When a consumer intends to purchase products through Internet stores, many difficulties are met because of limitations of the current search engines and the current web structure, and lack of tools supporting decision-makings. This paper raises an Internet shopping problem and proposes a framework of decision making process to settle it with an intelligent agent based on Semantic Web and Finite Domain Constraint. The agent uses finite domain constraint programming as modeling and solution methods for the decision problem under the Semantic Web environment.
Ontology is the artifacts for representing the truth or the states of objects by defining objects and their relations. In this paper, we propose an agent that classifies Web documents and provides personalized information towards user`s information needs using ontology. the agent uses ontology in which semantic relations on Web documents are represented in ta hierarchical form to classify Web documents. In this paper, ontology consists of concepts, features(describing concepts), relations(among concepts) and constraints(among elements in a feature). The agent can capture user's information needs efficiently by using ontology and assist Web navigation by using users profiles and the results of identification of semantic relations in Web documents. Also, the agent obtains Web documents by a look-ahead search and represents them as concepts, therefore users can understand them easily by receiving recommendations expressed in the form of high-level concepts.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.2
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pp.142-145
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2005
According as marine leisure industry has developed and the demand of leisure culture has increased rapidly, a desire about service which supply marine safety and connect marine information is enlarging. We wish to develop contents of download form that supply geographic information of Electronic Navigational Chart(ENC) in the marine that is digitalized to carrying along terminal of WIPI base and various informations for marine leisure. For this, DB that offer ENC and additional information should be constructed. Also, we need server(CPS; Contents provider Server) that offer required contents. In this paper, we design web retrieval component which store request information to database. When consumer required necessary information through personal mobile device, CPS can inform that. So, we wish to develop web retrieval agent component that parse informations in various World Wide Webs, and store to database.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.280-282
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2000
인터넷과 멀티미디어 기술의 급속한 성장에 따라 웹을 기반으로 한 전자상거래가 많은 관심을 받고 있다. 구매자들은 보다 합리적이고 현명해졌고 또한 개성화 경향의 심화로 구매자 자신에 맞는 특별한 서비스를 원하고 있다. 그러나 현재의 대부분의 전자상거래 서비스는 구매자가 물건의 모습이나 사양을 보고 선택하는 상품 카탈로그 수준의 상태에 있다. 구매자의 욕구를 만족시키기 위해서는 단순한 상품정보를 제시하는 것에서 벗어나 판매점원의 지식을 이용한 판매점원 에이전트가 필요하다. 이러한 판매점원 에이전트를 이용하면 고객은 상품 탐색 시간을 급격히 줄일 수 있고 구매자 취향에 맞는 쇼핑을 할 수가 있으며 판매자 입장에서는 차별화 된 고객관리를 할 수가 있다. 따라서 본 논문에서는 실제 상점에서 존재하는 판매점원의 일을 대신해 주는 사이버상의 판매점원을 지능형 에이전트, 즉 지능형 판매점원 에이전트(ISCA : Intelligent Sale Clerk Agent)를 이용하여 구매자의 취향에 적합한 상품들을 쇼핑할 수 있도록 하고자 한다.
The World Wide Web has become one of the major services provided through Internet. When searching the vast web space, users use bookmarking facilities to record the sites of interests encountered during the course of navigation. One of the typical problems arising from bookmarking is that the list of bookmarks lose coherent organization when the the becomes too lengthy, thus ceasing to function as a practical finding aid. In order to maintain the bookmark file in an efficient, organized manner, the user has to classify all the bookmarks newly added to the file, and update the folders. This paper introduces our learning agent called BClassifier that automatically classifies bookmarks by analyzing the contents of the corresponding web documents. The chief source for the training examples are the bookmarks already classified into several bookmark folders according to their subject by the user. Additionally, the web pages found under top categories of Yahoo site are collected and included in the training examples for diversifying the subject categories to be represented, and the training examples for these categories as well. Our agent employs naive Bayesian learning method that is a well-tested, probability-based categorizing technique. In this paper, the outcome of some experimentation is also outlined and evaluated. A comparison of naive Bayesian learning method alongside other learning methods such as k-Nearest Neighbor and TFIDF is also presented.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.171-174
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2005
