Users are sharing many of contents such as text, image, video, and so on in SNS. There are various information as like as personal interesting, opinion, and relationship in social media contents. Therefore, many of recommendation systems or search systems are being developed through analysis of social media contents. In order to extract subject-related topics of social context being collected from social media channels in developing those system, it is necessary to develop ontologies for semantic analysis. However, it is difficult to develop formal ontology because social media contents have the characteristics of non-formal data. Therefore, we develop a social topic system based on semantic and subject correlation. First of all, an extracting system of social topic based on semantic relationship analyzes semantic correlation and then extracts topics expressing semantic information of corresponding social context. Because the possibility of developing formal ontology expressing fully semantic information of various areas is limited, we develop a self-extensible architecture of ontology for semantic correlation. And then, a classifier of social contents and feed back classifies equivalent subject's social contents and feedbacks for extracting social topics according semantic correlation. The result of analyzing social contents and feedbacks extracts subject keyword, and index by measuring the degree of association based on social topic's semantic correlation. Deep Learning is applied into the process of indexing for improving accuracy and performance of mapping analysis of subject's extracting and semantic correlation. We expect that proposed system provides customized contents for users as well as optimized searching results because of analyzing semantic and subject correlation.
최근의 차량용 블랙박스는 교통사고의 원인을 결정하기 위해서 여러 가지 개선된 방법이 적용되고 있다. 그러나 대부분의 블랙박스는 충격이 발생하면 기존에 저장된 임계값과 비교하여 현재 발생한 충격 데이터가 임계값을 초과할 경우, 이벤트 발생과 함께 영상정보를 메모리에 저장하는 방법을 사용하고 있다. 위와 같은 방법은 다수의 영상정보를 저장하는 문제점을 갖고 있으며, 또한 영상을 분류하여 저장하지 않기 때문에 사용자가 영상을 확인하고 삭제하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스가 상황을 인지하고 스스로 가중치가 낮은 데이터를 우선 삭제할 수 있는 온톨로지 기반의 상황인지 알고리즘을 제안한다.
본 연구는 2019년 12월에 ICA에서 발표한 보존기록의 기술표준인 RiC-CM v0.2 초안을 국내에 처음으로 소개하는 논문이며, 기록 현장에서 어떻게 적용해야 하는지를 고민한 초기 단계의 연구이다. 본 연구는 다음과 같은 절차에 의해 수행되었다. 첫째, RiC-CM v0.1과 v0.2의 각 개체, 속성, 관계를 비교·분석하였으며 이를 통해 버전 0.2의 주요 특성을 추출하였다. 둘째, 버전 0.2의 기본 원리와 추출된 특성을 고려하여 온톨로지를 구축하고 보존기록의 의미구조를 확인하고자 하였다. 의미구조를 구축하기 위해 온톨로지 언어를 지원하는 프로테제(Protégé)를 활용하였다. 셋째, 프로테제 사례 입력을 통해 버전 0.1과의 차이점을 확인하고 버전 0.2의 특성이 온톨로지로 어떻게 표현되는지를 살펴보았다.
온톨로지는 웹자원을 지식화함으로써 정보의 효율적 검색. 통합, 재사용을 도모할 수 있는 새로운 기술인 시맨틱 웹의 구현을 위한 가장 핵심적인 요소 기술로 알려지고 있다. 온톨로지는 사람간에 그리고 서로 다른 응용 시스템간에 지식을 공유하고 재이용하는 방법을 제공하는 기술로서 특정 주제에 관한 지식 용어들의 집합으로서 이들 용어뿐만 아니라 용어간의 의미적 연결 관계와 간단한 추론규칙을 포함한다. 본 연구에서는 인터넷 웹상에서 국제기구에 관한 정보를 체계적으로 관리하고 검색하기 위해서 국제기구 온톨로지를 설계하고 이 온톨로지에 기반 하여 검색 시스템을 구현해 보고 이시스템을 20개의 탐색 질문들을 이용하여 기존의 인터넷 검색엔진과 적합성과 탐색 시간이라는 두가지 요인을 통해서 비교해 보았다. 실험 결과에 의하면 적합성 측정은 온톨로지 기반 시스템은 평균4.53. 인터넷 검색엔진은 평균 2.51로 온톨로지 기반 시스템의 적합도가 1.80배 높은 것으로 나타났다. 또한 탐색시간은 온톨로지 기반 시스템은 평균 1.96분, 인터넷 검색엔진은 평균 4.74분으로 인터넷 검색엔진이 온톨로지 기반 시스템 보다 2.42배 정도 더 많은 탐색시간이 필요한 것으로 나타났다.
역사문화 콘텐츠는 사회적 변화 또는 발전에 대한 기록 또는 근거 자료들을 디지털화한 것을 말한다. 사회적 변화 또는 발전은 사회와 자연의 상호작용의 결과라고 할 수 있으며, 관찰자의 시공간적 위치에 따라서도 내용이 달라진다. 따라서 역사문화 콘텐츠는 저장과 보존, 정보의 교환뿐만 아니라 미래의 변화에 대응할 수 있도록 하는 확장된 개념의 상호운용성과 사용자의 요구 또는 상황에 따라 연관된 정보를 쉽게 제공할 수 있도록 하는 지능화된 서비스가 가능한 구조를 갖도록 할 필요가 있다. 본 연구는 사건 또는 스토리의 콘텍스트에 기반으로 사람, 공간을 포함하는 객체들 간의 관계를 설정하는 온톨로지 설계 방법을 제안하고 이를 성서 콘텐츠에 적용하였다.
