The World Wide Web is transitioning from being a mere collection of documents that contain useful information toward providing a collection of services that perform useful tasks. The emerging Web service technology has been envisioned as the next technological wave and is expected to play an important role in this recent transformation of the Web. By providing interoperable interface standards for application-to-application communication, Web services can be combined with component based software development to promote application interaction and integration both within and across enterprises. To make Web services for service-oriented computing operational, it is important that Web service repositories not only be well-structured but also provide efficient tools for developers to find reusable Web service components that meet their needs. As the potential of Web services for service-oriented computing is being widely recognized, the demand for effective Web service discovery mechanisms is concomitantly growing. A number of techniques for Web service discovery have been proposed, but the discovery challenge has not been satisfactorily addressed. Unfortunately, most existing solutions are either too rudimentary to be useful or too domain dependent to be generalizable. In this paper, we propose a Web service organizing framework that combines clustering techniques with string matching and leverages the semantics of the XML-based service specification in WSDL documents. We believe that this is one of the first attempts at applying data mining techniques in the Web service discovery domain. Our proposed approach has several appealing features : (1) It minimizes the requirement of prior knowledge from both service consumers and publishers; (2) It avoids exploiting domain dependent ontologies; and (3) It is able to visualize the semantic relationships among Web services. We have developed a prototype system based on the proposed framework using an unsupervised artificial neural network and empirically evaluated the proposed approach and tool using real Web service descriptions drawn from operational Web service registries. We report on some preliminary results demonstrating the efficacy of the proposed approach.
It has lately been recognized that the sharing and exchanging of the research results information is the critical factor to improve the research productivity. So many institutions are planning or developing the information systems which provide the research information services for researcher. But it has very difficulty in integrating the research resources information due to the dispersion and heterogeneity in data sources, and semantic and structural difference in describing data. We propose the semantic web based methodology and conceptual framework for raising the interoperability of metadata about research results information, which will support the integration of the distributed research data for information services in the end. We first introduce the ontology which is developed based on Standard Metadata of Research Results Information published by STISC. Then to show the applicability in real-world environment, we express the metadata of research information in RDF/RDFS according to ontology. Finally we proposed the conceptual architecture of research information service system which shows the main components, the functional requirements, and the principal and design direction at implementing the system.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.8
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pp.3070-3075
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2010
Through Web 2.0 days, the end users express their opinions and thoughts for blogs and community spaces on the Internet. These opinions and thoughts are used to purchase products, however, users only refer to a few comments not overall opinions. Opinion Analysis System is an opinion search, developed from a natural language search, which analyzes the product's positive or negative evaluations using opinions of products and services on the Internet. In this paper, we suggest a syntactic analysis and inverse processing system that studies and processes 'Positive', 'Negative', 'Neutral' in addition to 'Inverse' information to analyze 'positive' or 'negative' for the core of sentences in Opinion Analysis Service.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.5
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pp.432-441
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2002
Though many services offer useful information on internet, computer users are not so familiar with such services that they need an assistant system to use the services easily In the case of web sites, for example, the operators answer the users e-mail questions, but the increasing number of users makes it hard to answer the questions efficiently. In this paper, we propose an assistant system which responds to the users questions automatically and helps them browse the Hanmail Net FAQ (Frequently Asked Question) conceptually. This system uses two-level self-organizing map (SOM): the keyword clustering SOM and document classification SOM. The keyword clustering SOM reduces a variable length question to a normalized vector and the document classification SOM classifies the question into an answer class. Experiments on the 2,206 e-mail question data collected for a month from the Hanmail net show that this system is able to find the correct answers with the recognition rate of 95% and also the browsing based on the map is conceptual and efficient.
