Disaster sign data is confirmed data by the experts to the collected data from web and users. In this paper, we focused to make the risk scores to the data based on ontology technology. To analyse the data, first of all, we defined the ontological structure for 4 kinds of disaster types which consists of the bridges, workplaces, buildings, and walls. Base on the ontologies, collected the accidents examples, and then extract the risk rules from the examples. The rules are adjusted with frequencies and weights, and managed to the ontology DB. The rules apply to the disaster sign data, and then calculates the risk scores. It plays role of the index to the risk rates. The disaster sign data management system was implemented and the rules were verified to the system. Because the quality of the risk scores to the disaster sign data depends on the data of the accidents examples's qualities, we assure that the system's performance will be monotonic increasing following up the data upgrades. Continuously, data management is needed. Also the quality control of the rules are needed.
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.
This is the comparative study about analyzing the methodologies of building ontology with IEEE Standard 1074-1997. The methodologies are chosen to be analyzed. They are OTK, CommanKADS, ONIONS and Noy & McGuinness's Ontology Development 101. On the basis of analyzing, the ontology development process is proposed after the strong points of four methodologies are accepted but the weak points of them are supplemented. The sixth development steps are following: 1) Conducting the feasibility study about ontology building as the pre-development process 2) Setting up the purpose of the ontology development as the starting point of the building 3) Considering the integration of the existing ontologies for the knowledge reuse 4) Constructing the ontology by defining the concepts and relations 5) Evaluating and testing the ontology for the completeness 6) Containing the ontology maintenance for the sustainable use.
Indexing images using traditional indexing methods like taxonomy is not always efficient because of its visual content. This study examined how to apply folksonomies to image retrieval. To do this, first, we developed a category model for image tags found in Flickr. The model includes five categories and seventeen subcategories. Second, in order to evaluate the usefulness of the model to represent the various image tags as well as to investigate the end-user tagging behavior, three researchers classified the sampled image tags(141 most popular tags, 105 tags on three individual tag clouds and 3,848 image tags assigned on 156 images) according to the model. Finally, based on the research results, we proposed three methods for efficient image retrieval: extending folksonomies by combining them with ontologies; improving image retrieval efficiency using visual content and folksonomies; and updating taxonomy using folksonomies.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.8B
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pp.549-561
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2005
As Internet and network technologies have been developed, e-commerces are getting more complex and more various. This paper, for meta-data and data exchange between heterogeneous database systems, uses XML schema proposed in W3C, and XML schema can present meta-data and data of relational database system as XML document format which is structural. It supports various primitive data formats, so that it uses the structure which reflects adequately data formats which relational database system offered. However, current e-commerces use heterogeneous platforms, so difficulties that is mutual interchange and management exist. For the solution for these problems, a standard ontology which defines relations of product classifications and the standard of property expression and the location ontology which offers e-commerce's information about products are constructed. Applying these ontology information to search system, by offering information which customers need efficient search is performed. Combining these ontologies and product classification category information, called XMDR, this XMDR is introduced into product search system, so this paper proposes to construct ontology server method for efficient search.
Kim Ki-Heon;Choi Jae-Hun;Yang Jae-Dong;Park Cheon-Shu
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.32
no.6
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pp.461-472
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2005
In this paper, we design and implement a graphical bio-ontology management system based on OWL(Web Ontology Language). It allows domain experts to easily manage sophisticated bio-ontologies in which biological knowledge is encoded. The knowledge can be seamlessly modeled into the ontology by well defined graphical notations, which capture most of subtle semantics inherently existing between biological terms. Our system provides a new construction mechanism, which can determine a considerable part of relationships between terms by their inheritance and inverse-inheritance. For keeping their semantics to be consistent, the mechanism supplies domain experts with information available from relationships being constructed or already constructed. The constructed ontology is basically formatted by OWL, which may benefit from its powerful semantic expressiveness. Additionally, it can be automatically translated into other standard languages without semantic loss, such as RDF/RDFS, DAML+OIL and so on. The main characteristics of our system is that it enables domain experts to delicately model the bio-ontology by the visualized construction mechanisms adopting well-defined graphical notations based on OWL.
U-healthcare is real-time monitoring of personal biometric information using by portable devices, home network and information and communication technology based healthcare systems, and fused together automatically to overcome the constraints of time and space are connected with hospitals and doctors. As u-healthcare gives health service in anytime and anywhere, it becomes to be a new type of medical services in patients management and disease prevention. In this paper, recent changes in prevention-oriented care is analyzed in becoming early response for Healthcare Information System by requirements analysis for technology development trend. According to the healthcare system, PACS, OCS, EMR and emergency medical system, U-healthcare is presenting the design of a patient-centered integrated client system. As the relationship between the meaning of the terms is used in the ontology, information models in the system is providing a common vocabulary with various levels of formality. In this paper, we propose an ontology-based system for patient-centered services, including the concept of clustering to clustering the data to define the relationship between these ontologies for more systematic data.
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.
To provide more efficient and exact search result, internet systems will rely more and more on semantic web. Ontology is one of the important methods for implementation of semantic web. Ontology is used to implement an explicit formal vocabularies to share. However, important problems rise when dealing with ontology. Ontologies are typically subject to change because they are living. In order to handle ontology data change situation, a version handling system is needed to keep track of changes. For example, the queries subject to the previous ontology may become inconsistent and must be updated according to the newest version of ontology. Although many research was done in this area, there are still many problems to overcome. In this paper, we propose class and property transition graph for query transformation. The graph is created when ontology data is changed and applied to query transformation.
Relation extraction plays a role in for the process of transforming a sentence into a form of knowledge base. In this paper, we focus on predicates in a sentence and aim to identify the relevant knowledge base properties required to elucidate the relationship between entities, which enables a computer to understand the meaning of a sentence more clearly. Distant Supervision is a well-known approach for relation extraction, and it performs lexicalization tasks for knowledge base properties by generating a large amount of labeled data automatically. In other words, the predicate in a sentence will be linked or mapped to the possible properties which are defined by some ontologies in the knowledge base. This lexical and ontological linking of information provides us with a way of generating structured information and a basis for enrichment of the knowledge base.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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