Avallone Stefano;D'Antonio Salvatore;Esposito Marcello;Romano Simon Pietro;Ventre Giorgio
Journal of Communications and Networks
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제8권1호
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pp.106-115
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2006
The current trend toward the utilization of the Internet as a common means for the offer of heterogeneous services imposes to address the issues related to end-to-end service assurance in the inter-domain scenario. In this paper, we first present an architecture for service management in networks based on service level specifications (SLS). The architecture is designed to be independent both of the specific network technology adopted and of the high level service semantics. Then, we focus on a specific functionality of the proposed architecture: Resource allocation in the multi-domain scenario. A distributed admission control algorithm is introduced, its complexity is evaluated and a comparison with related solutions is provided.
This paper introduces an approach to an ontology-based knowledge framework for product life cycle management (PLM). Participants in a product life cycle want to share comprehensive product knowledge without any ambiguity and heterogeneity. However, previous knowledge management approaches are limited in providing those aspects. Therefore, we suggest an ontology-based knowledge framework including knowledge maps, axioms and specific knowledge far domain. The bottom level, the axiom, specifies the semantics of concepts and relations of knowledge so that ambiguity of the semantics can be alleviated. The middle level is a product development knowledge map; it defines the concepts and the relations of the product domain common knowledge and guides engineers to process their engineering decisions. The middle level is then classified further into more detailed levels, such as generic product level, specific product level, product version level, and product item level for PLM. The top level is specialized knowledge fer a specific domain that gives the solution of a specific task or problem. It is classified into three knowledge types: expert knowledge, engineering function knowledge, and data-analysis-based knowledge. This proposed framework is based on ontology to accommodate a comprehensive range of unambiguous knowledge for PLM and is represented with first-order logic to maintain a uniform representation.
Src-Homology 2 (SH2) domains have a capacity to bind phosphotyrosine-containing sequence context and play essential roles in various cellular signaling pathways. Due to the specific nature of the binding between SH2 domains and their counterpart proteins, inhibitors of SID domain binding have drawn extensive attention as a potential candidate for therapeutic agents. Here, we describe the binding assay system to screen for the ligands or blockers of the SH2 domains with an emphasis on the $p56^{lck}$ SH2 domain. In our assay system, SID domains expressed and purified as fusion proteins to Glutathione-S-transferase (GST) were covalently attached to 96-well microtitre plates through amide bond formation, which were subsequently allowed to bind the biotinylated phosphotyrosine (pY)containing synthetic pep tides. The binding of biotinylated pY peptides was detected by the horseradish peroxidase (HRP)-conjugated streptavidin. Using the various combinations of SH2 domain-pY peptides, we observed that: (1) The binding of pY-peptides to its counterpart SH2 domain is concentration-dependent and saturable; (2) The binding is highly specific for a particular combination of SH2 domain-pY peptide pair; and (3) The binding of Lck SH2-cognate pY-peptides is specifically competed by the nonbiotinylated peptides with expected relative affinity. These results indicate that the established assay system detects the SH2-pY peptide interaction with reproducible sensitivity and specificity and is suitable for screening the specific inhibitors of $p56^{lck}$ SH2 function.
The tasks which detect and track moving objects, by analyzing dynamic images taken at a constant time interval, are essential in various applications. This paper suggests how to utilize domain-specific knowledge and motional knowledge for detecting and tracking moving objects. That is, The trajectory information of a moving object is to be used for generating hypotheses on expected motion and expected position of moving objects, and the domain-specific knowledge is to be used for verifying the generated hypotheses.
Existing methodologies and practical ontology development experiences have explored a broad spectrum of knowledge management challenges. Each has its own characteristics and evaluates only a subset of specific domain. However, there is still no one 'correct' way or methodology for developing ontologies. In this paper, we described a methodology for domain driven ontology development, covering the whole lifecycle from the formalization of domain to the evolution of ontologies.
