정부는 새로운 일자리 창출과 지속적인 경제 개발을 위한 수단으로서 창업을 지원하는 다양한 정책을 실시하고 있다. 창업이 새로운 일자리 창출과 지속적인 경제 개발에 이바지하기 위해서는 창업 성공률이 제고되어야 한다. 창업의 성공은 창업가의 역량, 업종별 고객 수요 및 경쟁 강도, 특정 업종에 대한 창업가와 적합도 등 복합적인 요인에 의해 결정될 것이다. 지금까지의 창업연구는 창업가의 특성과 태도 등 내적 요인에 치우쳐 있으며, 업종별 고객수요, 경쟁강도 등 외적 요인 및 특정 업종에 대한 창업가의 적합도 등 상호작용 요인에 관한 연구는 부족한 실정이다. 내적 요인, 외적 요인, 상호작용 요인을 체계화하려는 시도 또한 부족하다. 본 연구는 창업 성공에 영향을 미치는 복합적인 요인에 관한 지식을 체계적으로 수집하여 저장하고, 이를 활용할 수 있는 지식 베이스로서 창업 온톨로지의 필요성을 제안하고, 창업 온톨로지의 구축 활용 방안을 제시한다. 본 연구는 창업 온톨로지의 필요성을 최초로 제안하고, 창업 온톨로지를 구축 활용하는 방안을 종합적으로 제시한다는 점에서 의의가 있다.
The purpose of this paper is to develop the metadata on the information of research result in Science and technology and to design the domain knowledge structure using semantic web technology for further implementation. In this paper, we first analyze the existing theories and techniques related to the metadata in such fields as R&D research result, international standard, and semantic web. Then, we extract and group the relevant factors from Dublin Core, CERIF, and the research results for building the integrated metadata framework. Based on our proposed metadata, we design a domain knowledge structure which employs RDF/RDFS as knowledge representation tool. Therefore, we can implement the ontology which produce the 'intelligent' information service and improve the interoperability between the research institutions. Also, the metadata can be used as the basis for developing National R&D Performance Information, and in terms of research institutions, can be used as tools for managing the their own research results information systematically and consistently.
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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.385-388
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2002
인터넷과 첨단 기술의 발달로 생물학적 정보에 대한 온라인 데이터베이스들이 급증하고 있으나, 데이터가 방대하고 형식이 다양하여 생물학자들이 정보를 얻는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 단백질과 핵산 정보를 제공하는 NCBI에서, 사용자가 질의에 따른 웹 문서로부터 정보를 추출하여 사용자의 특성에 따른 데이터베이스를 구축, 관리하여 주는 시스템을 제안한다. 온톨로지를 이용하여 질의의 모호성을 보완한다. 웹 문서로부터 추출된 데이터를 저장하는 단계에서도 데이터의 특징, 사용빈도에 따라 테이블을 분류하여 관리함으로써 검색과 관리의 효율성을 높인다. 본 논문은 서열정보 분석을 하는 생물학 연구자들에게 데이터베이스를 쉽게 구축하고 서열정보를 분석하기 좋은 인터페이스를 제공하는 것을 목적으로 한다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.3
no.2
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pp.6-15
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2015
Since the advent of Linked Data (LD) as a method for building webs of data, there have been many attempts to apply and implement LD in various settings. Efforts have been made to convert bibliographic data in libraries into Linked Data, thereby generating Library Linked Data (LLD). However, when memory institutions have tried to link their data with external sources based on principles suggested by Tim Berners-Lee, identifying appropriate vocabularies for use in describing their bibliographic data has proved challenging. The objective of this paper is to discuss the potential role of Linked Open Vocabularies (LOV) in providing better access to various open datasets and facilitating effective linking. The paper will also examine the ways in which memory institutions can utilize LOV to enhance the quality of LLD and LLD-based ontology design.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.373-376
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2018
만성 염증성 장질환인 크론병은 위장관 전체에서 발병할 수 있으며, 국내에서도 발병률이 증가하고 있다. 특히, 크론병은 다른 궤양성 대장질환과 유사한 증상을 보일 수 있어 크론병을 진단하는데 어려움이 있다. 이로 인해 크론병 진단 가이드라인이나 크론병과 유사한 증상을 보이는 질병 감별에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 연구에는 크론병에 대한 절차적인 진단 과정이 기술되지 않아, 크론병 진단을 위한 검사 과정에서 과다한 검사가 시행될 우려가 있다. 따라서 본 논문에서는 크론병과 유사한 증상을 보이는 궤양성 대장질환을 감별하기 위해 중복성 및 절차적인 연관성, 질병의 진단 조건을 분석하여 감별 규칙으로 정의하고, 이를 기반으로 크론병 진단 프로세스를 제안한다. 제안하는 프로세스를 체계적으로 정의하고 온톨로지로 시각화함으로써 크론병과 유사한 증상을 보이든 대장질환올 감별하고, 효과적으로 크론병을 진단하는데 도움을 줄 수 있다.
