Information retrieval is one of the most challenging areas in which the ontology technology is effectively used. Among them image retrieval using the image meta data and ontology is the one that can substitute the keyword-based image retrieval. In the paper, the retrieval of visual media such as the art image and photo picture is handled. It is assumed that there are more than one service providers of the visual media and also there is one central service broker that mediates the user's query. Given the user's query the first step that must be done in the service broker is to get the list of candidate service providers that fit the query. This is done by defining various ontologies such as the service ontology and matching the query against the ontology and providers. A novel matching method based on the ASN.1. The experiment shows that the method is more effective than existing tree-based and interval-based methods. Ontology merging issue is also handled that can happen when the service providers register their service into the service broker. An effective method is also proposed.
As the number of various types of media data such as UCC (User Created Contents) increases, research is actively being carried out in many different fields so as to provide meaningful media services. Amidst these studies, a semantic web-based media classification approach has been proposed; however, it encounters some limitations in video classification because of its underlying ontology derived from meta-information such as video tag and title. In this paper, we define recognized objects in a video and activity that is composed of video objects in a shot, and introduce a reasoning approach based on description logic. We define sequential rules for a sequence of shots in a video and describe how to classify it. For processing the large amount of increasing media data, we utilize Spark streaming, and a distributed in-memory big data processing framework, and describe how to classify media data in parallel. To evaluate the efficiency of the proposed approach, we conducted an experiment using a large amount of media ontology extracted from Youtube videos.
In this paper, we propose a researcher modeling technique based on ontology and construct social network for researchers using diverse relational properties. User ontology schema is created by extending the existing HR-XML model for a researcher model. User ontology schema and instance are created by OWL. We compose social network model for efficient cooperation between researchers using static relational properties such as educational background and dynamic relational properties such as co-authors and co-workers, etc. Closeness has direction because researcher network is differently configured by the researchers. We define inferencing rules using SWRL and inference ontology rules using racer inference machine to compose direct relationships between researchers. The proposed model for researchers can be applied to the cooperation model for researchers by retrieving common expert group dynamically.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.81-84
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2002
멀티미디어 분야가 급성장하면서 좀더 효율적으로 멀티미디어 자료의 저장, 처리, 검색을 위한 연구가 진행되고 있다. 특히, 내용기반 시각정보 검색에 있어 지능형 시스템(Intelligent System)을 접목하여 의미적 접근을 시도하는 I-CBIR(Intelligent-Content Based Image Retrieval)에 관한 연구가 진행되고 있다. 또한, 내용기반 이미지검색 시스템에 온톨로지(Ontology)의 이론을 적용하여 이미지에 의미를 부여하여 개념적 검색이 가능하도록 노력하고 있다. 이러한 연구에서 적용된 대형의 온톨로지는 이미지 검색 시스템에 적합하지 않게 너무 방대한 정보를 가지고 있으며, 또한 시대적 변화에 대응하지 못하여 I-CBIR 시스템에서 그 효율성을 제대로 발휘하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 많은 대형 온톨로지 중에서 WordNet을 선택하여, WordNet의 구축 방법에 기반한 자동차(Car)에 대한 도메인 온톨로지(Domain Ontology)를 구축해보고, 구축된 도메인 온톨로지를 적용함으로써 더 향상된 I-CBIR 시스템이 되도록 하였다.
