It is crucially important to exchange and manage the financial information of an organization for the reason of complexity and diversity of information caused by its implicit information involved. Especially, according to the development of information technology, various approaches appeared to manage financial data of organization. For example, XBRL (Extensible Business Reporting Language) is one of the technologies dealing with the above criteria. Basically, XBRL is a business reporting language to define and exchange financial information, such as a financial statement of organization. XBRL is an international standard which enables the exchange of information between information providers and consumers by adding the tags involving the information of circumstantial factors of data. However, XBRL is not able to describe semantics because XBRL is fundamentally based on XML(Extensible Markup Language) having the purpose of expressing and structuring data. Therefore, this paper aims to enable semantic information to XBRL through the semantic technology. The objective of this paper is an ontologization of the knowledge to perform sharing, reusing, discovering, and inferring the knowledge described and conducted by XBRL. In order to achieve the above objective, this paper suggests the methodology for the ontologization of the category and instance document of XBRL. Furthermore, this paper points out the possibility of suggested methodology in a practical business through indicating the advantages of the knowledge described by XBRL.
This paper presents a novel feature engineering technique that can improve the conventional machine learning-based text classification systems. The proposed method extends the initial set of features by using hyperlink relationships in order to effectively categorize hypertext web documents. Web documents are connected to each other through hyperlinks, and in many cases hyperlinks exist among highly related documents. Such hyperlink relationships can be used to enhance the quality of features which consist of classification models. The basic idea of the proposed method is to generate a sort of ed concept feature which consists of a few raw feature words; for this, the method computes the semantic similarity between a target document and its neighbor documents by utilizing hierarchical relationships in the WordNet ontology. In developing classification models, the ed concept features are equated with other raw features, and they can play a great role in developing more accurate classification models. Through the extensive experiments with the Web-KB test collection, we prove that the proposed methods outperform the conventional ones.
This qualitative study investigated preservice teachers' understandings of the ontology and epistemology underlying constructivist notions of learning through four in-depth interviews. Of the sixteen participants in a larger study, five significantly changed ontological and epistemological beliefs and eleven did not. This study focused on these eleven teachers who have hardly changed their philosophical beliefs throughout the teacher education program. Ten teachers who consistently maintained the scientific realist beliefs were presented as a composite case (Young's case). Among the eleven teachers, there was one outlier who had consistently maintained an idealist and relativist epistemological position from the beginning of the study and was subjected to another case analysis (Ben's case). These cases corroborated the assertion that each individual's deeply entrenched ontological and epistemological beliefs are very hard to change. For researchers, this study offers insights into the reasons that preservice teachers give for non-changes in their thinking about learning to teach. The study also examines preservice teachers' perceived constraints in implementing their ideal pedagogies and the influence of the teacher education program on their pedagogical beliefs changes. The benefits and influences of the M.Ed. program's theoretical coursework and the field experiences on these teachers' learning-to-teach experiences are addressed with rich data. The implications for teacher educators as well as for the instructional practices of preservice teacher education programs are discussed. This research emphasize necessity of the field-based teacher education program and the need of empowering experienced school teachers as teacher educators in teacher preparation and professional development.
In this paper, we implement an automated composition system of web services using hybrid techniques that merge the benefit of BPEL techniques, with the advantage of OWL-S, BPEL techniques have practical capabilities that fulfil the needs of the business environment such as fault handling and transaction management. However, the main shortcoming of these techniques is the static composition approach, where the service selection and flow management are done a priori and manually. In contrast, OWL-S techniques use ontologies to provide a mechanism to describe the web services functionality in machine-understandable form, making it possible to discover, and integrate web services automatically. This allows for the dynamic integration of compatible web services, possibly discovered at run time, into the composition schema. However, the development of these approaches is still in its infancy and has been largely detached from the BPEL composition effort. In this work, we describe the design of the SemanticBPEL architecture that is a hybrid system of BPEL4WS and OWL-S, and propose algorithms for web service search and integration. In particular, the SemanticBPEL has been implemented based on the open source tools. The proposed system is compared with existing BPEL systems by functional analysis. These comparisions show that our system outperforms existing systems.