As the semantic web receives higher concern with an intensified necessity in these days, the research on the ontology as its core technology has been carried out in various fields. The ontology has been adopted as an alternative to work out lots of problematic issues resulted from the insufficient vocabulary selection rules in folksonomy, widely accepted under Web 2.0. Therefore the importance of research to complementarily consolidate the two disciplines, the folksonomy and the ontology, has been increased. Based on this idea this research proposes a system, which pulls out, using open services, the location information tags from folksonomy-based metadata, ultimately extracts, following location information analyses, spatial relationships among tags, and in turn automatically constructs self-correcting location information domain ontology. The system devised in this study will associate data derived from easily accessible folksonomy with meaningful and technological information from ontology.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.11B
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pp.758-771
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2005
Information systems in current corporations are managing and storing large data officially happened on individual and various databases. Corporations for migrating the stored data from these individual databases are adopting with technologies of EAI, MDR, DW etc.. However these technologies are not only required to expenses introduction charge and maintenance cost but also have problems of heterogeneous environment required per each vender In this paper, to solve problems of these current existing technologies, we propose to design our data migration system to migrate source data and semantic constraint condition between heterogeneous relation databases based on web service. As corporations use web services, they can reduce introduction expense and maintenance cost because of using current existent web environment. Each system can independently migrate XML based data against any platform, system environment, and Implementation language.
Recently international organizations such as ISO/TC211, OGC, INSPIRE (Infrastructure for Spatial Information in Europe) make an effort to share geospatial data using semantic web technologies. In addition, smart phone and social networking services enable community-based opportunities for participants to share issues of a social phenomenon based on geographic area, and many researchers try to find a method of extracting issues from that. However, serviceable spatial ontologies are still insufficient at application level, and studies of spatial information extraction from SNS were focused on user's location finding or geocoding by text mining. Therefore, a study of extracting spatial phenomenon from social media information and converting it into geosemantic knowledge is very usable. In this paper, we propose a framework for extracting keywords from micro-blog, one of the social media services, finding their relationships using data mining technique, and converting it into spatiotemopral knowledge. The result of this study could be used for implementing a related system as a procedure and ontology model for constructing geoseem antic issue. And from this, it is expected to improve the effectiveness of finding, publishing and analysing spatial issues.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.1
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pp.210-217
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2013
The development of collaboration among information systems in accordance with changes in enterprises' business environment brings about the problems of duplication of the existing business services and increase in costs of maintenance. Accordingly, Web service has been suggested as the standard of distributed computing to prevent the duplication of services within the same business domain and to attain the services that are already being utilized. But since the data needed for Web services are not standardized, it is difficult for the users to find services that meet diverse business purposes. In this paper, we construct an ontology-based collaboration system for service interoperability. The ontology can support fusion service by finding services which are existed interdependently under the distributed environment for collaboration processing. The role of the collaborative system includes development, registration and call of services based on ontology. A local systems request collaboration support through the service profile. Collaborative system supports the development of service using the service profiles, represents the semantic association between real data through system ontology, and infers relationship between instances contained in the services. Based on this, we applied the travel booking services for collaboration system. As a result, service can be managed effectively preventing collision in collaborative system, and we verify that the mapping between system is reduced.
Many methods had been developed to improve the accuracy of extracting information from a vast amount of data. This paper combined a number of natural language processing methods such as NER (named entity recognition), sentence extraction, and part of speech tagging to carry out text analysis. The data source is comprised of texts obtained from the web using a domain-specific data extraction agent. A framework for the extraction of information from unstructured data was developed using the aforementioned natural language processing methods. We simulated the performance of our work in the extraction and analysis of texts for the detection of organizational structures. Simulation shows that our study outperformed other NER classifiers such as MUC and CoNLL on information extraction.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.47
no.4
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pp.613-627
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2010
Ships and off-shore plants have very long lifecycles. Design data of ships and off-shore plants are used as master data in the subsequent phases after the design phase. Therefore, it is an important issue how to convert native design data generated from commercial shipbuilding CAD systems into neutral data with the use of international industrial data standards. International standard-based exchange of ship outfitting and off-shore plant data needs the construction of a library for specifications data of equipment and materials and the provision of external referencing mechanism for retrieving data stored in the library. This paper proposes an approach to construct a specifications data library with the use of ISO 15926 process plants. This library is used for providing specifications data through external referencing when translating ship outfitting data from TRIBON system into ISO 10303 STEP AP 227-formed data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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