Journal of the Korean Society for information Management
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v.21
no.2
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pp.249-267
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2004
Although MARC can define the detail cataloguing data, it has complex structures and frameworks to represent bibliographic information. On account of these idiosyncratic features of MARC, XML DTD or RDF/S that supports simple hierarchy of conceptual vocabularies cannot capture MARC formalism effectively. This study implements bibliographic ontology by means of abstracting conceptual relationships between bibliographic vocabularies of MARC. The bibliographic ontology is formalized with OWL that can represent the logical relations between conceptual elements and specify cardinality and property value restrictions. The bibliographic ontology in this study will provide metadata for cataloguing data and resolve compatibility problems between cataloguing systems. And it can also contribute the development of next generation bibliographic information system using semantic Web services.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.284-288
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2006
본 논문은 시맨틱 웹 기술이 융합된 지식기반 정보유통 플랫폼(OntoFrame-K$^{(R)}$)의 추론 서비스 시스템 (OntoThink-K$^{(R)}$)에서 이용되는 Persistent Model인 DBMS기반의 온톨로지 확장 모델에 대해 설명하고자 한다. OntoFrame-K$^{(R)}$는 대용량의 지식 데이터를 다루기 때문에 기존에 개발된 온톨로지 추론 엔진을 이용할 경우 많은 한계점을 가지게 된다. 따라서 우리는 대용량의 지식 데이터를 안정적으로 처리할 수 있으며 추론의 신뢰성과 정합성을 가지는 온톨로지 확장 모델을 설계, 구현하였다. 본 모듈은 OWL과 인스턴스 데이터를 트리플 형태로 변환하여 입력 받은 후, 온톨로지 스키마 규칙과 사용자 정의 규칙을 이용한 정방향 추론 방법으로 추론 서비스에서 필요한 지식데이터들을 생성하는 역할을 한다. 본 모델은 DBMS를 이용하여 대용량의 지식 데이터를 저장할 수 있으며, 추론 규칙에 따른 정방향 추론을 통해 지식 모델을 확장하기 때문에 데이터의 정합성이 보장된다.
Kim, Tae-Hong;Um, Jung-Ho;Cho, Min-Hee;Choi, Sung-Pil;Jung, Han-Min
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.423-425
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2012
비정형데이터의 분석을 위한 다양한 연구가 진행되면서 폭발적인 트리플 데이터 증가가 이루어졌다. 이는 결국 서비스 인프라의 병목현상을 초래하고 있으며, 그 해결책으로서 분산 병렬 아키텍처가 주목받고 있다. 본 논문은 대용량 시맨틱웹 자원을 저장, 적재, 질의 및 추론할 수 있는 트리플 저장소 특성에 가장 적합한 시스템 구조를 선정하기 위해 대용량 처리 능력, 데이터 처리 속도 및 안정성의 측면에서 연합 DBMS와 맵리듀스를 분석하는데 초점을 맞추고 있다. 분석 결과는 대용량 데이터 기반 트리플 저장소의 특성과 아키텍처의 유연성 및 향후 성능 개선 가능성을 판단하는 요소로 활용하여 맵리듀스 방식을 대용량 트리플 저장소에 적합한 방식으로 선정하였다. 본 연구는 대용량 데이터 기반 트리플 저장소 개발의 방향 수립을 위한 기반 연구로서 중요한 가치를 가진다.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.25
no.4
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pp.235-263
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2014
Library of Congress introduced BIBFRAME as a new bibliographic framework to enhance web accessibility of bibliographic records and their integration to Web of data. This study introduces BIBFRAME model and its current status, reviews BIBFRAME classes and properties, and presents a mapping between MARC21 and BIBFRAME. The study aims to help the understanding the deployment of BIBFRAME in bibliographic description. BIBFRAME categorizes bibliographic entities into Work-Instance, and employs RDF/XML and URIs to identify resources and specify semantics of the resources on the Web. It also suggests an Annotation entity to provide additional information produced by users and external organizations. BIBFRAME is significant in that it presents a new paradigm of bibliographic description and expands users' information discovery in the context of Linked Data. Continuous researches are required to support its content model agnostic application to diverse resource type, which may entail a modification of BIBFRAME model and vocabulary. It also calls for guidelines for using the complicated vocabulary in a coherent way.