Park, Hosik;Lee, Minsu;Hwang, Sungjin;Oh, Sangyoon
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.3
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pp.145-154
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2016
Because of the recent interest in the u-Health and development of IT technology, a need of utilizing a medical information data has been increased. Among previous studies that utilize various data mining algorithms for processing medical information data, there are studies of association rule analysis. In the studies, an association between the symptoms with specified diseases is the target to discover, however, infrequent terms which can be important information for a disease diagnosis are not considered in most cases. In this paper, we proposed a new association rule mining system considering the importance of each term using TF-IDF weight to consider infrequent but important items. In addition, the proposed system can predict candidate diagnoses from medical text records using term similarity analysis based on medical ontology.
Objective: Intramuscular fat (IMF) is a critical economic indicator of pork quality. Studies on IMF among different pig breeds have been performed via high-throughput sequencing, but comparisons within the same pig breed remain unreported. Methods: This study was performed to explore the gene profile and identify candidate long noncoding RNA (lncRNAs) and mRNAs associated with IMF deposition among Laiwu pigs with different IMF contents. Based on the longissimus dorsi muscle IMF content, eight pigs from the same breed and management were selected and divided into two groups: a high IMF (>12%, H) and low IMF group (<5%, L). Whole-transcriptome sequencing was performed to explore the differentially expressed (DE) genes between these two groups. Results: The IMF content varied greatly among Laiwu pig individuals (2.17% to 13.93%). Seventeen DE lncRNAs (11 upregulated and 6 downregulated) and 180 mRNAs (112 upregulated and 68 downregulated) were found. Gene Ontology analysis indicated that the following biological processes played an important role in IMF deposition: fatty acid and lipid biosynthetic processes; the extracellular signal-regulated kinase cascade; and white fat cell differentiation. In addition, the peroxisome proliferator-activated receptor, phosphatidylinositol-3-kinase-protein kinase B, and mammalian target of rapamycin pathways were enriched in the pathway analysis. Intersection analysis of the target genes of DE lncRNAs and mRNAs revealed seven candidate genes associated with IMF accumulation. Five DE lncRNAs and 20 DE mRNAs based on the pig quantitative trait locus database were identified and shown to be related to fat deposition. The expression of five DE lncRNAs and mRNAs was verified by quantitative real time polymerase chain reaction (qRT-PCR). The results of qRT-PCR and RNA-sequencing were consistent. Conclusion: These results demonstrated that the different IMF contents among pig individuals may be due to the DE lncRNAs and mRNAs associated with lipid droplets and fat deposition.
Zhu, Zhu;Li, Ruimei;Qin, Wei;Zhang, Hantao;Cheng, Yao;Chen, Feiyan;Chen, Cuihua;Chen, Lin;Zhao, Yunan
Journal of Ginseng Research
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v.46
no.6
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pp.750-758
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2022
Background: Mild cognitive impairment (MCI) is a transitional condition between normality and dementia. Ginseng is known to have effects on attenuating cognitive deficits in neurogenerative diseases. Ginsenosides are the main bioactive component of ginseng, and their protein targets have not been fully understood. Furthermore, no thorough analysis is reported in ginsenoside-related protein targets in MCI. Methods: The candidate protein targets of ginsenosides in brain tissues were identified by drug affinity responsive target stability (DARTS) coupled with label-free liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) analysis. Network pharmacology approach was used to collect the therapeutic targets for MCI. Based on the above-mentioned overlapping targets, we built up a proteineprotein interaction (PPI) network in STRING database and conducted gene ontology (GO) enrichment analysis. Finally, we assessed the effects of ginseng total saponins (GTS) and different ginsenosides on mitochondrial function by measuring the activity of the mitochondrial respiratory chain complex and performing molecular docking. Results: We screened 2526 MCI-related protein targets by databases and 349 ginsenoside-related protein targets by DARTS. On the basis of these 81 overlapping genes, enrichment analysis showed the mitochondria played an important role in GTS-mediated MCI pharmacological process. Mitochondrial function analysis showed GTS, protopanaxatriol (PPT), and Rd increased the activities of complex I in a dose-dependent manner. Molecular docking also predicted the docking pockets between PPT or Rd and mitochondrial respiratory chain complex I. Conclusion: This study indicated that ginsenosides might alleviate MCI by targeting respiratory chain complex I and regulating mitochondrial function, supporting ginseng's therapeutic application in cognitive deficits.
