With the evolution to distributed computing technology, the concept of conventional client/server function has been advanced to Service-Oriented Architecture, which can share the information between heterogeneous systems as services. To success Service-Oriented Architecture, the conjunction between business layer and application layer is one of the important techniques. In this paper, we classify services into two views, vertical and horizontal, and introduce matching technique with service classification for SOA.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.7
no.3
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pp.11-23
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2011
Recently, Open APIs are getting attention with the advent of Web 2.0. Open APIs are used to combine services and generate new services by Mashup. However, the growing number of available Open APIs raises a challenging issue how to locate the desired APIs. We automatically build ontologies from WSDL, WADL, HTML, and their underlying semantics. The key ingredient of our method is a technique that clusters input/output parameters in the collection of API methods into semantically meaningful concepts, and captures the hierarchical relationships between the terms contained in a parameter. These semantic ontologies allow search engines to support a similarity search for Open APIs based on various protocols such as SOAP, REST, JavaScript, and XML-RPC, and significantly improve the quality of APIs matching by the clustering and hierarchical relationships mechanism.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.2
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pp.37-46
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2016
The difference between definition time of GPS (Global Positioning System) position data and actual display time of car positions on a map could reduce the accuracy of car positions displayed in PND (Portable Navigation Device)-type CNS (Car Navigation System). Due to the time difference, the position of the car displayed on the map is not its current position, so an improved method to fix these problems is required. It is expected that a method that uses predicted future positionsto compensate for the delay caused by processing and display of the received GPS signals could mitigate these problems. Therefore, in this study an analysis was conducted to correct late processing problems of map positions by mapmatching using a Kalman filter with only GPS position data and a RRF (Road Reduction Filter) technique in a light-weight CNS. The effects on routing services are examined by analyzing differences that are decomposed into along and across the road elements relative to the direction of advancing car. The results indicate that it is possible to improve the positional accuracy in the along-the-road direction of a light-weight CNS device that uses only GPS position data, by applying a Kalman filter and RRF.
This paper proposes a virtual target overlay technique for a realistic training simulation which projects a virtual target on ground-based CCD images according to an appointed scenario. This method creates a realistic 3D model for instructors by using high resolution GeoTIFF (Geographic Tag Image File Format) satellite images and DTED(Digital Terrain Elevation Data), and it extracts road areas from the given CCD images for both instructors and trainees, Since there is much difference in observation position, resolution, and scale between satellite Images and ground-based sensor images, feature-based matching faces difficulty, Hence, we propose a moving synchronization technique that projects the targets on sensor images according to the moving paths marked on 3D satellite images. Experimental results show the effectiveness of the proposed algorithm with satellite and sensor images of Daejoen.
Background: In recent years, studies have shown conflicting results regarding the benefits of dietary supplements in reducing healthcare expenditures. This study aimed to address this inconsistency by examining the association between supplement consumption and health expenditures using nationally representative data from the Korea Health Panel Survey (2019-2020). Methods: A 1:1 matched case-control dataset was established using propensity score matching technique based on supplement consumption. Then, total annual healthcare expenditures were compared between the two groups. In addition, a multivariate regression analysis (Proc Surveyreg) was performed to determine the association between the supplement consumption and medical costs. Results: The supplement user group spent about 1.72 million Korean won, while the non-user group spent about 1.43 million Korean won on medical services (p=0.0186). The results of multivariate regression showed that the costs were approximately 26.15% higher in the user group than in the non-user group (p=0.0004). Conclusion: Contrary to the previous studies that have shown the benefits of supplement use in reducing healthcare costs, this study showed that those who consistently consumed supplements spent more on medical services. This can be interpreted in the same context as previous studies suggesting that dietary supplement intake is a healthy behavior for managing one's health. However, we caution against drawing firm conclusions due to data limitations. Further analysis using patient-level epidemiologic data is needed.