According as marine leisure industry has developed and the demand of leisure culture has increased rapidly, a desire about service which supply marine safety and connect marine information is enlarging. The performance of personal mobile device has improved and been evolved by composition terminal. So, it became possible that storage and expression of multimedia information as well as simple communication facility. Domestic wireless internet has given development strain to developer and contents Provider(CP) because of different platform. And this has become hindrance factor of wireless internet activation. But, recently, the use of WIPI(Wireless Internet Platform for Interoperability), the wireless internet standard platform, could use different wireless application programs and also guarantee the independency for hardware. We wish to develop contents of download form that supply geographic information of Electronic Navigational Chart(ENC) in the marine that is digitalized to carrying along terminal of WIPI base and various informations for marine leisure. For this, DB that offer ENC and additional information should be constructed. Also, we need server (CPS; Contents provider Server) that offer required contents. In this paper, we design web retrieval agent which store request information to database. When consumer required necessary information through personal mobile device, CPS can inform that by real time. So, we wish to develop agent component that parse informations in various World Wide Webs, and store to database.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.5
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pp.497-505
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2000
Today people are very interested in an electronic commerce based on web according to the rapid growth of Internet and multimedia technology. Buyers want the special services for themselves as they become more reasonable, wiser and deepening the tendency of personality. But today most electronic commerce only serves the catalog of goods which buyers see and choose shapes and standards of goods. It is needed sale agent using sale clerks' knowledge beyond the level of service only offering the information about goods to satisfY buyers. So in this thesis buyers can buy the goods suiting buyers' taste using ISA(lntelligent Sale Agent), sale clerks in cyber in place of sale clerks in actual shops in real world. The use of this kind of intelligent sale agent makes buyers save the time for searching for goods and do shopping suiting buyers' taste.
Many methods had been developed to improve the accuracy of extracting information from a vast amount of data. This paper combined a number of natural language processing methods such as NER (named entity recognition), sentence extraction, and part of speech tagging to carry out text analysis. The data source is comprised of texts obtained from the web using a domain-specific data extraction agent. A framework for the extraction of information from unstructured data was developed using the aforementioned natural language processing methods. We simulated the performance of our work in the extraction and analysis of texts for the detection of organizational structures. Simulation shows that our study outperformed other NER classifiers such as MUC and CoNLL on information extraction.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.23-26
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2006
최근 대부분의 이러닝(E-Learning)을 교육하는 사이트는 학습 콘텐츠를 검색하는 방법이 단순한 리스트의 나열과 택스트 매칭(Text matching)방법을 사용하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 좀 더 컴퓨터가 정보 데이터의 의미를 분석하여 검색이 가능하도록 개념 네트워크인 시맨틱웹(Semantic Web)이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱웹의 온톨로지(Ontology) 언어 중에 토픽맵(Topic Maps)을 사용하여 많은 양의 학습 정보 데이터를 쉽고도 정확하게 연결 지어 학습 콘텐츠에 대한 정보를 표현하고, 구조화할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다. 학습자의 관심분야 정보, 학습객체의 학습 권장자의 정보와 함께 학습 경험과 검색 빈도수를 분석한 협력 필터링과 학습 에이전트의 개인화 기법을 동시에 사용하여 선호도를 분석한다. 이 선호도를 가지고 학습자의 메타데이터를 생성하고, 로그 데이터를 따로 데이터베이스에 저장한다. 이러한 학습자의 정보와 학습 콘텐츠간의 정보를 상호 연결하여, 그 토픽맵을 사용하여 연관관계를 정의해 줌으로써 학업성취도를 높이고, 학습자 개개인의 성향에 가장 알맞은 학습 콘텐츠를 탐색해가는 네비게이터(Navigator)를 설계하였다.
The Semantic Web has the objective of developing universal media in which machine-processable semantic information can be represented and shared, and it is therefore important to distribute ontologies that represent this kind of semantic information to the Web and make them available to multiple parties. However, the current ontology authoring tools are not operating on the Web, which makes it difficult to distribute ontologies directly to the Web and to create and edit them collaboratively with other people. This paper proposes a framework that facilitates the ontology construction and sharing, realizing easy distribution of ontologies to the Web. Wiki is one of the frameworks for collaborative construction and sharing of knowledge on the Web, and Wiki contents consist of natural language texts and simple markup language for visualization. For better collaboration in creating and sharing ontologies, this paper suggests the Semantic Wiki that embodies the Semantic Web features to the existing Wiki system. The Semantic Wiki framework facilitates the collaboration in ontology co-authoring and sharing for people, and at the same time, makes it possible for the agent software to easily manage the ontology information. Eventually, the Semantic Wiki system accomplishes various tasks including the semantic view, the semantic navigation, and the semantic query.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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