Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.11a
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pp.457-462
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2007
시멘틱 웹에서의 온톨로지는 특정 영역의 설명을 위해 공유할 개념화된 명세란 정의로 널리 알려져 있으며, 시멘틱웹의 중요한 요소기술이다. 온톨로지는 특정 도메인에 대한 정보를 기술하는데, 이러한 온톨로지를 매핑할 경우 많은 양의 정보를 통합관리하거나, 상호호환성을 이룰 수 있다. 여러 온톨로지 매핑 방법론의 성능을 평가하는 수단 중 f-measure란 것이 있는다. f-measure의 값은 정확도(precision)과 응답률(recall)에 의해서 결정된다. 정확도와 응답률이 변화함에 따라 f-measure 값도 자연히 변하기 때문에, 높은 f-measure 값을 구하기 위해서는 정확도와 응답률의 밸런스를 조정할 필요가 있다. 본 논문에서는 높은 f-measure값을 얻을 수 있는 정확도와 재현률을 구하는 방법을 휴리스틱적 방법을 통하여 알아보고자 한다.
In visual simultaneous localization and mapping (vSLAM), the correct recognition of a place benefits in relocalization and improved map accuracy. However, its performance is significantly affected by the environmental conditions such as variation in light, viewpoints, seasons, and presence of dynamic objects. This research addresses the problem of feature occlusion caused by interference of dynamic objects leading to the poor performance of visual place recognition algorithm. To overcome the aforementioned problem, this research analyzes the role of scene semantics in correct detection of a place in challenging environments and presents a semantics aided visual place recognition method. Semantics being invariant to viewpoint changes and dynamic environment can improve the overall performance of the place matching method. The proposed method is evaluated on the two benchmark datasets with dynamic environment and seasonal changes. Experimental results show the improved performance of the visual place recognition method for vSLAM.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.06a
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pp.71-73
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2010
웹에서 다양한 웹 지리 지역 정보를 검색할 수 있는 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 현재의 웹 검색 시스템은 사용자가 키워드로 지역 웹 문서를 검색하고 해당 웹 문서를 지도와 비교하여 공간정보를 취득하며, 다른 관련 정보를 얻기 위해서는 검색과 비교를 반복해야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 비구조화 된 텍스트 웹 자원으로부터 지리정보 온툴로지(geo-ontology)를 확장할 수 있는 통합된 검색시스템을 제안한다. 이를 위해 문서의 정보에서 위치 정보를 추출하고 공간정보 위치 맵핑 기법을 적용하여 텍스트의 공간정보를 추출한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.11
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pp.105-113
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2014
In this paper, we propose an OWL DL mapping rules for construction legal ontology based on the analyzed relationship between the structural features and elements of the statute. The mapping rule to be proposed is the method building the structure of the domestic statute, unique attribute of the statute, and reference relation between laws with TBox, and the legal sentence is analyzed, and the pattern type of the sentence is selected. It expresses with ABox. The proposed mapping rule is transformed to the information in which the computer can process the domestic legal document. It is usable for the legal knowledge base.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.5
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pp.921-929
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2008
Recently, many researches have been conducted to solve data heterogeneity as a way for data integration. The elements of the system that we suggest are an XMDR wrapper and XMDR Repository. XMDR wrapper solves the heterogeneity of the existing system by creating the interface based on the standard information of XMDR, and performing the inter-conversion between global XMDR query and local query using mapping data on standard information and local schema. XMDR Repository are composed of XMDR which manages the mapping data on standard information and local schema, and of Proxy DB which saves the accomplished results. With XMDR wrapper and XMDR Repository, users can use the same interface, and they need not conduct repeated queries since XMDR wrapper not only solves the heterogeneity of the schema using the meta-semantic ontology of XMDR, but also considers the heterogeneity accompanying the meaning of the value through instance semantic ontology. Therefore, in this paper we suggest the grid wrapper for the solution of data heterogeneity and efficient data integration.
