In recent years, the web services composition has received much attention. By web services composition, we mean providing a new service that does not exist on the repository. In this paper, we propose a new system called PSR for web services composition search using a relational database. We also propose algorithms for pre-computing web services composition using joins and indices. We store ontologies from web services in RDBMS, so that the PSR system returns web services composition in order of similarity with user query through the degree of the ontology matching. We demonstrated that our pre-computing web services composition approach in RDBMS yields lower execution time and good scalability when handling a large number of web services and user queries.
The feature models representing the common and variable concepts among the software products and the feature configurations generated by selecting the features to be included in the target product are the essential components in the software product lines methodology. Although the researches on the formal semantics and reasoning of the feature models and feature configurations are in progress, the researches on feature model ontologies and feature configuration validation using the semantic web technologies are yet insufficient. This paper defines the formal semantics of the feature models and proposes a feature configuration validation technique based on ontology and semantic web technologies. OWL(Web Ontology Language), a semantic web standard language, is used to represent the knowledge in the feature models and the feature configurations. SWRL(Semantic Web Rule Language), a semantic web rule languages, is used to define the rules to validate the feature configurations. The approach in this paper provides the formal semantic of the feature models, automates the validation of feature configurations, and enables the application of various semantic web technologies, such as SQWRL.
Methodology of ontology building based on Web resources will not only reduce significantly the ontology construction period, but also enhance the quality of the ontology. Remarkable progress has been achieved in this regard, but they encounter similar difficulties, such as the Web data extraction and knowledge acquisition. This paper researches on the characteristics of ontology construction data, including dynamics, largeness, variation and openness and other features, and the fundamental issue of ontology construction - formalized representation method. Then, the key technologies used in and the difficulties with ontology construction are summarized. A software Model-OntoMaker (Ontology Maker) is designed. The model is innovative in two regards: (1) the improvement of generality: the meta learning machine will dynamically pick appropriate ontology learning methodologies for data of different domains, thus optimizing the results; (2) the merged processing of (semi-) structural and non-structural data. In addition, as known to all wetland researchers, information sharing is vital to wetland exploitation and protection, while wetland ontology construction is the basic task for information sharing. OntoMaker constructs the wetland ontologies, and the model in this work can also be referred to other environmental domains.
Recently according to the WIPO's policy of preserving traditional knowledge, constructing the database of traditional knowledge is in progress. To maximize the retrieving power of the knowledge resource systems which will be developed later, it is necessary to construct the ontology for the concepts used by traditional knowledge. In order to construct the ontology systematically, a standardized ontology representation method is needed, and OWL(Web Ontology Language) is the recommendation of W3C(World Wide Web Consortium) and is widely used. Ontology tools can be used to ease the construction of OWL ontology, but no research about the comparison of OWL ontology tools exists. This paper compares the tools of OWL by an objective point of view and with that one can make a decision of using the appropriate tool for constructing OWL ontologies.
Recently, there have been a lot of works trying to realize automated composition of semantic web services though application of AI planning techniques. The traditional AI planning techniques, however, have some limitations: it is not easy to represent a web service process with complex control constructs as an action or a plan; it is hardly possible to consider enough the rich information contained in domain ontologies during the planning process; it is impossible to model directly the data flow from the outputs of a web service to the inputs of another web service; it is difficult to predict and deal with uncertainty and dynamics of the environment because the plan generation phase is supposed to be separated from the plan execution phase. In order to overcome some of these limitations, this paper suggests a reactive planning approach to automated composition of semantic web services. Through some experiments using several e-commerce web services, we found that the reactive planning is an effective way to realize automated composition of semantic web services.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.1
s.33
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pp.101-112
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2005
Recently, one of the most challenging Problems is to compose web services dynamically, that is, on demand. In particular, when a functionality that cannot be directly realized by existing services is required, existing services may be combined together to fulfill the request. This paper is to implement the dynamic composition of web services using existing workflow technologies. Workflow systems play a major role in E-businesses. However, due to the composition of web services using workflows differs from the design of traditional workflow systems, two problems need to be solved. (1) how to efficiently discover web services and (2) how to facilitate the interoperability of heterogeneous web services. In this paper, we present a matching algorithm for web service discovery and propose an approach based on the use of ontologies to facilitate the integration of web services. Finally, we have built a prototype system to illustrate how to the dynamic composition of web services are achieved.
It has been proposed diverse methods to use web information efficiently as the size of information is increasing. Most of search systems use a keyword-based method that mostly relies on syntactic information. They cannot utilize semantic information of documents and thus they could generate to users. To solve shortcoming in searching documents, a technique using the Semantic Web is suggested. A semantic web can find relevant information to users by employing metadata which are represented using standard ontologies. Each document is annotated with a metadata which can be reasoned by agents. In this paper, we propose a search system using semantic web technologies. Our semantic search system analyzes semantically questions that user input, and get resolution information that user want. To improve efficiency and accuracy of semantic search systems, this paper proposes DQL(DAML Query Language) engine that employs inference engine to execute reasoning and DQL converter that changes keyword form question of the user to DQL.
For the management of a knowledge system, systems that automatically infer and manage scalable knowledge are required. Most of these systems use ontologies in order to exchange knowledge between machines and infer new knowledge. Therefore, approaches are needed that infer new knowledge for scalable ontology. In this paper, we propose an approach to perform rule based reasoning for scalable SHIF ontologies in a spark framework which works similarly to MapReduce in distributed memories on a cluster. For performing efficient reasoning in distributed memories, we focus on three areas. First, we define a data structure for splitting scalable ontology triples into small sets according to each reasoning rule and loading these triple sets in distributed memories. Second, a rule execution order and iteration conditions based on dependencies and correlations among the SHIF rules are defined. Finally, we explain the operations that are adapted to execute the rules, and these operations are based on reasoning algorithms. In order to evaluate the suggested methods in this paper, we perform an experiment with WebPie, which is a representative ontology reasoner based on a cluster using the LUBM set, which is formal data used to evaluate ontology inference and search speed. Consequently, the proposed approach shows that the throughput is improved by 28,400% (157k/sec) from WebPie(553/sec) with LUBM.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.15
no.1
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pp.43-67
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2004
The purpose of this study is to design semantic web and policy direction for national knowledge and information management. The paper describes all the components needed to accomplish the objective: 1) creating unchangeable and unique identifiers for metadata elements, resources, and ontology classes and properties; 2) recommending active use of XML namespaces; 3) establishing metadata and application profile standards for national integrated searching; 4)developing a metadata registry to promote semantic interoperability among metadata; 5) discussing the need of creating ontologies using W3C OWL and ISO Topic Maps; 6) providing intelligent search services based on metadata; and 7) presenting future directions and tasks of national knowledge and information management.
Useful emails influence on consumers' purchase behavior and activate them to visit retail stores. Regular contact with consumers by e-mail has positive effects on brand loyalty. However, email marketing has a limitation. Spam now accounts for over half of all e-mail traffic. The increase of email users has resulted in the dramatic increase of spam emails during the past few years. In this paper, we proposed an ontology-based system offering personalized email services to overcome such limitation. Our method is not the ontology-driven spam filtering, but a personalized content service considering personal interests and relations among people by using FOAF and domain ontologies. Our system was successfully tested in email marketing domain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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