Ming Tan;Aodi Liu;Xiaohan Wang;Siyuan Shang;Na Wang;Xuehui Du
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.6
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pp.1599-1618
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2024
Access control has always been one of the effective methods to protect data security. However, in new computing environments such as big data, data resources have the characteristics of distributed cross-domain sharing, massive and dynamic. Traditional access control mechanisms are difficult to meet the security needs. This paper proposes CACM-MMSR to solve distributed cross-domain access control problem for massive resources. The method uses blockchain and smart contracts as a link between different security domains. A permission decision model migration method based on access control logs is designed. It can realize the migration of historical policy to solve the problems of access control heterogeneity among different security domains and the updating of the old and new policies in the same security domain. Meanwhile, a semantic reasoning-based permission decision method for unstructured text data is designed. It can achieve a flexible permission decision by similarity thresholding. Experimental results show that the proposed method can reduce the decision time cost of distributed access control to less than 28.7% of a single node. The permission decision model migration method has a high decision accuracy of 97.4%. The semantic reasoning-based permission decision method is optimal to other reference methods in vectorization and index time cost.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.4
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pp.43-51
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2012
Web 3.0 is the next-generation of the World Wide Web and is included two main platforms, semantic technologies and social computing environment. The basic idea of web 3.0 is to define structure data and link them in order to more effective discovery, automation, integration, and reuse across various applications. The semantic technologies represent open standards that can be applied on the top of the web. The social computing environment allows human-machine co-operations and organizing a large number of the social web communities. In the recent years, recommender systems have been combined with ontologies to further improve the recommendation by adding semantics to the context on the web 3.0. In this paper, we study previous researches about recommendation method and propose a recommendation method based on web 3.0. Our method scores documents based on context tags and social network services. Our social scoring model is computed by both a tagging score of a document and a tagging score of a document that was tagged by a user's friends.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.28
no.3
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pp.123-139
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2011
Context-awareness as a key technology of ubiquitous computing needs a context model that understands and processes situational information coming from diverse sensors and devices, and can be applied diversely in various domains. Semantic web based ontologies use structured standard format and express meaning of information, so it is possible to recognize effectively context-awareness situations, allowing the system to share information and understand situation by inference. In this paper, we propose a layered ontology model to support generality and scaleability of the context-awareness system, and applied the model to u-Convention domain. In addition, we propose a effective reasoning method to handle compound situation by combining OWL-DL and SWRL rules.
In recent Information Environment, various Multimedia contents are getting noticed. But, since these contents have various formats of representation and very wide range of information, it was difficult to retrieve contents that user wanted and to utilize it. To solve these problems, many studies presented draft standards for adding metadata to contents, and then, semantic search for contents had become available. Unfortunately, as the number of metadata standards and contents increased, the lack of interoperability between contents was begun and users are faced with difficulty of search contents again. To improve these problems, this paper supports interoperability between metadata standards and expands the semantic relationship between elements and proposes an ontology which is named TOFIC(The Ontology For Imagery Contents) for enhanced semantic search. In TOFIC, the semantic relationships between MPEG-7 and TV-Anytime are classified, and extended new semantics are defined. As a result, semantic search for multimedia contents is enhanced and it is possible to retrieve most of the multimedia contents that exist on the current information environment consistently. In addition, it supports enhanced content-based search for multimedia contents.
To make Web Services the real applications, the efficient mechanisms for Web Services discovery, Web Services composition and Web Services execution must be provided. Among these issues, especially, Web Services composition plays the key roles in Web Services applications that are loosely coupled and composed applications consisted of primitive Web Service components. In this paper we demonstrate a new Web Service composition approach using ontologies. We apply ontologies to describe Web Services information such as Web Services input/output parameters, pre conditions, post conditions and other necessary management information. In this paper, we also introduce Action ontology and Object ontology to describe the functional properties of Web Services These ontologies offer semantic description of Web Services functionalities beyond the limitation of the current WSDL. We can achieve semantic interoperabilities between heterogeneous Web Services in terms of conceptual processing and realize semantic services composition. We implement semantic Web Services composition system called Genie based on service description ontologies.
Ontology plays an important role of the Semantic Web to describe meaning and reasoning of resources. Ontology has more rich expressive power through OWL that is a next standard representation language recommended by W3C. As the Semantic Web is widely known, an amount of information resources on the Web is growing rapidly and the related information resources are placed in distributed systems on the Web. So, for providing seamless services without the awareness of far distance, efficient management of the distributed information resources is required. Especially, sear ching fast for local repositories that include data related to user's queries is important to the performance of systems in the distributed environment. In this paper, first, we propose an index structure to search local repositories related to queries in the distributed Semantic Web. Second, we propose a query rewriting strategy to extend given user's query using various expression of OWL. Through the proposed index and query strategy, we can utilize various expressions of OWL and find local repositories related to all query patterns on the Semantic Web.
Constructing an ontology using a mass corpus begins with an automatic semantic relation extraction. A general method regards words appearing between terms as patterns which are used to extract semantic relations. However, previous approaches consider only one sentence to extract a pattern, so they cannot extract semantic relations for terms in different sentences. This paper proposes a semantic relation extraction method using pairs of patterns sharing a term, where each pattern is extracted using one of the seed term pair satisfying the target relation. In our experiments, we achieved the accuracy 83.75% improving previous methods by 7.5% in is-${\alpha}$ relation and the accuracy 83.75% improved by 5% in part-of relation. We also present a possibility of improving the recall by the relative recall.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.4
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pp.671-678
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2019
The semantic information provided through the semantic-based IoT system will produce new high value-added products that are completely different from what we have known and experienced. From this point of view, the key issue of current IoT technology and applications is the development of an intelligent IoT platform architecture. The proposed system collects the IoT data of the sensors from the cloud computer, converts them into RDF, and annotates them with semantics. The converted semantic data is shared and utilized through the ontology repository. We use KT's IoTMakers as a cloud computing environment, and the ontology repository uses Jena's Fuseki server to express SPARQL query results on the web using Daum Map API and Highcharts API. This gives people the opportunity to access the semantic IoT mash-up service easily and has various application possibilities.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.3
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pp.65-75
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2008
Grid Computing has enabled enormous amount of computational jobs by connecting distributed computing resources. This technology has developed and widely used in various fields. Previous researches usually focused on how to efficiently manage and use the grid resources. However, there was not enough tries to understand and manage information of application softwares in a well-defined structure. Therefore users in application domain need to how about grid deeply to identify and describe the resource requirements matching for each jobs. We introduce a semantic grid management system based on application ontology to overcome this problem. We design and implement the ontology to store various information of the applications. With the ontology, this system can infer the resource requirements from input parameters and input data of the application software and automatically assign appropriate resources by matching the requirement. Also it can transform the information to other forms which grid middlewares can handle. We apply the system to construct an analysis environment of bioinformatics and compare it with other grid systems to explain usefulness of the system.
Computing has been making a lot of progress in the quantity of data, today. It's going to be more difficult to get appropriate information as the number of data increases dramatically. Therefore it's more important to get meaningful information than to focus on the speed of processing. Semantic web enables an intelligent processing by adding semantic information to data, and it is useful to make ontology system. In this Paper, we implemented ontology Processing system which support function for ontology and efficient processing for practical service. We proposed system design for independent from storage, storing technique for RDB, caching technique by schema information and useful user interface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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