Software change is an essential operation for software evolution. To maintain the system competently, managers as well as developers must be able to understand the structure of the system but the structure of software is hidden to the developers and managers who need to change it. In this paper, we present a system (OntCIA) for supporting change impact analysis for rating and billing domain based on the semantic web technology. The basic idea of OntCIA is to build a domain knowledge base using an OWL ontology and RDF to implement change impact analysis system that would support the managers and software developers in finding out information about structure of large software system. OntCIA allows users to incrementally build an ontology in rating and billing domain and provides useful information in response to user queries concerning the code, such as, for example 'Find the modules which have a role for confirming new subscription'. The strengths of OntCIA are its architecture for easy maintenance as well as semantic indexing by automatic reasoning.
Much research on ontology has been done during the last decade in order to represent knowledge and connect data semantically in AI and Semantic Web areas. However, ontologies might be represented and defined in different ways depending on knowledge and intention of users. It causes heterogeneity problem that the same concept can be differently expressed. This paper introduces a XOB (XMDR-based Ontology Builder) system based on XMDR to resolve the problem. XOB creates ontologies by reusing classes and relations defined in XMDR. XOB therefore is able to either solve or minimize the heterogeneity problem among ontologies. This paper introduces the conceptual model and overall architecture of the proposed system XOB. This paper defines the process, algorithm, ontology generation rule that is required to create ontologies by using concepts registered in XMDR. Our proposal supports higher standardization than the previous approaches, and it provides many advantages such as consistent concept usage, easy semantic exchange, and so on. Therefore, XOB enables high-quality ontology creation and reduces cost for ontology integration and system development.
As an effort to secure Semantic Web, in this paper, we introduce an RDF access authorization model based on an ontology hierarchy and an RDF triple pattern. In addition, we apply the authorization model to RDF query validation for approved access authorizations. A subscribed SPARQL or RQL query, which has RDF triple patterns, can be denied or granted according to the corresponding access authorizations which have an RDF triple pattern. In order to efficiently perform the query validation process, we first analyze some primary authorization conflict conditions under RDF subsumption inference, and then we introduce an efficient query validation algorithm using the conflict conditions and Dewey graph labeling technique. Through experiments, we also show that the proposed validation algorithm provides a reasonable validation time and when data and authorizations increase it has scalability.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2012.05a
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pp.261-262
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2012
최근 인터넷의 발달로 활발히 게시되고 있는 전문 지식 정보들이 유용한지를 판별하기 위해 시맨틱 웹 등의 기술을 이용한 다양한 소프트웨어들이 개발되고 있다. 이러한 소프트웨어들은 개별적으로 우수하게 지식을 판단할 수 있는 수단을 제공하지만, 이를 통합적으로 관리하여 사용자들의 요구에 적합하게 유용한 소프트웨어를 개발할 수 있는 시스템은 현재 미미한 상태이다. 따라서 이러한 소프트웨어 및 데이터를 통합적으로 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 소프트웨어 및 데이터의 통합을 통해 사용자가 원하는 소프트웨어를 등록하고, 이를 데이터와 통합하여 사용할 수 있는 실행 환경을 제공하는 콘텐츠 관리 시스템을 설계한다. 제안하는 시스템은 기존 콘텐츠 관리 시스템보다 사용자가 동적으로 소프트웨어를 등록 및 사용할 수 있는 환경을 제공하기 때문에 경제적인 측면에서는 비용을 절감할 수 있는 콘텐츠를 선택할 수 있으며, 관리적인 측면에서는 소프트웨어 및 데이터 자원의 재활용성을 높일 수 있다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.12
no.2
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pp.49-59
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2007
This paper is about an system which can perform automatic semantic annotation to actualize "Semantic Web." Since it is impossible to tag numerous documents manually in the web, it is necessary to gather large Korean web documents as training data, and extract features by using natural language techniques and a thesaurus. After doing these, we constructed concept classifiers through the SVM (support vector machine) teaming algorithm. According to the characteristics of Korean language, morphological analysis and syntax analysis were used in this system to extract feature information. Based on these analyses, the concept code is mapped with Kadokawa thesaurus, which made it possible to map similar words and phrase to one concept code, to make training vectors. This contributed to rise the recall of our system. Results of the experiment show the system has a some possibility of semantic annotation.
Recently, with the rapid growth of LOD (Linked Open Data) existing methods based on a single machine have limitation in performance. Existing solutions use distributed framework such as Mapreduce in order to improve the performance. However, the MapReduce framework for processing SPARQL queries involves multiple MapReduce jobs and additional costs incurred. In addition, the problem of unnecessary data processing arises. In this study, we proposed a method to reduce the number of MapReduce jobs during SPARQL query processing and join indexes based on Bitmap for minimizing the costs of processing unnecessary data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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