Developing a personalized system on a user's behalf which is working around the Internet-based marketplace is one of the challenging issues in intelligent e-business, especially mobile commenrce. It has been highly recommended that such a mobile personalized system has to perceive the user's needs a priori by tracking user's current context such as location with activity and then to identify the current needs dynamically and proactively. Automatically and unobtrusively getting user's context is an inevitable feature for the development of autonomous mobile commenrce. However, personalization methodologies and their feasible architectures for context-aware mobile commerce have been so far very rare. Hence, this paper aims to propose a context-aware mobile commerce development methodology by applying agent and semantic web technologies for personalized reminder system, which is one of the mobile commerce support system. We revisited associationism to understand a buyer's need identification process and adopt the process as 'purchase based on association' to implement a personalized reminder system. Based on this approach, we have showed how the agent-based semantic web service system can be used to realize need-aware reminder system. NAMA(Need-Aware Multi-Agent), a prototype system, has been implemented to show the feasibility of the methodology and framework under mobile setting proposed in this paper. NAMA embeds bluetooth-based location tracking module and identify what a user is currently looking at through her/his mobile device such as PDA. Based on these capabilities, NAMA considers the context, user profile with preferences, and information about currently available services, to aware user's current needs and then link her/him to a set of services, which are implemented as web services.
This paper aims to offer a solution based on semantic document classification to improve e-Government utilization and efficiency for people using their own information retrieval system and linguistic expression Generally, semantic document classification method is an approach that classifies documents based on the diverse relationships between keywords in a document without fully describing hierarchial concepts between keywords. Our approach considers the deep meanings within the context of the document and radically enhances the information retrieval performance. Concept Weight Document Classification(CoWDC) method, which goes beyond using exist ing keyword and simple thesaurus/ontology methods by fully considering the concept hierarchy of various concepts is proposed, experimented, and evaluated. With the recognition that in order to verify the superiority of the semantic retrieval technology through test results of the CoWDC and efficiently integrate it into the e-Government, creation of a thesaurus, management of the operating system, expansion of the knowledge base and improvements in search service and accuracy at the national level were needed.
Recently, the increased complexity of systems has made systems engineering necessary. It is very useful for system designers to understand the whole context of the concerned system based on systems engineering. A system model can be used to describe the outcome of a system design. A system model describes the system from the viewpoint of the stakeholder's needs using the mutually exclusive and collectively exhaustive principle. A system model can be used to smoothly design a large and complicated system based on the systems engineering development process. Many companies and countries are attempting to apply model-based systems engineering, and the significance of the system model quality is increasing as system models are referenced during system development. In this paper, we propose a quality assessment method for ontology which is one of system models by focusing on the system development process. First, in this process, a system developer should explicitly show the relationship between viewpoints. Then, the system developer should select dependent rather than independent viewpoints. With dependent viewpoints, each viewpoint used to describe the system has some logical relationship. The set of viewpoints makes it possible to show, not only tangible and physical system parts, but also conceptual system parts. In this paper, we develop an ontological system model of a Japanese weather observation system. By comparing some ontological system models, we verify the effectiveness of explicitly describing the relationships between viewpoints and select dependent viewpoints.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권2호
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pp.117-121
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2008
In ad hoc network, the scarce energy management of the mobile devices has become a critical issue in order to extend the network lifetime. Therefore, the energy consumption is important in the routing design, otherwise cluster schemes are efficient in energy conserving. For the above reasons, an Energy conserving Context aware Clustering algorithm (ECC) is proposed to establish the network clustering structure, and a routing algorithm is introduced to choose the Optimal Energy Routing Protocol (OERP) path in this paper. Because in ad hoc network, the topology, nodes residual energy and energy consuming rate are dynamic changing. The network system should react continuously and rapidly to the changing conditions, and make corresponding action according different conditions. So we use the context aware computing to actualize the cluster head node, the routing path choosing. In this paper, we consider a novel routing protocol using the cluster schemes to find the optimal energy routing path based on a special topology structure of Resilient Ontology Multicasting Routing Protocol (RODMRP). The RODMRP is one of the hierarchical ad hoc network structure which combines the advantage of the tree based and the mesh based network. This scheme divides the nodes in different level found on the node energy condition, and the clustering is established based on the levels. This protocol considered the residual energy of the nodes and the total consuming energy ratio on the routing path to get the energy efficiently routing. The proposed networks scheme could get better improve the awareness for data to achieve and performance on their clustering establishment and messages transmission. Also, by using the context aware computing, according to the condition and the rules defined, the sensor nodes could adjust their behaviors correspondingly to improve the network routing.
센서를 활용한 IoT 디바이스의 사용이 증가함에 따라 센서 기반의 상황 인식을 통한 융복합형 다기능 스마트 주얼리를 개발하였다. 현재 시장에서 공급되는 평범하고 단순한 디자인의 패션 주얼리에 사용자와의 상호작용을 고려한 스마트한 기능과 디자인을 추가였고 본 논문 에서는 스마트 주얼리에서 착장된 센서에서 개인의 생활습관 정보 데이터를 입력받아 네트워크와 연동하고 건강관리 기능을 추가하였다. IoT 기반의 스마트 주얼리 센서가 발생시키는 데이터를 신속하게 관리할 수 있도록 온톨로지로 모델링하고 건강 정보를 서비스 할 수 있도록 스마트 주얼리 시스템을 설계하고 구현하였다. 스마트 앱을 통해 서비스의 상태를 표시된다. 앱은 맞춤형 서비스 사용자에게 위험을 결정하여 질환에 관한 가이드라인을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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