This research proposes a concept of multi-aspect Social IoT platform that enables human, machine and service to communicate smoothly among them, as well as a means of an automatic process for transforming exiting domain knowledge representation to generic ontology representation used in the platform. Current research focuses on building a machine-based service interoperability using sensor ontology and device ontology. However, to the best of our knowledge, the research on building a semantic model reflecting multi-aspects among human, machine, and service seems to be very insufficient. Therefor, in the research we first build a multi-aspect ontology schema to transform the representation used in each domain as a part of IoT into ontology-based representation, and then develop an automatic process of generating multi-aspect IoT ontology from the domain knowledge based on the schema.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2012.05a
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pp.130-132
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2012
스마트폰의 보급이 빠르게 진행되면서 여러 가지 서비스를 제공하고 있다. 그 중 관광정보 제공 서비스가 세계적으로 관심이 높아지고 있다. 하지만 간단한 정보 및 관광 정보 검색 서비스를 제공을 함으로써 많은 문제점들이 발견되고 있다. 따라서 본 논문에서는 많은 최신 IT 기술을 이용한 고부가가치 관광 서비스를 개발하여 지능형 관광문화산업의 기반을 조성하고 보다 나은 서비스를 제공하기 위하여 온톨로지 기반 지능형 관광정보 어플리케이션 구축에 대해 기술한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.480-483
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2003
3D 가상환경 개발 초기 단계에서부터 효과적인 Navigation 을 위해서 Navigation Aid 에 대한 연구가 꾸준히 진행되어왔다. 그러나 지금까지는 환경 구조의 중요 지점만을 정리한 요약 형태의 정보를 제공하는 방법이 주를 이루고 있어서, Navigation 대상 환경에 익숙지 않은 사용자에게 환경구조를 이해하게 하는 Cognitive Load를 주고 있다. 본 논문에서는 주제를 이동 또는 세분화하는 과정을 통해 원하는 지역 또는 대상을 선별하여 찾아내고 이를 3D 가상환경에서의 이동으로 연결하는 온톨로지 기반의 Navigation Aid 를 제안했다. 따라서 Navigation 대상 환경 구조에 익숙지 않은 방문자라도 유용하게 사용할 수 있으며, 환경을 구성하는 객체들의 위치가 자주 변하더라도 사용자에게 동일한 Navigation 환경을 제공하는 장정을 갖는다.
As the value of the multimedia data is getting high, the study on the semantic recognition and retrieval about the multimedia information is strongly demanded. In this paper, we build the motion ontology and adopt it for representing the meaning of the moving objects in video data. By referencing the WordNet structure, we extend its semantic meaning based on the reclassification of motion verbs, which are used to represent the semantic meaning of moving objects. The represented information is receded in OWL/RDF(S). Here, we could expect the 'Is-A' and 'Equivalent' reasoning of the data as we use the ontologies. And the semantic representation about the moving objects is possible through the video annotation using ontology. And we tested the accuracy of the system comparing with the key-word based system. As a result, we could get the approximately 10% improvement of the system performance.
With the abundance of digital contents, the necessity of precise indexing technology is consistently required. To meet these requirements, the intelligent software entity needs to be the subject of information retrieval and the interoperability among intelligent entities including human must be supported. In this paper, we analyze the unifying framework for multi-modality indexing that Snoek and Worring proposed. Our work investigates the method of improving the authenticity of indexing information in contents-based automated indexing techniques. It supports the creation and control of abstracted high-level indexing information through ontological concepts of Semantic Web skills. Moreover, it attempts to present the fundamental model that allows interoperability between human and machine and between machine and machine. The memory-residence model of processing ontology is inappropriate in order to take-in an enormous amount of indexing information. The use of ontology repository and inference engine is required for consistent retrieval and reasoning of logically expressed knowledge. Our work presents an experiment for storing and retrieving the designed knowledge by using the Minerva ontology repository, which demonstrates satisfied techniques and efficient requirements. At last, the efficient indexing possibility with related research is also considered.
This study aims to construct the aged portal sites based on multimedia DB on the basis of request for systematic collection and management of the aged-related specific information which are spreading and construct Multimedia Information System for the Aged by developing digital contents to offer the aged-related information. It also tries to construct ontology based information repository for the aged that includes on/off-line. It extracts semantic relationship of each information by analysing the aged information, knows the hierarchical structure of each vocabulary, and designs and constructs an ontology based repository by designing function of each agent through that. It has also developed a variety of information and digital contents, constructed a systematic multimedia DB for the aged welfare homes, developed web framework which makes automatic registration of the aged welfare homes possible, and designed in order to support the use state of enterprises/homes and statistics state.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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