As information resources have become more various and the number of the resources has increased, knowledge customization on the social web has been becoming more difficult. To reduce the burden, we offer a framework for context-based similarity calculation for knowledge customization using ontology on the CBR. Thereby, we newly developed context- and intensity-based similarity calculation methods which are applied to extraction of the most similar case considered semantic similarity and syntactic, and effective creation of the user-tailored knowledge using the selected case. The process is comprised of conversion of unstructured web information into cases, extraction of an appropriate case according to the user requirements, and customization of the knowledge using the selected case. In the experimental section, the effectiveness of the developed similarity methods are compared with other edge-counting similarity methods using two classes which are compared with each other. It shows that our framework leads higher similarity values for conceptually close classes compared with other methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.10
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pp.149-161
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2013
In this paper, we propose a novel approach to construction of classification hierarchies for user tags of folksonomies, using WordNet-based Formal Concept Analysis tool, called TagLighter, which is developed on this research. Finally, to give evidence of the usefulness of this approach in practice, we describe some experiments on user tag data of Bibsonomy.org site. The classification hierarchies of user tags constructed by our approach allow us to gain a better and further understanding and insight in tagged data during information retrieval and data analysis on the folksonomy-based systems. We expect that the proposed approach can be used in the fields of web data mining for folksonomy-based web services, social networking systems and semantic web applications.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.7
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pp.31-45
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2019
The core technologies for intelligent services today are deep learning, that is neural networks, and parallel and distributed processing technologies such as GPU parallel computing and big data. However, for intelligent services and knowledge sharing services through globally shared ontologies in the future, there is a technology that is better than the neural networks for representing and reasoning knowledge. It is a knowledge representation of IF-THEN in RIF or SWRL, which is the standard rule language of the Semantic Web, and can be inferred efficiently using the rete algorithm. However, when the number of rules processed by the rete algorithm running on a single computer is 100,000, its performance becomes very poor with several tens of minutes, and there is an obvious limitation. Therefore, in this paper, we analyze the past and current studies on parallel and distributed processing of rete algorithm, and examine what aspects should be considered to implement an efficient rete algorithm.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.6
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pp.31-40
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2012
Ubiquitous technology influences on various firms of contents needed for self-healthcare, as it fuses into medical services. Particularly, rapid changes in the web and mobile environment, requiring various sorts of healthcare and its related contents, make efficiency of search more important. Personalized contents needs to be more refined as well as the existing simple keyword-centered searching method needs to be more effective in order to meet both requirements and characteristics of each patient or each user. A precise semantic searching method is required for a system to understand promptly the meaning of a contents. In this respect, to build a healthcare ontology has its own significance. This study builds up a system model that can be utilized practically in existing systems by setting up the Food Class and its sub-class among the healthcare contents with Protege tool and then materializing constraints and its relationships between each class. The healthcare contents ontology provides patients or users with a platform which can search the needed information promptly and precisely.
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.
Purpose: This study is addressing the establishment of the knowledge information system supplying the quality management of weapon system. It is going to support the continuous quality management through the linkages and integration between the product structure and the quality information. Methods: The interrelated relationship of the product structure information and quality information of weapon system would be expressed explicitly by taking advantage of the ontology concept. The quality information of distributed systems would be integrated through the SOA(Service Oriented Architecture)-based Web services. After defining the inference rules, which could be utilized in the quality management, in the constructed knowledge information system, the quality information would be inferred through the queries. Results: By building the integrated quality information knowledge system through the ontology and SOA, the connectivity between the product structures and dispersed quality information was enhanced. The utility and applicability of this study were checked up through the inferences on the products and quality information by using the information built by the semantic relationship of facts. Conclusion: We established the knowledge and information system as a systematic approach to support the quality management of weapon system. This is not affected by the organizations and systems, and it seems that it could be utilized across the quality management as the efficient knowledge sharing architecture supporting the quality management of weapon systems in the aspect of the product integration.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.4
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pp.185-193
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2008
In spite of rapid development of IT-related meteorology and services, human users still ought to check the weather information manually as they did before because traditional weather information retrieval is based on pull-type and human interpretation. Furthermore, the automatic machine-driven weather information processing has been neglected for a long time although the intelligent weather information processing is expected to be very useful for personal daily life and ubiquitous computing. In this paper, we discussed a design of GRIB based ontology to enable smart weather information processing. GRIB is the general purposed and world-wildly used weather data format approved by the World Meteorological Organization. With the designed ontology and the inference system containing Jess engine, several intelligent weather applications have been implemented and tested to verify the virtue of machine-driven weather information processing.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2008.10a
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pp.103-108
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2008
주제어는 정보 서비스를 비롯한 여러 응용 분야들에서 유용하게 사용되는 지식이지만, 주제어 간 관계가 다양할 뿐만 아니라 목적에 맞도록 개별적으로 설계됨으로써 주제어 관계 속성 유형과 무관하게 공유가 가능한 주제어 공통 표현 모델이 제시되지 못하였다. 본 연구는 응용 분야, 온톨로지 종류와 무관하게 적용될 수 있으며 시맨틱 웹 서비스 간 공유가 가능한 주제어 공통 표현 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해, 주제어 관계를 범용 클래스로 정의하고, 주제어 관계 속성 유형을 데이터타입 속성 (Datatype Property)으로 선언하였다. 또한, 주제어 역시 그 속성 유형을 데이터타입 속성으로 선언하였는데, 결국 다양한 유형의 관계들을 용이하게 표현할 수 있도록 하기 위한 것이다. 실험을 위해 주제어 간 관계수가 70,804,233개이며 주제어 관계 속성 유형이 4가지인 과학 기술 기반 정보 온톨로지와 주제어 간 관계수가 44,147개이며 주제어 관계 속성 유형이 13가지인 표준 정보 온톨로지를 대상으로 본 연구에서 제안한 주제어 공통 표현 모델을 적용하였으며 총 284,744,802개의 RDF(Resource Description Framework) Triple을 생성하였다.
Website creations and their renewal process are very difficult due to ever-changing mobile environments such as various operating systems and mobile devices. In this regard, HTML5 serves as the solution and guideline to developing well-functioning websites. Mobile websites using HTML5 can provide consistent contents and services even though users access them through various OS or device types. This paper examines a possibility of the HTML5-based website for a local private college located in Busan. For this, location-based map service and semantic auto dialing webform service have been implemented. After making the website available, students and staff members were satisfied with the improvement in the speed of loading time and error free contents service. In the future, the rest of HTML5 functionalities are planned to be implemented sequentially.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.8
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pp.2571-2586
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2022
The rapid popularity of government social media has generated huge amounts of text data, and the analysis of these data has gradually become the focus of digital government research. This study uses Python language to analyze the big data of the Chinese provincial government Weibo. First, this study uses a web crawler approach to collect and statistically describe over 360,000 data from 31 provincial government microblogs in China, covering the period from January 2018 to April 2022. Second, a word separation engine is constructed and these text data are analyzed using word cloud word frequencies as well as semantic relationships. Finally, the text data were analyzed for sentiment using natural language processing methods, and the text topics were studied using LDA algorithm. The results of this study show that, first, the number and scale of posts on the Chinese government Weibo have grown rapidly. Second, government Weibo has certain social attributes, and the epidemics, people's livelihood, and services have become the focus of government Weibo. Third, the contents of government Weibo account for more than 30% of negative sentiments. The classified topics show that the epidemics and epidemic prevention and control overshadowed the other topics, which inhibits the diversification of government Weibo.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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