본 논문은 감정단어(Sentiment Word)의 의미적 특성을 반영하여 한국어 문서 감정분류 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 감정단어는 감정을 가지는 단어를 의미하며, 감정단어들의 집합은 감정자질(Sentiment Feature)로써 감정분류를 위한 중요한 어휘 자원이다. 감정자질은 일반적으로 사용될 때와 특정 영역(Domain)에서 사용될 때에 그 감정 정도의 차이를 가진다. 감정자질이 일반적으로 사용될 때 그 감정 정도는 검색 엔진을 통해 얻을 수 있는 스니핏(Snippet)을 통해 추정할 수 있으며, 특정 영역에서 사용될 때의 감정 정도는 실험 말뭉치를 이용하여 추정할 수 있다. 이렇게 추정된 감정자질의 감정 정도 수치를 의미지향성이라고 하며, 문서내의 문장의 감정 강도를 추정하기 위해 이용된다. 문장의 감정 강도가 추정되면 문장 감정 강도를 감정자질의 가중치에 반영하게 된다. 본 논문은 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 이용하여 일반적, 영역 의존적, 일반적/영역 의존적 의미지향성을 반영한 경우에 대해 성능을 평가한다. 평가 결과, 앞의 3가지 경우에 모두 성능 향상을 얻었으며 일반적/영역 의존적 의미지향성을 반영한 경우, 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 3.1%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 연구는 창의성의 영역 특수적인 입장에서 과학적 창의성을 다룬 논문들을 내러티브 리뷰의 방법을 사용하여 탐색한 것이다. 창의성을 바라보는 2가지 입장 중에서 한 가지인 영역 특수적인 입장은 창의성에 대해 "그 아동이 얼마나 창의적인가?"라는 창의성의 일반적인 입장에서 "그 아동은 어느 영역에서 창의적인가"라는 영역 특수적인 접근방법으로 창의성을 바라보는 것이다. 이러한 관점에서 본 연구는 과학을 바라보았을 때, 과학적 창의성은 어떻게 정의될 수 있으며, 또 어떤 구성 요인들로 이루어졌는가를 탐색해 본 연구이다. 과학적 창의성 관련 논문들에 대한 리뷰를 통해 본 연구는 과학적 창의성은 과학적인 지식을 바탕으로 논리적이고 분석적인 사고를 통해 새롭고 적절한 것을 찾아내는 능력으로 정의할 수 있었으며, 과학적 창의성의 구성 요인은 정의적, 인지적, 환경적 요인으로 나눠 살펴본 결과, 영역 특수적인 관점에서 가장 두드러지게 차이를 보이는 과학적 창의성의 인지적 요인은 과학 관련 지식, 과학 탐구과정, 문제 발견력, 문제 해결력 등으로 구성되어짐을 알 수 있었다. 이러한 과학적 창의성에 대한 논의는 보다 과학적 창의성에 대한 실증적인 연구에 대한 좋은 길잡이가 될 것으로 사료된다.
정보행태 연구 커뮤니티에서 그간 다수의 이용자 관련 모형들이 제시되어온바, 본 연구의 출발점은 정보검색 상호작용 모형을 포함한 대부분의 모형들이 포괄적 영역을 제시하는 다(多)영역 모형이라는 점이다. 본 연구는 다 영역 모형의 제한점을 논의한 후, 새로운 모형 유형 제시의 필요성을 제기한다. 이와 관련, 연구 커뮤니티내의 핵심 모형 네 가지를 분석 고찰한 후, 특정영역 초점 모형화(Specific Domain Focus Modeling - SDFM)에 기반한 새로운 모형 유형을 제시한다. 이러한 모형화의 예로써, 본 연구는 필자의 시스템-자료 군 연계정도 기반 정보검색 상호작용 모형을 제시한다.
Ontology developing process has aroused a lot of controversy among knowledge engineers and knowledge users. The recent surges on ontology building methodologies and practical ontology applications have explored a broad spectrum of knowledge management challenges. On the one hand, the abundant methodology theories provide us with a set of useful heuristic rules, from which we get the overview of ontology building process. But on the other hand, every research groups would like to justify their theories by listing their specific characteristics and unique method when approaching the right way. However, there is still no one “correct” way or methodology for developing ontologies. In this case, the methods used to evaluate only a subset of specific domain do not make any sense to the commonsense users. As a result, a comprehensive understanding of domain ontology is urgent and necessary.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.121-130
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1999
The objective of this paper is to apply Extended AND-OR Graph (EAOG)-related techniques to extract knowledge from a specific problem-domain and perform analysis in complicated decision making area. Expert systems use expertise about a specific domain as their primary source of solving problems belonging to that domain. However, such expertise is complicated as well as uncertain, because most knowledge is expressed in causal relationships between concepts or variables. Therefore, if expert systems can be used effectively to provide more intelligent support for decision making in complicated specific problems, it should be equipped with real-time inference mechanism. We develop two kinds of EAOG-driven inference mechanisms(1) EAOG-based forward chaining and (2) EAOG-based backward chaining. and The EAOG method processes the following three characteristics. 1. Real-time inference : The EAOG inference mechanism is suitable for the real-time inference because its computational mechanism is based on matrix computation. 2. Matrix operation : All the subjective knowledge is delineated in a matrix form, so that inference process can proceed based on the matrix operation which is computationally efficient. 3. Bi-directional inference : Traditional inference method of expert systems is based on either forward chaining or backward chaining which is mutually exclusive in terms of logical process and computational efficiency. However, the proposed EAOG inference mechanism is generically bi-directional without loss of both speed and efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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