Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.2
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pp.292-298
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2011
In order to acquire new information and biological meaning of the signal data by defining the relationships between them, new modeling technique, ontology, has been proposed. The data of bio-signal can be represented as a systematic and logical to manage continuously bio-signal data using ontology. Furthermore, knowledge of which resources are utilized to provide improved service quality in medical information, health services in various fields. However, relevant studies have not been performed actively to compare importance of relationships between bio-signals. Therefore semantic representation of biometric information should be by defining the relationship between bio-signals. In this paper, we have developed bio-signal ontology to use as a model for using domain knowledge. We verified the usefulness of the ontology by using scenarios.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.279-282
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2007
인터넷의 생활화와 컴퓨터의 대중화로 인해 의료 분야에서도 웹 환경에서의 지식기반 시스템의 필요성이 증대되고 있으며, 의료정보 자원과 지식기반의 응용시스템이 점차 늘어나고 있다. 또한, 지식기반 시스템에서 의료정보를 의미적 처리하기 위한 의료분야의 온톨로지 개발도 많이 시도되고 있다. 한방 온톨로지는 질병, 증상 등 정보를 체계적이고 논리적으로 표현함으로써 의료정보의 효과적 제공 및 의료지원이 가능한 지식 자원이다. 한방 온톨로지 기반의 지능화된 의료 서비스는 한방분야의 질병 및 증상 정보에 정확성을 부여하고, 체계적이고 질적으로 향상된 데이터를 제공할 수 있다. 또한, 환자의 증상에 따른 연관 증상을 제공하여 지능적인 문진이 이루어질 수 있도록 문진시스템에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 한방 의료 분야의 질 높은 의료지원 서비스 제공을 위한 한방 온톨로지 설계 및 구현 방법을 제시하고, 구축한 한방 온톨로지를 소개한다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.27
no.4
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pp.33-47
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2010
The growth of IT technology and the popularity of network based information sharing increase the number of digital contents in military area. Thus, there arise issues of finding suitable public information with the growing number of long-term preservation of digital public information. According to the source of raw data and the time of compilation may be variable and there can be existed in many correlations about digital contents. The business service ontology makes knowledge explicit and allows for knowledge sharing among information provider and information consumer for public digital archive engaged in improving the searching ability of digital public information. The business service ontology is at the interface as a bridge between information provider and information consumer. However, according to the difficulty of semantic knowledge extraction for the business process analysis, it is hard to realize the automation of constructing business service ontology for mapping from unformed activities to a unit of business service. To solve the problem, we propose a new business service auto-acquisition method for the first step of constructing a business service ontology based on Enterprise Architecture.
This paper examines the process of embodied technology spillovers in terms of supply and demand of technology For the purpose, this paper develops a consistent framework to estimate intersectoral R&D spillovers, and to pinpoint the sectors that are the most important for innovative activities and the sectors that produce most technologically intensive products. Based on an input-output framework, the technology intensity of fourteen sectors and the interaction between the sectors in terms of technology spillovers are measured. The results indicate that knowledge-based service sectors are highly supply-pulling and value-additive, but low in terms of employments. The study found that computer services, telecommunications, technology services, and art-related services are the most technology intensive sectors.
Recently international organizations such as ISO/TC211, OGC, INSPIRE (Infrastructure for Spatial Information in Europe) make an effort to share geospatial data using semantic web technologies. In addition, smart phone and social networking services enable community-based opportunities for participants to share issues of a social phenomenon based on geographic area, and many researchers try to find a method of extracting issues from that. However, serviceable spatial ontologies are still insufficient at application level, and studies of spatial information extraction from SNS were focused on user's location finding or geocoding by text mining. Therefore, a study of extracting spatial phenomenon from social media information and converting it into geosemantic knowledge is very usable. In this paper, we propose a framework for extracting keywords from micro-blog, one of the social media services, finding their relationships using data mining technique, and converting it into spatiotemopral knowledge. The result of this study could be used for implementing a related system as a procedure and ontology model for constructing geoseem antic issue. And from this, it is expected to improve the effectiveness of finding, publishing and analysing spatial issues.
Researchers and scientists spend huge amount of time in analyzing the previous studies and their results. In order to timely take the advantageous position, they usually analyze various resources such as paper, patents, and Web documents on recent research issues to preoccupy newly emerging technologies. However, it is difficult to select invest-worthy research fields out of huge corpus by using the traditional information search based on keywords and bibliographic information. In this paper, we propose a method for efficient creation, storage, and utilization of semantically relevant information among technologies, products and research agents extracted from 'big data' by using text mining. In order to implement the proposed method, we designed an ontology that creates technological knowledge for semantic web environment based on the relationships extracted by text mining techniques. The ontology was utilized for InSciTe Adaptive, a R&D trends analysis and forecast service which supports the search for the relevant technological knowledge.
