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生成式AI機器人結合大型語言模型代理人於學習台語及英語應用 國科會 NSTC 114-2622-E-024-002 2025/06 至 2026/05 執行中 計畫主持人
基於大型語言模型與本體論之強化學習知識圖代理人於量子計算智慧人機互動應用 國科會 NSTC 114-2221-E-024-004 2025/08 至 2026/07 執行中 計畫主持人
114學年度國民中小學學生學習扶助資源平臺維運計畫 教育部 2025/08 至 2026/07 執行中 計畫主持人
生成式AI機器人與QCI代理人於台語/英語人機互動應用 國科會 NSTC 113-2622-E-024-001 2024/06 至 2025/05 已結案 計畫主持人
個人化神經模糊圖形強化學習於人機互動應用 國科會 NSTC 112-2221-E-024-007-MY2 2023/08 至 2025/07 已結案 計畫主持人
113學年度國民中小學學生學習扶助資源平臺維運計畫 教育部 2024/08 至 2025/07 已結案 計畫主持人
112學年度國民中小學學生學習扶助資源平臺維運計畫 教育部 2023/08 至 2024/07 已結案 計畫主持人
基於智慧計算之人類智慧邏輯體驗實作應用機器人與中小學學生CI學習模型建構 國科會 NSTC 112-2622-E-024-002 2023/06 至 2024/05 已結案 計畫主持人
可解釋AI-FML人機協同合作代理人於計算智慧學習與教育應用 科技部 MOST 111-2622-E-024-001 2022/06 至 2023/05 已結案 計畫主持人
基於增強式學習架構之學習者本體論與智慧代理人於人機合作應用 科技部 MOST 111-2221-E-024-012 2022/08 至 2023/07 已結案 計畫主持人
111學年度國民中小學學生學習扶助推動計畫 教育部 2022/08 至 2023/07 已結案 共同計畫主持人
基於AI-FML代理人之機器學習工具於AIoT未來應用(2/2) 科技部 MOST 110-2622-E-024-003-CC1 2021/06 至 2022/05 已結案 計畫主持人
整合人類智慧與人工智慧之可解釋AI代理人於未來教育應用 科技部 MOST 110-2221-E-024-009 2021/08 至 2022/07 已結案 計畫主持人
110學年度國民中小學學生學習扶助推動計畫 教育部 2021/08 至 2022/07 已結案 共同計畫主持人
基於AI-FML代理人之機器學習工具於AIoT未來應用(1/2) 科技部 MOST 109-2622-E-024-001-CC1 2020/06 至 2021/05 已結案 計畫主持人
整合人機共生與腦機介面技術於智慧學習機器人建構之研究 科技部 MOST 109-2221-E-024-010 2020/08 至 2021/07 已結案 計畫主持人
109學年度國民中小學學生學習扶助推動計畫 教育部 2020/08 至 2021/07 已結案 共同計畫主持人
智慧機器人與人共同合作學習於教育學習應用－智慧IRT機器人與人類共同學習於教育學習應用(3/3) 科技部 MOST 108-2218-E-024-001 2019/06 至 2020/07 已結案 計畫主持人
108年國民中小學補救教學資源平臺維運計畫 教育部 2019/08 至 2020/07 已結案 計畫主持人
107年國民中小學補救教學資源平臺維運計畫 教育部 2018/08 至 2019/07 已結案 計畫主持人
智慧機器人與人共同合作學習於教育學習應用－智慧IRT機器人與人類共同學習於教育學習應用(2/3) 科技部 MOST 107-2218-E-024-001 2018/06 至 2019/05 已結案 計畫主持人
智慧機器人與人共同合作學習於教育學習應用－智慧IRT機器人與人類共同學習於教育學習應用(1/3) 科技部 MOST 106-3114-E-024-001 2017/06 至 2018/05 已結案 計畫主持人
整合基於模糊標記語言之機器人代理人及深度學習模式研究與應用 科技部 MOST 106-2221-E-024-019 2017/08 至 2018/07 已結案 計畫主持人
智慧型適性評量暨自動組卷本體平臺研發及建置(2/3) 科技部 MOST 105-2622-E-024-003-CC2 2016/11 至 2017/10 已結案 計畫主持人
網路平台組: 104-105年國民小學及國民中學補救教學實施方案精進計畫 教育部 2015/03 至 2017/07 已結案 共同主持人
基於智慧4.0之語意網路技術於社群媒體應用 科技部 MOST 105-2221-E-024-017 2016/08 至 2017/07 已結案 計畫主持人
台法(MOST-INRIA)聯合研究團隊人員交流訪問: 計算智慧及決策支援(2/3) 科技部 MOST 105-2911-I-024-501 2016/01 至 2017/03 已結案 計畫主持人
以新一代標記語言為基礎之智慧型評估代理人於自主學習應用 科技部 MOST 104-2221-E-024-015 2015/08 至 2016/10 已結案 計畫主持人