Objectives: Network pharmacology is a method of constructing and analyzing a drug-compound-target network to predict potential efficacy and mechanisms related to drug targets. In that large-scale analysis can be performed in a short time, it is considered a suitable tool to explore the function and role of herbal medicine. Thus, we investigated the potential functions and pathways of Chongmyunggongjin-dan (CMGJD) on Alzheimer's disease (AD) via network pharmacology analysis. Methods: Using public databases and PubChem database, compounds of CMGJD and their target genes were collected. The putative target genes of CMGJD and known target genes of AD were compared and found the correlation. Then, the network was constructed using Cytoscape 3.9.1. and functional enrichment analysis was conducted based on the Gene Ontology (GO) Biological process and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) Pathways to predict the mechanisms. Results: The result showed that total 104 compounds and 1157 related genes were gathered from CMGJD. The network consisted of 1157nodes and 10034 edges. 859 genes were interacted with AD gene set, suggesting that the effects of CMGJD are closely related to AD. Target genes of CMGJD are considerably associated with various pathways including 'Positive regulation of chemokine production', 'Cellular response to toxic substance', 'Arachidonic acid metabolic process', 'PI3K-Akt signaling pathway', 'Metabolic pathways', 'IL-17 signaling pathway' and 'Neuroactive ligand-receptor interaction'. Conclusion: Through a network pharmacological method, CMGJD was predicted to have high relevance with AD by regulating inflammation. This study could be used as a basis for effects of CMGJD on AD.
This paper aim; to develop the National R&D Information Navigation System(NRnDINS) that is convenient and easy to use by the researchers on the basis of information filtering and visualization by converging and integrating the three types of the contents, namely, paper, report and project at the stage of development of the information system An information system is developed by establishing ontology and RDF on the three types of contents, and by applying information filtering and semantic search technology after having created the prototype for the screen by reflecting the user needs analysis and information visualization elements surveyed at the previous stage of information service planning. In this paper, to make the measure for information filtering, R&D navigation index is prosed and implemented, and NRnDINS capable of integrated search of the R&D contents through information visualization is developed. Also, for the testing of the developed system, the preference survey for its design by 1m persons and usability test of the system by 10 users are performed The result of the survey on the preference for the design is affirmative with 85% of the subjects finding it favorable and the composite receptivity is good with the score of 87.2 the results of the usability test. However, it was also found that further development of the personalization functions is needed. It is hoped that the R&D navigation index of the proposed and implemented in this paper would present quantitative objectivity and will induce further development of other information filtering index of contents in the future.
Won, Min-Jae;Kim, Dong-He;Jung, Hae-Min;Lee, Sang Keun;Hong, June Seok;Kim, Wooju
The Journal of Society for e-Business Studies
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v.20
no.4
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pp.209-225
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2015
Research and development projects in railroad domain are different from those in other domains in terms of their close relationship with laws. Some cases are reported that new technologies from R&D projects could not be industrialized because of relevant laws restricting them. This problem comes from the fact that researchers don't know exactly what laws can affect the result of R&D projects. To deal with this problem, we suggest a model for law retrieval system that can be used by researchers of railroad R&D projects to find related legislation. Input of this system is a research plan describing the main contents of projects. After laws related to the R&D project is provided with their rankings, which are assigned by scores we developed. A ranking of a law means its order of priority to be checked. By using this system, researchers can search the laws that may affect R&D projects throughout all the stages of project cycle. So, using our system model, researchers can get a list of laws to be considered before the project they participate ends. As a result, they can adjust their project direction by checking the law list, avoiding their elaborate projects being useless.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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