It is needed to support intelligent customized health information service for user convenience in PHR based Personal Health Care Service Platform. In this paper, we specify an ontology-based health data model for Personal Health Care Service Platform. We also design a knowledge search algorithm that can be used to figure out similar health record by applying machine learning and data mining techniques. Axis-based mining algorithm, which we proposed, can be performed based on axis-attributes in order to improve relevance of knowledge exploration and to provide efficient search time by reducing the size of candidate item set. And K-Nearest Neighbor algorithm is used to perform to do grouping users byaccording to the similarity of the user profile. These algorithms improves the efficiency of customized information exploration according to the user 's disease and health condition. It can be useful to apply the proposed algorithm to a process of inference in the Personal Health Care Service Platform and makes it possible to recommend customized health information to the user. It is useful for people to manage smart health care in aging society.
This study investigated the carbon offset project activities as the activities of producing commodities by a case study on the Korean Clean Development Mechanism(CDM) industry. This study draw the networks of Korean CDM industry by extracting major agents and surrounding agents and by analyzing the characteristics of the linkages. The project participants owning the CDM projects hires CDM consultancies and designated operational entities(DOEs). The technical knowledge for carbon emission reduction made links between project participants and the CDM project operational knowledge made links between project participants and CDM consultancies. Links between project participants and DOEs are affected by social and geographical proximities. The value of the knowledge for CDM industrial activities determined the role of agents and type of linkages. The agents with the irreplaceable knowledge could be a project conducting firms. The agents without it became outsourcing contractors.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2007.10a
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pp.179-182
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2007
우리가 현재 사용하고 있는 정보검색 시스템은 사용자의 질의와 연관있는 문서 집합만을 제공하므로 사용자가 원하는 정답을 찾기 위해서 사용자는 문서 집합을 브라우징하는 수고를 하여야 하며, 이러한 수고를 덜어주기 위해 개발되는 자동 질의응답시스템은 의미 분석 및 지식 추출 등의 기술적 한계로 사용자에게 만족할 만한 서비스를 제공하고 있지 못한 실정이다. 본 논문은 인터넷에 연결되어 있는 사람 중에 질의어에 대한 응답을 할 수 있는 지혜 제공자를 자동으로 검색 분류하여, 질의자와 실시간으로 연결하여 사용자와 지혜 제공자가 실시간 상호커뮤니케이션을 이용하여 지혜를 교류할 수 있는 인력기반 질의응답시스템인 알포도 시스템을 제안한다. 알포도 시스템은 질의응답모듈, 메티스 관리 모듈, 실시간 커뮤니케이션 모듈, 그리고 지식 추출 및 관리 모듈로 구성되며 현재 베타 서비스를 실시 중이다.
대덕 바이오클러스터의 네트워크를 파악하기 위하여 한국특허정보원의 KIPRIS 서비스를 이용하여 한국특허정보를 분석하였다. 공동출원 한 특허에 대하여 샐튼지수(Shalton index)를 구하여 연구개발 주체 간의 연관성과 기술 간의 연관관계에 의하여 R&D network model을 제시하였다. 본 모델에 의하면 벤처기업 간 공동연구가 가장 활발하였고 벤처기업들은 대학보다는 연구기관을 선호하였다. 과학 기술지식의 산업으로의 확산을 위해서는 대학이나 출연연구소의 네트워크가 더욱 활성화되어야 한다. 일부 벤처기업이 대덕특구의 연구기관과 공동연구가 활발하였지만 특구내의 연구추체보다는 타 지역의 기업, 벤처기업, 대학과의 공동연구가 많이 이루어지고 있었다. 샐튼지수에 의하여 기술 간 연관성 분석 한 결과는 생물자원탐색 기술, 세포배양, 유전공학과 같은 기초분야를 모체로 네트워크가 형성되고 있다. 생물의약분야는 기술우위가 약하므로 이의 경쟁력 확보를 위한 네트워크가 절실히 요구되고있다. 과학기술문헌이나 특허자료를 이용한 계량서지학적 분석방법은 R&D 네트워크 구축을 위한 전략 수립에 있어 효과적인 방법으로 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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