智慧型適性評量暨自動組卷本體平臺研發及建置(1/3) 科技部 MOST 104-2622-E-024-005-CC2 2015/11 至 2016/10 已結案 計畫主持人
高雄市政府教育局電腦化適性評量系統建置 高雄市政府 2014/06 至 2015/12 已結案 計畫主持人
台法(MOST-INRIA)聯合研究團隊人員交流訪問: 計算智慧及決策支援(1/3) 科技部 MOST 104-2911-I-024-501 2015/01 至 2015/12 已結案 計畫主持人
基於智慧計算之學生素養建模暨評估推薦機制之研究 科技部 MOST 103-2221-E-024-008 2014/08 至 2015/07 已結案 計畫主持人
教育部國民及學前教育署補救教學實施方案網路平臺系統主機移轉暨異地備援系統建置專案 教育部 2014/05 至 2015/02 已結案 計畫主持人
網路平台組: 102-103年國民小學及國民中學補救教學實施方案精進計畫 教育部 2013/02 至 2015/02 已結案 共同主持人
台法(NSC-INRIA)聯合研究團隊人員交流訪問: 基於隱藏資訊之智慧型支援機制於電力生產應用(3/3) 國科會 NSC 103-2911-I-024-501 2014/01 至 2014/12 已結案 計畫主持人
102-103年度高雄市國民中小學學生學習診斷與進展評量計畫科技化評量系統 高雄市政府 2013/08 至 2014/12 已結案 共同主持人
整合第二型模糊集合於惡意程式分析平台之研究 國科會 NSC 102-2221-E-024-005 2013/08 至 2014/07 已結案 計畫主持人
台法(NSC-INRIA)聯合研究團隊人員交流訪問: 基於隱藏資訊之智慧型支援機制於電力生產應用(2/3) 國科會 NSC 102-2911-I-024-501 2013/01 至 2013/12 已結案 計畫主持人
台灣15歲學生閱讀、數學、和科學素養調查研究: 教育品質與機會均等的趨勢探討(PISA2012)(4/4)甲 國科會 102-2511-S-024-001 2013/01 至 2013/12 已結案 共同主持人
台灣15歲學生閱讀、數學、和科學素養調查研究: 教育品質與機會均等的趨勢探討(PISA2012)(4/4)乙 國科會 102-MOE-S-024-001 2013/01 至 2013/12 已結案 共同主持人
可調式第二型模糊知識本體融入智慧生活之應用 國科會 NSC 101-2221-E-024-025 2012/08 至 2013/07 已結案 計畫主持人
整合知識本體於蒙地卡羅樹搜尋與其應用 國科會 NSC 99-2923-E-024-003-MY3 2010/01 至 2013/04 已結案 計畫主持人
台法(NSC-INRIA)聯合研究團隊人員交流訪問: 基於隱藏資訊之智慧型支援機制於電力生產應用(1/3) 國科會 NSC 101-2911-I-024-501 2012/01 至 2012/12 已結案 計畫主持人
惡意程式分析平台 安碁資訊股份有限公司 建教合作計畫 2012/05 至 2012/10 已結案 計畫主持人
基於第二型Fuzzy Ontology之智慧型代理人於健康照護應用 國科會 NSC 98-2221-E-024-009-MY3 2009/08 至 2012/10 已結案 計畫主持人
網路平台組: 100年-101年度攜手計畫課後扶助方案品質精進計畫 教育部 2011/02 至 2013/01 已結案 共同主持人
台灣與英國頂尖大學前期合作研究計畫: 第二型模糊知識本體模型與其應用 國科會 NSC 99-2911-I-024-004 2010/12 至 2012/04 已結案 計畫主持人
延攬客座研究員: 奧利佛泰德博士(Dr. Olivier Teytaud) 國科會 NSC 100-2811-E-024-001 2011/08 至 2012/07 已結案 計畫主持人
台灣15歲學生閱讀、數學和科學素養調查研究: 教育品質與機會均等的趨勢探討(PISA 2012)(3/4)甲 國科會 NSC 101-2511-S-024-003 2012/01 至 2012/12 已結案 共同主持人
台灣15歲學生閱讀、數學和科學素養調查研究: 教育品質與機會均等的趨勢探討(PISA 2012)(3/4)乙 國科會 NSC 101-MOE-S-024-001 2012/01 至 2012/12 已結案 共同主持人
整合實境與數位資源之適性化與合作學習環境及應用模式-卓越研究團隊計畫(3/3) 國科會 NSC 100-2631-S-011-003 2011/08 至 2012/07 已結案 共同主持人
台灣15歲學生閱讀、數學和科學素養調查研究: 教育品質與機會均等的趨勢探討(PISA 2012)(2/4)甲 國科會 NSC 100-2511-S-024-001 2011/01 至 2012/03 已結案 共同主持人
台灣15歲學生閱讀、數學和科學素養調查研究: 教育品質與機會均等的趨勢探討(PISA 2012)(2/4)乙 國科會 NSC 100-MOE-S-024-002 2011/01 至 2012/03 已結案 共同主持人