An electronic medical record (EMR) is the medical system that all the test are recorded as text data. However, domestic EMR systems have various forms of medical records. There are a lot of related works to standardize the laboratory codes as a LOINC (Logical Observation Identifiers Names and Code). However the existing researches resolve the problem manually. The manual process does not work when the size of data is enormous. The paper proposes a novel automatic LOINC mapping algorithm which uses indexing techniques and semantic similarity analysis of medical information. They use file system which is not proper to enormous medical data. We designed and implemented mapping algorithm for standardization laboratory codes in medical informatics compared with the existing researches that are only proposed algorithms. The automatic creation of searching words is being possible. Moreover, the paper implemented medical searching framework based on database system that is considered large size of medical data.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.41
no.4
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pp.23-30
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2004
Ontologies play an important role in the Semantic Web by providing well-defined meaning to ontology consumers. But as the ontologies are authored in a bottom-up distributed mimer, a large number of overlapping ontologies are created and used for the similar domains. Ontology sharing and reuse have become a distinguished topic, and ontology merging and alignment are the solutions for the problem. Ontology merging and alignment algorithms previously proposed detect conflicts between concepts by making use of only local syntactic information of concept names. And they depend only on a semi-automatic approach, which makes ontology engineers tedious. Consequently, the quality of merging and alignment tends to be unsatisfying. To remedy the defects of the previous algorithms, we propose a new algorithm for ontology merging and alignment which uses local and global semantic set of a concept. We evaluated our algorithm with several pairs of ontologies written in OWL, and achieved around 91% of precision in merging and alignment. We expect that, with the widespread use of web ontology, the need for ontology sharing and reuse ill become higher, and our proposed algorithm can significantly reduce the time required for ontology development. And also, our algorithm can easily be applied to various fields such as ontology mapping where semantic information exchange is a requirement.
Kim, Mun-Hyong;Jo, Yu-Mi;You, Hyun-Jo;Jang, Ha-Yeon;Kim, Yoon-Shin;Nam, Seung-Ho;Shin, Hyo-Pil
Language and Information
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v.16
no.1
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pp.25-43
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2012
This study introduces set-denoting time expressions in Korean, which can be divided into simple and complex types. It was found that while the simple type expressions are easily represented within ISO-TimeML, a time-expression markup language, some complex type set-denoting expressions are not. Therefore, this study analyzes the reason for these difficulties in representing complex type expressions, as well as suggests the introduction of @measure and @interpretation attributes in the TIMEX3 tag. The @measure attribute represents the time interval, and the @interpretation attribute is used to distinguish distributive readings from cumulative readings. Additionally this paper suggests that a mapping between these and other attributes are required in TLINK.
Xu, Rong-Hua;Yang, Kyung-Ah;Yang, Jae-Dong;Choi, Wan
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.15
no.5
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pp.385-389
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2009
As a new community forming environment, the blog platform enables sharing of the resources in blogosphere through active information exchange. Many researches have been performed to recommend appropriate resources to users from vast amounts of blog resources. As one of the solutions OSEM defines the knowledge base in the blogosphere with ontology for effectively modeling it. In this paper, we propose a technique of converting the knowledge base into the OWL ontology for sharing it on the semantic web environment. An inference method is then applied to the OWL ontology for recommending interest blog communities. For this aim, a mapping method is offered and then SWRL inference and SPARQL query based on the ontology are employed to extract interest blog communities.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.27
no.2
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pp.75-94
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2010
In the current information environment, metadata interoperability has become the predominant way of organizing and managing resources. However, current approaches to metadata interoperability focus on the superficial mapping between labels of metadata elements without considering semantics of each element. This research applied facet analysis to address these difficulties in achieving metadata interoperability. By categorizing metadata elements according to these semantic and functional similarities, this research identified different types of facets: basic, conceptual, and relational. Through these different facets, a faceted framework was constructed to mediate semantic, syntactical, and structural differences across heterogeneous metadata standards.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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