온톨로지는 주어진 응용 도메인의 특성을 나타내는 관련 개념들의 집합과 정의, 그리고 그들간의 관계로 이루어진다. 본 논문에서는 온톨로지를 구축하고 갱신할 때의 시간과 비용을 줄이기 위하여 텍스트의 분석결과를 이용한 도메인 온톨로지의 반자동 구축방안을 제안한다. 이를 위하여 관련 문서들 내에 출현한 전문용어들의 처리방안을 제시하고, 추출한 개념들과 그들간의 관계를 온톨로지의 구축에 활용한다. 실험 도메인은 약품분야로 정하였으며, 구축한 온톨로지는 문서의 검색에 활용하였다. 온톨로지 내의 계층관계들이 문서검색에 효용이 있음을 보이기 위하여 일반적인 키워드기반 문서검색과 온톨로지 내의 관련 정보들을 연관피드백에 이용한 온톨로지기반 문서검색을 비교한 결과, 후자의 경우 정확률이 $4.97\%$, 재현율이 $0.78\%$ 향상됨을 알 수 있었다.
An ontology consists of a set and definition of concepts that represents the characteristics of a given domain and relationship between the elements. To reduce time-consuming and cost in building ontology, this paper proposes a semiautomatic method to build a domain ontology using the results of text analysis. To do this, we Propose a terminology processing method and use the extracted concepts and semantic relations between them to build ontology. An experiment domain is selected by the pharmacy field and the built ontology is applied to document retrieval. In order to represent usefulness for retrieving a document using the hierarchical relations in ontology, we compared a typical keyword based retrieval method with an ontology based retrieval method, which uses related information in an ontology for a related feedback. As a result, the latter shows the improvement of precision and recall by $4.97\%$ and $0.78\%$ respectively.