台灣15歲學生閱讀、數學和科學素養調查研究: 教育品質與機會均等的趨勢探討(PISA 2012)(1/4)乙 國科會 NSC 99-2511-S-024-001 2010/01 至 2011/02 已結案 共同主持人
整合實境與數位資源之適性化與合作學習環境及應用模式-卓越研究團隊計畫(2/3) 國科會 NSC 99-2631-S-011-002 2010/08 至 2011/07 已結案 共同主持人
基於FML之智慧型代理人於領域知識本體建構與應用 國科會 NSC 99-2622-E-024-003-CC3 2010/11 至 2011/10 已結案 計畫主持人
基於Ontology之智慧型代理人於CMMI知識管理之應用 國科會 NSC 97-2221-E-024-011-MY2 2008/08 至 2010/07 已結案 計畫主持人
整合實境與數位資源之適性化與合作學習環境及應用模式-卓越研究團隊計畫(1/3) 國科會 NSC 98-2631-S-024-001 2009/08 至 2010/07 已結案 共同主持人
98年至99年度攜手計畫課後扶助方案推動計畫 教育部 2009/01 至 2010/12 已結案 共同主持人
攜手計畫課後扶助方案推動計畫 教育部 2007/09 至 2008/12 已結案 共同主持人
支援 CMMI Assessment 之 Ontology-based 知識管理技術研發(II)(III) 國科會 NSC 95-2221-E-024-009-MY2 2006/08 至 2008/07 已結案 計畫主持人
個人健康動態分析模式研究 資策會 2007/05 至 2007/12 已結案 計畫主持人
服務導向之資訊整合機制─分項四: CMMI輔助工具(IV) 經濟部/中央大學 96-EC-17-A-02-S1-029 2007/01 至 2007/12 已結案 共同主持人
基於知識本體之智慧型健康照護網絡服務研究與建構 國科會 NSC 95-2221-E-024-010 2006/08 至 2007/07 已結案 計畫主持人
服務導向之資訊整合機制─分項四: CMMI輔助工具(III) 經濟部/中央大學 95-EC-17-A-02-S1-029 2006/01 至 2006/12 已結案 共同主持人
生理參數波型自動辨識技術 資策會 2006/03 至 2006/12 已結案 計畫主持人
適用於家庭應用之推論引擎技術研究 工研院 2006/04 至 2006/07 已結案 計畫主持人
教育部「全國校務行政e化諮詢及輔導計畫」 教育部 2006/01 至 2006/12 已結案 協同計畫主持人
支援CMMI Assessment之Ontology-based知識管理技術研發 國科會 NSC 94-2213-E-024-006 2005/08 至 2006/07 已結案 計畫主持人
異質醫護資訊模型建構與擷取技術 資策會 2005/03 至 2005/12 已結案 計畫主持人
服務導向之資訊整合機制─分項四: CMMI輔助工具(II) 經濟部/中央大學 94-EC-17-A-02-S1-029 2005/01 至 2005/12 已結案 共同主持人
技援行動網絡服務之整合系─子計畫五: 智慧型分類/行動遞送網路服務研發(III) 國科會 NSC 93-2213-E-024-009 2004/08 至 2005/12 已結案 計畫主持人
服務導向之資訊整合機制─分項四: CMMI輔助工具(I) 經濟部/中央大學 93-EC-17-A-02-S1-029 2004/01 至 2004/12 已結案 共同主持人
具備推理與自動學習能力之文字探勘代理人 資策會 2003/05 至 2003/12 已結案 計畫主持人
技援行動網絡服務之整合系─子計畫五: 智慧型分類/行動遞送網路服務研發(II) 國科會 NSC 92-2213-E-309-005 2003/08 至 2004/07 已結案 計畫主持人
支援語意空間的Ontology擷取與建構技術研究 資策會 2002/05 至 2002/12 已結案 共同主持人
技援行動網絡服務之整合系─子計畫五: 智慧型分類/行動遞送網路服務研發(I) 國科會 NSC 91-2213-E-309-005 2002/08 至 2003/07 已結案 計畫主持人
XML-based Intelligent Agent 華新麗華/成功大學 2000/08 至 2004/07 已結案 計畫主持人
R&D知識管理系統(II) 華新麗華/成功大學 2001/08 至 2003/07 已結案 計畫主持人
基於PACS系統之智慧型影像代理人 國科會 NSC 90-2213-E-309-007 2001/08 至 2002/07 已結案 計畫主持人
電子化企業基礎教育提升計畫: 子計畫四-應用高效率計算與通訊技術提升電子化企業基礎教育計畫 教育部 2001/09 至 2004/08 已結案 共同主持人
文件自動分類技術研究 資策會 2001/04 至 2001/12 已結案 共同主持人
R&D知識管理系統(I) 華新麗華/成功大學 2000/08 至 2001/07 已結案 計畫主持人
基於模糊類神經網路之智慧型個人化服務系統 教育部 2000/08 至 2001/07 已結案 計畫主持人
崑山科大學生租屋系統之建置產學合作案 崑山科技大學 2000/08 至 2001/07 已結案 計畫主持人