As attacks in cyber space become advanced and complex, monotonous defense approach of one-one matching manner between attack and defense may be limited to defend them. More efficient defense method is required. This paper proposes multi layers security scheme that can support to defend assets against diverse cyber attacks in systematical and adaptive. We model multi layers security scheme based on Defense Zone including several defense layers and also discuss essential technical elements necessary to realize multi layers security scheme such as cyber threats analysis and automated assignment of defense techniques. Also effects of multi layers security scheme and its applicability are explained. In future, for embodiment of multi layers security scheme, researches about detailed architecture design for Defense Zone, automated method to select the best defense technique against attack and modeling normal state of asset for attack detection are needed.
As the online e-commerce market growing, the need for a recommender system that can provide suitable products or services to customer is emerging. Recently, many studies using the sentiment score of online review have been proposed to improve the limitations of study on recommender systems that utilize only quantitative information. However, this methodology has limitation in extracting specific preference information related to customer within online reviews, making it difficult to improve recommendation performance. To address the limitation of previous studies, this study proposes a novel recommendation methodology that applies deep learning technique and uses various linguistic factors within online reviews to elaborately learn customer preferences. First, the interaction was learned nonlinearly using deep learning technique for the purpose to extract complex interactions between customer and product. And to effectively utilize online review, cognitive contents, affective contents, and linguistic style matching that have an important influence on customer's purchasing decisions among linguistic factors were used. To verify the proposed methodology, an experiment was conducted using online review data in Amazon.com, and the experimental results confirmed the superiority of the proposed model. This study contributed to the theoretical and methodological aspects of recommender system study by proposing a methodology that effectively utilizes characteristics of customer's preferences in online reviews.
Zhao, Bi-Cheng;Rosli, Ahmad Nurzid;Jang, Chol-Hee;Lee, Kee-Sung;Jo, Geun-Sik
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.18
no.1
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pp.1-21
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2012
In recent years, mobile phone has experienced an extremely fast evolution. It is equipped with high-quality color displays, high resolution cameras, and real-time accelerated 3D graphics. In addition, some other features are includes GPS sensor and Digital Compass, etc. This evolution advent significantly helps the application developers to use the power of smart-phones, to create a rich environment that offers a wide range of services and exciting possibilities. To date mobile AR in outdoor research there are many popular location-based AR services, such Layar and Wikitude. These systems have big limitation the AR contents hardly overlaid on the real target. Another research is context-based AR services using image recognition and tracking. The AR contents are precisely overlaid on the real target. But the real-time performance is restricted by the retrieval time and hardly implement in large scale area. In our work, we exploit to combine advantages of location-based AR with context-based AR. The system can easily find out surrounding landmarks first and then do the recognition and tracking with them. The proposed system mainly consists of two major parts-landmark browsing module and annotation module. In landmark browsing module, user can view an augmented virtual information (information media), such as text, picture and video on their smart-phone viewfinder, when they pointing out their smart-phone to a certain building or landmark. For this, landmark recognition technique is applied in this work. SURF point-based features are used in the matching process due to their robustness. To ensure the image retrieval and matching processes is fast enough for real time tracking, we exploit the contextual device (GPS and digital compass) information. This is necessary to select the nearest and pointed orientation landmarks from the database. The queried image is only matched with this selected data. Therefore, the speed for matching will be significantly increased. Secondly is the annotation module. Instead of viewing only the augmented information media, user can create virtual annotation based on linked data. Having to know a full knowledge about the landmark, are not necessary required. They can simply look for the appropriate topic by searching it with a keyword in linked data. With this, it helps the system to find out target URI in order to generate correct AR contents. On the other hand, in order to recognize target landmarks, images of selected building or landmark are captured from different angle and distance. This procedure looks like a similar processing of building a connection between the real building and the virtual information existed in the Linked Open Data. In our experiments, search range in the database is reduced by clustering images into groups according to their coordinates. A Grid-base clustering method and user location information are used to restrict the retrieval range. Comparing the existed research using cluster and GPS information the retrieval time is around 70~80ms. Experiment results show our approach the retrieval time reduces to around 18~20ms in average. Therefore the totally processing time is reduced from 490~540ms to 438~480ms. The performance improvement will be more obvious when the database growing. It demonstrates the proposed system is efficient and robust in many cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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