Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.6
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pp.1174-1182
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2017
The research and development on Web of Data to realize the opening and sharing of diverse, heterogonous data on the Web has been actively accomplished. As a standard data model for this effort, LOD (Linked Open Data) based on ontology has been proposed. A specialized instance generation system is vital to the development of LOD-based system effectively. This paper implements i-Manager as an appropriate environment for the development of LOD instances, considering the requirements of LOD systems and the practical development environment of the diverse application domains. i-Manager separates the instance layer from the ontology layer by way of LOD Interface Sheet (LIS) and implements the specialized functions requested in LOD instance development, such as instance edit/store, visualization and SPARQL query processing. This paper proposes a new approach for LOD instance development, and i-Manager can be applied for the practical LOD development environment in the diverse application areas.
Kim, Tae-Young;Gang, Ju-Yeon;Kim, Hye-Young;Kim, Yong
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.51
no.3
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pp.163-188
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2017
This study aims to propose disaster safety information service model based on LOD for effective management and dissemination of the information. To achieve the aim of this study, current state of disaster safety information was analyzed through online search and face-to-face interviews, and then the information was divided into 6 types. Finally, this study proposed specific process of building disaster safety information LOD service with considerations reflecting the information characteristics. The process for building LOD was based on Guidelines for Building Linked Data written by National Information Society Agency. Especially, ontology concept model was defined by using standard lexical resources and modeling tools based on 6 types of disaster safety information, and classes and properties were proposed. The results of this study will make disaster safety information more useful for common people.
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 Information Science Theory and Practice
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v.9
no.2
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pp.66-82
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2021
Recommender Systems have gained immense popularity due to their capability of dealing with a massive amount of information in various domains. They are considered information filtering systems that make predictions or recommendations to users based on their interests and preferences. The more recent technology, Linked Open Data (LOD), has been introduced, and a vast amount of Resource Description Framework data have been published in freely accessible datasets. These datasets are connected to form the so-called LOD cloud. The need for semantic data representation has been identified as one of the next challenges in Recommender Systems. In a LOD-enabled recommendation framework where domain awareness plays a key role, the semantic information provided in the LOD can be exploited. However, dealing with a big chunk of the data from the LOD cloud and its integration with any domain datasets remains a challenge due to various issues, such as resource constraints and broken links. This paper presents the challenges of interconnecting and extracting the DBpedia data with the MovieLens 1 Million dataset. This study demonstrates how LOD can be a vital yet rich source of content knowledge that helps recommender systems address the issues of data sparsity and insufficient content analysis. Based on the challenges, we proposed a few alternatives and solutions to some of the challenges.
LOD(Linked Open Data) is composed of RDF triples which are based on ontologies. They are identified, linked, and accessed under the principles of linked data. Publications of LOD data sets lead to the extension of LOD cloud and ultimately progress to the web of data. However, if ontologically the same things in different LOD data sets are identified by different URIs, it is difficult to figure out their sameness and to provide trustworthy links among them. To solve this problem, we suggest a Trustworthiness Improving Link Evaluation, TILE for short, technique. TILE evaluates links in 4 steps. Step 1 is to consider the inference property of syntactic elements in LOD data set and then generate RDF triples which have existed implicitly. In Step 2, TILE appoints predicates, compares their objects in triples, and then evaluates links between the subjects in the triples. In Step 3, TILE evaluates the predicates' syntactic property at the standpoints of subject description and vocabulary definition and compensates the evaluation results of Step 2. The syntactic elements considered by TILE contain RDFS, OWL, OWL2 which are recommended by W3C. Finally, TILE makes the publisher of LOD data set review the evaluation results and then decide whether to re-evaluate or finalize the links. This leads the publishers' responsibility to be reflected in the trustworthiness of links among the data published.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.50
no.2
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pp.183-196
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2016
The academic journal is an important medium carrying newly discovered knowledge in various disciplines. It is desirable to consider visualization of journal and article information in order to make the information more insightful and effective than text-based information. In this study, visualization service platform of journal and article information is developed. TagCloud were included in both Infographics of journal and article. Each word in the TagCloud is inter-linked with DBPedia using Linked Open Data (LOD) technique.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.168-171
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2021
최근 시맨틱 웹은 Linked Open Data (LOD)의 사용으로 웹 분야에서 주목을 받고 있다. 이에 LOD 등을 중심으로 검색 고도화 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 LOD 클라우드를 이용한 효율적인 검색 방법이나 활용 방안을 위한 깊이 있는 연구는 상대적으로 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 LOD 클라우드를 효율적으로 구성하기 위한 인덱스 구조를 제안하고자 HYBRID R*-tree 인덱스 구조와 단일 인덱스 구조의 성능을 비교하여 평가한다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.35
no.1
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pp.157-182
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2018
As data management and processing techniques have been developed rapidly in the era of big data, nowadays a lot of business companies and researchers have been interested in long tail data which were ignored in the past. This study proposes methods for generating and controlling a network of technical terms based on text mining technique to enhance data utilization in the distribution of long tail theory. Especially, an edit distance technique of text mining has given us efficient methods to automatically create an interlinking network of technical terms in the scholarly field. We have also used linked open data system to gather experimental data to improve data utilization and proposed effective methods to use data of LOD systems and algorithm to recognize patterns of terms. Finally, the performance evaluation test of the network of technical terms has shown that the proposed methods were useful to enhance the rate of data utilization.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.30
no.3
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pp.297-315
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2013
Anyone curious to easily access and learn Korean history has become interested in Korean history data bases, which will provide accurate and reliable historical information. Furthermore, user demands for information sharing and reusability, available through setting up a semantic web, have been increased, which have taken the shape of linked data. Efforts have been made to construct public data bases containing readily usable contents a user can understand and utilize with ease. They have been produced by several organizations, portal sites, and individuals, trying to deviate from existing mainstreams - expert-based text data bases. A problem with those data bases is that they have not considered such vital factors as the sharing and utilizing of information as a whole. This study suggests a LOD-based Korean history contents implementation system, providing rich information environment by way of multi-dimensional web-data connections. In doing so, this system has tried a historic information circulation service system which is based on information sharing and connecting.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.32
no.1
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pp.109-134
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2015
In the Korean wave 3.0 age, it is needed to prepare how to globalize and hold Korean culture through development of various Korean wave culture contents from existing contents focused on media. The goal of this study is to establish the foundation for developing the various Korean wave culture contents as linking information about other culture contents as well as food culture by extending Korean culture contents service based on LOD. For this purpose, this study established and assorted the concept of food culture through the literature review and case study and analyzed the applicability of the services of food culture contents based on LOD. Futhermore, this study provides the basis on extension of Korean wave culture service and suggests the process of implementation of food culture LOD and service model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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