Introduction to the Applications of Domain Ontology
Chang-Shing Lee
Department of Computer Science and Information Engineering
National University of Tainan, Taiwan
E-mail: leecs@mail.nutn.edu.tw / leecs@cad.csie.ncku.edu.tw
1. Preface
Recently, the research on the ontology has been spread widely to be critical components in the knowledge management, Semantic Web, business-to-business applications, and several other application areas. In this article, I would like to introduce some applications of domain ontology presented by my research team in Taiwan, including “an ontology-based fuzzy image filter and its application to image processing,” “a fuzzy ontology and its application to news summarization,” “a genetic fuzzy agent using ontology model for meeting scheduling system,” and “an ontology-based intelligent healthcare agent and its application to respiratory waveform recognition.”
2. Ontology-based Fuzzy Image Filter and Its Application to Image Processing
Nowadays, the techniques of image processing have been well developed, but there are still some bottlenecks that have not been solved. For example, many image processing algorithms cannot work well in a noisy environment; therefore, the image filter is adopted as a preprocessing module. The process of image transmission could be corrupted by impulse noise, which causes the corrupted image to be different from the original one. We propose an ontology-based fuzzy image filter to remove additive impulse noise from highly corrupted images. The proposed filter consists of a fuzzy number construction process, a fuzzy filtering process, a genetic learning process, and a noisy ontology. First, the fuzzy number construction process will receive sample images or the noise-free images, then construct a noisy ontology for the fuzzy filtering process. Second, the fuzzy filtering process contains a parallel fuzzy inference mechanism, a fuzzy mean process and a fuzzy decision process to perform the task of noise removal. Finally, based on the genetic algorithm, the genetic learning process will adjust the fuzzy numbers of the noisy ontology. The experimental results show that the ontology-based fuzzy image filter can remove the impulse noise effectively and efficiently.