Recently, semantic web technology, represented by ontology building, is being combined with web services technology, creating 'Semantic Web Services' as a new promising field in information retrieval research. Accordingly, many brokering and matchmaking agents are being developed and used in the field. However, literature review revealed that most models do not take QoS(Quality of Services) into consideration. In this study, a QoS-augmented matchmaking algorithm is developed based on service availability, response time, maximum transaction amount, reliability, accessibility and price as critical QoS items. A prototype for Intelligent Semantic Web Services System is developed using publicly available data. Performance test was conducted and reported at the end.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.737-740
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2013
The widespread use of smart home appliances with smart home networking is leading to a next generation of a new technology that exploit user contextual information to provide a richer experience. However, in the most part of home networking systems the intelligent personalization services between user and home appliances have not been adequately supplied in respect of the long lifespan of the legacy home appliances. In addition, without installing smart home appliances when constructing new building the users can not use this service. To use this service, the legacy home appliance need to attach enabler equipped with the various sensors just as it is smart home appliances. The goal is to create a service that enables appliances to exchange information and control their actions through the IoT gateway to achieve nonintrusive behavior and customized services without human intervention. In this paper, we propose a ontology model to represent the user context to be able to induce right service automatically and use it to discover, utilize and enhance different services in real time that the user may be interested in.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2016.05a
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pp.87-88
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2016
In order to assess the design value of engineering work from the point of view of LCC (Life Cycle Cost) in Korea, it is mandatory for all construction works that the total construction costs are over 10 billion won. The LCC includes initial construction costs, maintenance & operation costs, energy costs, end-of-life costs, and so on. Among these, the portion for maintenance & operation costs for a building is sizeable, as compared to the initial construction costs. Furthermore, the paradigm for construction industry has rapidly shifted from 2D to BIM, which includes design planning and data management. However, the study of BIM-based LCC analysis is not adequate today, even though all domestic construction projects ordered by the Public Procurement Service have to adopt BIM. Therefore, this study suggests a methodology of BIM-based LCC analysis that is particularly focused on repair and replacement (R&R) cost. For this purpose, we defined requirements of calculating R&R cost and extracted X from the relevant IFC data. Thereafter, we input them to the ontology of calculating the initial construction costs to obtain an objective output. Finally, in order to automatically calculate R&R cost, mapping with R&R criteria was performed. We expect that our methodology will contribute to more efficiently calculate R&R cost and, furthermore, that this methodology will be applicable to all range of total LCC. Thus, the proposed process of automatic BIM-based LCC analysis will contribute to making LCC analysis more fast and accurate than it is at present.
As the web of data is increasingly producing large RDFS datasets, it becomes essential in building scalable reasoning engines over large triples. There have been many researches used expensive distributed framework, such as Hadoop, to reason over large RDFS triples. However, in many cases we are required to handle millions of triples. In such cases, it is not necessary to deploy expensive distributed systems because logic program based reasoners in a single machine can produce similar reasoning performances with that of distributed reasoner using Hadoop. In this paper, we propose a scalable RDFS reasoner using logical programming methods in a single machine and compare our empirical results with that of distributed systems. We show that our logic programming based reasoner using a single machine performs as similar as expensive distributed reasoner does up to 200 million RDFS triples. In addition, we designed a meta data structure by decomposing the ontology triples into separate sectors. Instead of loading all the triples into a single model, we selected an appropriate subset of the triples for each ontology reasoning rule. Unification makes it easy to handle conjunctive queries for RDFS schema reasoning, therefore, we have designed and implemented RDFS axioms using logic programming unifications and efficient conjunctive query handling mechanisms. The throughputs of our approach reached to 166K Triples/sec over LUBM1500 with 200 million triples. It is comparable to that of WebPIE, distributed reasoner using Hadoop and Map Reduce, which performs 185K Triples/sec. We show that it is unnecessary to use the distributed system up to 200 million triples and the performance of logic programming based reasoner in a single machine becomes comparable with that of expensive distributed reasoner which employs Hadoop framework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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