The usage of controlled biomedical vocabularies is the cornerstone that enables seamless interoperability when using a common data model across multiple data sites. The Observational Health Data Science and Informatics (OHDSI) initiative combines over 100 controlled vocabularies into its own. However, the OHDSI vocabulary is limited in the sense that it combines multiple terminologies and does not provide a direct way to link them outside of their own self-contained scope. This issue makes the tasks of enriching feature sets by using external resources extremely difficult. In order to address these shortcomings, we have created a linked data version of the OHDSI vocabulary, connecting it with already established linked resources like bioportal, bio2rdf, etc. with the ultimate purpose of enabling the interoperability of resources previously foreign to the OHDSI universe.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.45
no.4
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pp.429-455
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2014
The information of figures in science which could induce interest in science and have educational importance is the value-added content through information sharing and connectivity. In this study, we analyzed domestic and overseas cases of Linked Open Data(LOD) that are being increased recently in order to provide a better service through information sharing and utilization of scientific figures. We suggested an efficient scientific figures ontology and the method for LOD construction reflecting the results of the analysis. We also presented plans for the interlinking among various external resources and for promoting LOD information use.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2016.05a
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pp.255-256
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2016
In this paper, we analyze the operations and/or status of our structure which builds the management structure measuring integrated monitoring system based on linked open data in a short term or long term bases. We have applied a novel analyzing method of linked open data to expect what movements can be occurred in the structure, and we improve the monitoring system using an integrated design to solve the drawbacks of conventional types of monitoring. And collecting data through cloud and their reliability can be proved by evaluation of soundness of data amount and their confidence.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.43
no.2
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pp.247-271
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2012
The institutional repository and linked data share a purpose, co-creation and joint usage of information resources. Therefore, a new approach linking these two concepts can be utilized for co-production and utilization of resources. This study hoped to configure the Korean dCollection repository as linked data. For this purpose, first, we analyzed the current data structure of dColleciton. Second, we investigated the resource types which dCollection is targeting. Third, we focused and analyzed a case study of resource types targeted by dCollection constructed as linked data. Fourth, this study examined in detail how to build the linked dCollection data and how to connect this linked data to the linked cloud. Finally, we discussed the problems that might oc cur in the process of building the linked data.
Linked Open Data (LOD) is rated as the best of any kind of data disclosure, and allows you to search related data by linking them in a standard format across the Internet. There is an increasing number of cases in which relevant data are constructed in the LOD form in the global environment, but in the domestic healthcare sector, the disclosure of data in the form of LOD is still at the beginning stage. In this paper, we introduce a case of LOD platform construction that provides services by linking domestic and international related data by LOD method, based on the data of Korean medical research paper data and health care big data linkage platform. Linking all data from each DB into an LOD requires a lot of time and effort, and is basically an infrastructure task that government or public institutions should be in charge of rather than the private sector. In this study, ten domestic and foreign LOD sites were linked with only a portion of each DB, enabling users to link data from various domestic and foreign organizations in a convenient manner.
Linked Data allows structured data to be published in a standard way that datasets from various domains can be interlinked. With the rapid evolution of Linked Open Data(LOD), researchers are exploiting it to solve particular problems such as semantic similarity assessment. In this paper, we propose a method, on top of the basic concept of Linked Data Semantic Distance (LDSD), for calculating the Linked Data semantic distance between resources that can be used in the LOD-based recommender system. The semantic distance measurement model proposed in this paper is based on a similarity measurement that combines the LOD-based semantic distance and a new link weight using TF-IDF, which is well known in the field of information retrieval. In order to verify the effectiveness of this paper's approach, performance was evaluated in the context of an LOD-based recommendation system using mixed data of DBpedia and MovieLens. Experimental results show that the proposed method shows higher accuracy compared to other similar methods. In addition, it contributed to the improvement of the accuracy of the recommender system by expanding the range of semantic distance calculation.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.29
no.1
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pp.231-251
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2012
In this study, Linked Data was used for extending bibliographic data, because Linked Data provides shareable identifiers, data structures, and link information. Linked Data is especially efficient in expanding bibliographic data integrated with bibliographic ontology. Therefore, Linked Data and bibliographic ontologies were analyzed and available Linked Data was suggested. By linking between meta-data schemes, bibliographic data, and authority data, issues for the effective Linked Data sharing were suggested: 1) selecting proper Linked Data for each bibliographic organization, 2) linking between different Linked Data, and 3) developing their own Linked Data for each bibliographic organization.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.40
no.4
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pp.429-450
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2023
The purpose of this study is to examine recent trends and intellectual structures in research related to open data. To achieve this, the study conducted a search for the keyword "open data" in Scopus and collected a total of 6,543 papers from 1999 to 2023. After data preprocessing, the study focused on the author keywords of 5,589 papers to perform network analysis and derive centrality in the field of open data research and linked open data research. As a result, the study found that "big data" exhibited the highest centrality in research related to open data. The research in this area mainly focuses on the utilization of open data as a concept of public data, studies on the application of open data in analysis related to big data as an associated concept, and research on topics related to the use of open data, such as the reproduction, utilization, and access of open data. In linked open data research, both triadic centrality and closeness centrality showed that "the semantic web" had the highest centrality. Moreover, it was observed that research emphasizing data linkage and relationship formation, rather than public data policies, was more prevalent in this field.
In this paper, we have proposed the processing and analyzing the linked open data (LOD), a kind of big-data, using resources of cloud computing. The LOD is web-based open data in order to share and recycle of public data. Specially, we defined the InfograaS (Info-graphic as a service), new business area of SaaS (software as a service), to support visualization technique for BA (business analytics) and Info-graphic. The goal of this study is easily to use it by the non-specialist and beginner without experts of visualization and business analysis. Data visualization is the process to represent visually and understand the data analysis easily. The purpose of data visualization is to deliver information clearly and effectively by chart and figure. The big data of public data are shared and presented in the charts and the graphics understood easily by various processing results using Hadoop, R, machine learning, and data mining of open source and resources of cloud computing.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.37
no.2
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pp.145-169
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2020
The purpose of this study is to find the cause and solution of the situation where library LOD does not spread after the introduction of library LOD. Research methods include literature research, case studies, and expert interviews. The improvement plan presented in this study is that first, the library needs to avoid the redundancy of the LOD construction target and build the only and specialized data. Second, libraries need to develop LOD services that reflect user needs and implement convenient LOD interfaces. Third, libraries need to establish identification system of data and build a authority file. Fourth, libraries need to recognize the necessity of data opening and linking to librarians and users, and provide opportunities for education and publicity. Fifth, it is necessary to use LOD for integrated search and to establish an integrated platform for search of library LOD. Sixth, libraries need to strengthen cooperation for LOD issuance and utilization, and form a working-level consultative body. Seventh, the government should pursue strong policies with a continuous commitment to LOD promotion and need to continue to provide budget support.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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