Existing XML editors, which are usually tree-based, require knowledge on the XML from users. But this requirement should be removed in order for any user to create XML documents easily. In this paper, we developed a new XML editor which provides both the usual tree-based interface and the form-based interface derided from the original document. Editing XML documents through forms will be especially effective in the places such as enterprise or municipal office where a large amount of documents of same format need to be generated. Forms, which are HTML documents, are generated automatically through the XSLT using both template XML document and XSL document, and displayed on the built-in HTML browser. When a form is filled out by user, it will he transformed into its corresponding XML document and stored into the XML repository.
BPEL is a standard executable language for specifying actions within business processes with Web services. BPEL workflow requires rule engine to describe application process in BPEL, as the requirements increase. It is needed to develop new BPEL's engine or modify BPEL's engine in order to add the functionality of rules to BPEL engines, but this method is not easy to implement and it requires very high cost. In this paper, we present an R4BPEL document, which uses the original BPEL grammar and includes a rule document. With this method, it is possible to build rule-based BPEL environment easily by adding web services with rules and R4BPEL document analyzer to the general-purpose Web services. In this paper, we campared a BPEL's document in proposed system with a BPEL's document in the existing system. And we demonstrated the simplicity of the rule-based system.
Bills of lading are crucial in international sales on shipment terms since they guard buyers against loss of or damage to the goods in transit by giving them the rights against carriers. A bill of lading, as document of title, gives the buyer the right to demand physical possession of the goods from the carrier and enables the buyer who is in possession of damaged or short-delivered goods to sue the carrier. In this context the buyer in sales on CIF or CFR terms or FOB terms with additional services benefits from the bill of lading which functions as a receipt of goods and a evidence of the terms of the contract of carriage. Protection of such buyer's interests can be provided in the sale contract through appropriate express or implied terms on the seller's documentary obligations: Which transport document, a bill of lading or a sea waybill, is required? Who should be named as the consignee in the transport document and, in case of bill of lading, by whom should the bill be endorsed? What should be stated in the bill of lading for the quantity of the goods? How about a bill of lading that contains so called "unknown clause"? How many bills of lading for the entire contract goods should be tendered? Can a bill of lading stating that the goods have been shipped in apparent good order and condition also state that the goods were damaged after shipment? This paper seeks to provide answers for these particular questions.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.369-372
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2009
Recently, newspapers as well as web documents include many newly coined words such as "mid"(meaning "American drama" since "mi" means "America" in Korean and "d" refers to the "d" of drama) and "anseup"(meaning "pathetic" since "an" and "seup" literally mean eyeballs and moist respectively). However, these words cause a Korean analyzing system's performance to decrease. In order to recognize these unknown word automatically, this paper propose a step-by-step approach consisting of an unknown noun recognition phase based on full text analysis, an unknown verb recognition phase based on web document frequency, and an unknown noun recognition phase based on web document frequency. The proposed approach includes the phase based on full text analysis to recognize accurately the unknown words occurred once and again in a document. Also, the proposed approach includes two phases based on web document frequency to recognize broadly the unknown words occurred once in the document. Besides, the proposed model divides between an unknown noun recognition phase and an unknown verb recognition phase to recognize various unknown words. Experimental results shows that the proposed approach improves precision 1.01% and recall 8.50% as compared with a previous approach.
In order to analyze big data, documents should be converted to a open standard format to increase machine readability. It also need natural language processing tools. This study focused on the background of intelligent document processing and the status of research in the public sector, and predicted the changes in work that intelligent document processing would bring. This study noted the changes that intelligent document processing would bring to the archival work, and also considered changes in the role of archivist and their required competencies. Changes in archival work could be anticipated across a wide range of Records Management work and Archives Management work. In particular, it was expected to have a significant impact on the automation of repetitive archival tasks or the description and utilization of records. This study proposed the need to prepare new archival work procedures, methods, and necessary competencies in response to these change in archival work.
The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.
Researches in text categorization have been confined to whole-document-level classification, probably due to lacks of full-text test collections. However, full-length documents availably today in large quantities pose renewed interests in text classification. A document is usually written in an organized structure to present its main topic(s). This structure can be expressed as a sequence of sub-topic text blocks, or passages. In order to reflect the sub-topic structure of a document, we propose a new passage-level or passage-based text categorization model, which segments a test document into several Passages, assigns categories to each passage, and merges passage categories to document categories. Compared with traditional document-level categorization, two additional steps, passage splitting and category merging, are required in this model. By using four subsets of Routers text categorization test collection and a full-text test collection of which documents are varying from tens of kilobytes to hundreds, we evaluated the proposed model, especially the effectiveness of various passage types and the importance of passage location in category merging. Our results show simple windows are best for all test collections tested in these experiments. We also found that passages have different degrees of contribution to main topic(s), depending on their location in the test document.
An Electronic Document Management System(EDMS) is an electronic system solution that is used to create, capture, distribute, edit, store and manage documents and related structured data repositories throughout an organization. Recently, documents of any type, such as text, images, and video files, and structured databases can be controlled and managed by an office automation system and an EDMS. Thus, many organizations are already using these information technologies to reduce process cycle-times. But what the organizations are missing is a integrated system the current workflow or office automation system and provides immediate access to and automatic routing of the organization's mission-critical information. This study tried to find out the user's requirements for integrating current information system and relatively new technology, electronic document management system in order to improve business operations, productivity and quality, and reduces waste. integration of electronic document management system(EDMS) and office automation system and proper use of these technological will improve organization's processes, and compress the process cycle-times. For this study a case study was done by a project team in cooperation with a government organization(say A company). Through this case study valuable electronic document management and office automation system requirement have been identified and reported for providing a system model in order to design an Integrated EDMS(IMDMS).
We propose a two-stage document layout segmentation method. At the first stage, as top-down segmentation, morphological distance map algorithm extracts a collection of rectangular regions from a given input image. This preliminary result from the first stage is employed as input parameters for the process of next stage. At the second stage, a machine-learning algorithm is adopted RBF network, one of neural networks based on statistical model, is selected. In order for constructing the hidden layer of RBF network, a data clustering technique bared on the self-organizing property of Kohonen network is utilized. We present a result showing that the supervised neural network, trained by 300 number of sample data, improves the preliminary results of the first stage.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.22
no.2
s.56
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pp.41-56
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2005
For the purpose of extending the Web that is able to understand and process information by machine, Semantic Web shared knowledge in the ontology form. For exquisite query processing, this paper proposes a method to use semantic relations in the ontology as relevance feedback information to query expansion. We made experiment on pharmacy domain. And in order to verify the effectiveness of the semantic relation in the ontology, we compared a keyword based document retrieval system that gives weights by using the frequency information compared with an ontology based document retrieval system that uses relevant information existed in the ontology to a relevant feedback. From the evaluation of the retrieval performance. we knew that search engine used the concepts and relations in ontology for improving precision effectively. Also it used them for the basis of the inference for improvement the retrieval performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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