3. A Fuzzy Ontology and Its Application to News Summarization
In this section, we introduce a fuzzy ontology and its application to news summarization. The fuzzy ontology with fuzzy concepts is an extension of the domain ontology with crisp concepts. It is more suitable to describe the domain knowledge than domain ontology for solving the uncertainty reasoning problems. In addition, a news agent based on the fuzzy ontology is also developed for news summarization. Fig. 1 shows the process of the fuzzy ontology construction. The news domain ontology with various events is predefined by domain experts. The document preprocessing mechanism will generate the meaningful terms based on the news corpus produced by the retrieval agent and the Chinese news dictionary defined by domain experts. Then the term classifier will classify the meaningful terms according to the events of the news. The fuzzy inference mechanism will generate the membership degrees for each fuzzy concept of the fuzzy ontology. Every fuzzy concept has a set of membership degrees associated with various events of the domain ontology. In addition, a news agent based on the fuzzy ontology is also developed for news summarization. The news agent contains five modules, including a retrieval agent, a document preprocessing mechanism, a sentence path extractor, a sentence generator, and a sentence filter to perform news summarization. The experimental results exhibit that the fuzzy ontology can assist the news agent in summarizing the Chinese news effectively.
Fig. 1. The process of the fuzzy ontology construction [1].
4. A Genetic Fuzzy Agent Using Ontology Model for Meeting Scheduling System
In this section, we describe the ontology model for the Meeting Scheduling System (MSS). Fig. 2 shows the architecture of ontology-based fuzzy inference mechanism of Genetic Fuzzy Agent (GFA). It is a three-layered network, which can be constructed by directly mapping from a set of specific fuzzy rules, or can be learned incrementally from a set of training patterns.
Fig. 2. The architecture of ontology-based fuzzy inference mechanism of GFA [3].
The GFA can support a meeting host to select a suitable meeting time for the meeting invitees. Each Fuzzy Personal Ontology (FPO) describes the detailed behavior of each invitee. In addition, the Fuzzy Meeting Scheduling Ontology (FMSO) is utilized for the laboratory members of the department in the university. The experimental results show that the ontology model is useful for the genetic agent and the meeting scheduling systems.
5. Ontology-based Intelligent Healthcare Agent and Its Application to Respiratory Waveform Recognition
In recent years, the population has been aging gradually, and the number of patients with chronic respiratory disease has grown increasingly; therefore the respiratory healthcare plays an important role in the clinical care. Recently, we present an ontology-based intelligent healthcare agent for the respiratory waveform recognition to assist the medical staff in judging the meaning of the graph reading from ventilators. The intelligent healthcare agent contains three modules, including the respiratory waveform ontology, ontology construction mechanism, and fuzzy recognition agent, to classify the respiratory waveform. The respiratory waveform ontology represents the respiratory domain knowledge, which will be utilized to classify and recognize the respiratory waveform by the intelligent healthcare agent. The ontology construction mechanism will infer the fuzzy numbers of each respiratory waveform from the patient or respiratory waveform repository. Next, the fuzzy recognition agent will classify and recognize the respiratory waveform into different types of respiratory waveforms. Finally, after the confirmation of medical experts, the classified and recognized results are stored in the classified waveform repository. We have constructed a medical testing environment for evaluating the presented method, the simulated results exhibit the ontology-based intelligent healthcare agent can work effectively.
6. Ongoing Research Topics
As described in this article, we have applied the ontology to various applications, including the domains of image filtering, news summarization, meeting scheduling systems and healthcare agent. We believe that the ontology will play the more and more important role in the Semantic Web in the future. Now, some further projects are ongoing in my research team in Taiwan, for example, the topics of ontology-based knowledge management system for supporting CMMI assessment, ontology-based healthcare agent, and ontology-based fuzzy image processing.
Acknowledgements
Parts of the research reported in this article were supported by the National Science Council of Taiwan under the grants NSC90-2213-E-309-007, NSC91-2213-E-309-005, NSC92-2213-E-309-005, NSC93-2213-E-309-003, and NSC94-2213-E-024-006, the Ministry of Economic Affairs in Taiwan under Grant 93-EC-17-A-02-S1-029, and the Service Web Technology Research Project of Institute for Information Industry and sponsored by MOEA, Taiwan.
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