Due to the development of wireless devices such as smart-phone and internet, a lot of linguistic resources actively are opened in each area of expertise. Also, various systems using semantic web technologies are developing for determining whether such information are useful or not. In order to build these systems, the processes of data collection and natural language processing are necessary. But, there is few systems to use of integrating software and data required those processes. In this paper, we propose the system, uLAMP, integrating software and data related to natural language processing. In terms of economics, the cost can be reduced by preventing duplicated implementation and data collection. On the other hand, data and software usability are increasing in terms of management aspects. In addition, for the evaluation of uLAMP usability and effectiveness, user survey was conducted. Through this evaluation, the advantages of the currentness of data and the ease of use are found.
This paper proposes a system to translate an RDB into an OWL ontology which enables the users to navigate the ontology in GUI. In order to accomplish the goals mentioned previously, the system overcame two difficulties. First, our system defines a new mapping algorithm to map between DB elements and ontology ones. Comparing with existing solutions, our algorithm is able to generate ontologies from more DB structures. Second, our system provides the same data generated by a reasoner to the users. Note that this operation does not load ABox ontology on a reasoner. In addition, Tableau-based reasoners have the tractability problem on a large ABox (e.g., large ABoxes translated from DBs practically cannot be served). To solve this, our system internally runs SQL queries to retrieve the same data as the one from a reasoner every time ABox elements are queried.
This study examines and analyzes a variety of apartment roof style for 147 apartment complexes built in the Gwangju metropolitan city in order to determine the style that is most preferred. The results of this study are as follows. Most of apartment houses built in the Gwangju metropolitan city are 11 to 15 stories followed by apartments that have less than 5 stories, with fewer apartments that have 16 to 20 stories. According to roof styles, the eyebrow roof A type is the most common, followed by the plane roof A type, the sloped roof B type and the sloped roof C type, while 2/3 of all roof types have either an eyebrow roof A type or a plane roof A type. Using images of these roof types to determine those that are preferred, the decorative roof C type is most preferred, followed by the sloped roof B and C types. According to recognition of adjective pairs, decorative roof C type showed a higher recognition for the categories of unique, decorative, three dimensional and novel, the sloped roof B type showed a higher recognition for the categories of three dimensional, decorative and structured while the sloped roof C type showed a higher recognition in the decorative, novel, varied and three dimensional categories. In the correlations between image preference and recognition scale of roof styles of apartment houses, decorative roof C type showed a significant correlation between adjective pairs with the calm image, the sloped roof B type with the intimate image, while the sloped roof C type showed a correlation between static and ordered with the easy image. Therefore, for the design of future apartment roofs, decorative roof C type requires more consideration of visual aspects that are related to a sense of unity, while further morphological factors needs to be adopted with sloped roof B and C types.
There have been many efforts to understand the trends of IT environments that have been rapidly changed. In a view point of management, it needs to prepare the social systems in advance by using Big-data these days. This research is for the implementation of Issue Analysis System for the Big-data based on Artificial Intelligence. This paper aims to confirm the possibility of new technology for Big-data processing through the proposed Issue Analysis System using. We propose a technique for semantic reasoning and pattern analysis based on the AI and show the proposed method is feasible to handle the Big-data. We want to verify that the proposed method can be useful in dealing with Big-data by applying latest security issues into the system. The experiments show the potentials for the proposed method to use it as a base technology for dealing with Big-data for various purposes.
In the current Internet environment where there is high space complexity of information, search engines aim to provide accurate information that users want. But content-based method adopted by most of search engines cannot be used as an effective tool in the current Internet environment. As content-based method gives different weights to each web page using morphological characteristics of vocabulary, the method has its drawbacks of not being effective in distinguishing each web page. To resolve this problem and provide useful information to the users, this paper proposes an evaluation method based on categories. Category-based evaluation method is to extend query to semantic relations and measure the similarity to web pages. In applying weighting to web pages, category-based evaluation method utilizes user response to web page retrieval and categories of query and thus better distinguish web pages. The method proposed in this paper has the advantage of being able to effectively provide the information users want through search engines and the utility of category-based evaluation technique has been confirmed through various experiments.
