.2 Word2Vec 222.5.3 Glove 222.6 온톨로지 매칭을 위한 인공 신경망 연구 242.6.1 MTransE 242.6.2 IPTransE 252.6.3 GCNs 262.6.4 RDGCN 283장 확장된 이중 그래프 컨볼루션 네트워크 모델을 활용한 지식 그래프 엔티티 매칭 기법 293.1 전체 시스템 개요 303.2 이중 그래프 컨볼루션 네트워크 333.3 엔티티 유사도 스코어 계산 373.3.1 단어 유사도 383.3.2 의미 유사도 414장 실험 분석 464.1 개발 환경 464.2 데이터 셋 484.3 실험 494.4 확장된 GCN 모델의 온톨로지 매칭 성능 평가 505장 결 론 53참 고 문 헌 55Abstract 61
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