Compound noun phrase (CNP) is important factor for semantic information process because the meaning of the CNP is more disambiguous than that of single word. However, the CNP can be expressed in various types even though it expresses same meaning. It is called syntactic diversity. It makes information system difficult to grasp sense identity. In order to resolve the syntactic diversity in this research, we propose an indexing method for compound noun phrase. The main purpose is to make identical index term for various types of CNPs which has same meaning. To do so, the research follows next steps. For the first, we make rule template and utilize the template to extract CNPs from set of domestic research papers. In general, the CNP has a unique meaning. Considering the characteristic, we suggest synthesis rules of index terms and apply the rule to CNPs extracted in previous step. For the objective performance evaluation of the research, a test set, HANTEC 2.0, was utilized and the result was compared to baseline model. Through the experiment and the evaluation, we have confirmed that the indexing method suggested in this paper could positively affect retrieval precision and improve performance of the information retrieval.
Park, Jaeyeol;Yoon, Sangwon;Choi, Kitae;Lim, Jongtae;Lee, Byoungyup;Shin, Jaeryong;Bok, Kyoungsoo;Yoo, Jaesoo
The Journal of the Korea Contents Association
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v.15
no.12
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pp.24-34
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2015
With the development of the semantic web, a large amount of data being produced nowadays is in RDF format. RDF is represented by a triple. An RDF database consisting of triples requires the high cost of join query processing. Materialized view is known as a scheme to reduce the query processing cost by accessing materialized views without accessing the database. It is physically stored the results or the intermediate results of the query processing in a storage area. In this paper, we propose a materialized view selection scheme by using decision tree to solve such a problem. The decision tree considers the size and maintenance costs of the materialized view as well as the profit of query response times. It is shown through performance evaluation that the proposed scheme increases the number of materialized views in the limited storage space and decreases the update rates of the materialized views.
The purpose of this study is to present the results of in-depth analysis of family disintegration experience as a qualitative study to understand the meaning and nature of the experiences of marriage and divorce of women who have divorced in Vietnam. The participants were selected as six Vietnamese women who had been divorced for less than two years after five to 12 years of marriage. The collection of data and the analysis of the data were done by six concrete steps that should be followed in the scientific phenomenology suggested by Colaizzi(1978) Through this study, 74 subjects from 203 semantic meanings were derived and identified as 23 subject groups and finally organized into 7 categories. The seven categories were presented as life in Vietnam before marriage, motive of getting married, method and process of marriage, good experience of marriage, difficult experience in marriage, cause of divorce, changed life after divorce. The results of this study suggest that sexual relationship is a major conflict factor in marriage, and that this problem can lead to divorce. It is hoped that this study will help to find a solution for the dissolution of multicultural families.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.3
no.2
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pp.105-120
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1997
One of the most important issues of object-oriented geographical database system is to develop an indexing technique which enables more efficient I/O processing within aggregation hierarchy or inheritance hierarchy. Up to present, several indexing schemes have been developed for this purpose. However, they have separately focused on aggregation hierarchy or inheritance hierarchy of object-oriented data model. A recent research is proposing a nested-inherited index which combines these two hierarchies simultaneously. However, this new index has some weak points. It has high storage costs related to its use of auxiliary index. Also, it cannot clearly represent the inheritance relationship among classes within its index structure. To solve these problems, this thesis proposes a pointer-chain index. Using pointer chain directory, this index composes a hierarchy-typed chain to show the hierarchical relationship among classes within inheritance hierarchy. By doing these, it could fetch the OID list of objects to be retrieved more easily than before. In addition, the pointer chain directory structure could accurately recognize target cases and subclasses and deal with "select-all" typed query without collection of schema semantic information. Also, it could avoid the redundant data storing, which usually happens in the process of using auxiliary index. This study evaluates the performance of pointer chain indexing technique by way of simulation method to compare nested-inherited index. According to this simulation, the pointer chain index is proved to be more efficient with regard to storage cost than nested-inherited index. Especially in terms of retrieval operation, it shows efficient performance to that of nested-inherited index.
Seo, Jinsoon;Kim, Sang-Kyun;Kim, Anna;Jang, Hyunchul
The Journal of the Korea Contents Association
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v.15
no.11
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pp.571-581
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2015
In the field of Korean medicine (KM), KM terms has been mixed used for a long period. After the Society of KM had systematically organized the KM terms used in our country, the book for the Korean medical standard terminologies was published. In this study, we developed an online service based on the book. The online service provides various useful functions for searching the terms and their commentary and collecting users' opinions. Users can also compare the standard terms with their semantic search results and naver's knowledge search results within our system. By analyzing logs of our system, we suggested several directions for future development, including the improvement of search functions, advertisements, and the provision of open APIs. In the future, our online service might provide the important information on clinics, academic researches, and international standards.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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