This paper suggests a method to expand linkages in a Linked Open Data(LOD) cloud that is a practical consequence of a semantic web. LOD cloud, contrary to the first expectation, has not been used actively because of the lack of linkages. Current method for establishing links by applying to explicit links and attaching the links to LODs have restrictions on reflecting target LODs' changes in a timely manner and maintaining them periodically. Instead of attaching them, this paper suggests that each LOD should prepare a link policy and publish it together with the LOD. The link policy specifies target LODs, predicate pairs, and similarity degrees to decide on the establishment of links. We have implemented a system that performs in-depth searching through LODs using their link policies. We have published APIs of the system to Github. Results of the experiment on the in-depth searching system with similarity degrees of 1.0 ~ 0.8 and depth level of 4 provides searching results that include 91% ~ 98% of the trustworthy links and about 170% of triples expanded.
The utilization of underground space has recently increased with the complication of road, the rise of the land price, and the development of green technology. Underground space ranges from classical excavations to subway, underground cities, and shopping malls where there are crowds of people. At this time, government has spent a lot of money in installing various types of safety facilities for preparations of increasing potential disasters. Therefore, an effective facility management system is required. In this paper, we propose an information retrieval process to effectively extract the facilities' information based on the ontology and spatial analysis in underground space. The ontology-based searching supports hierarchical and associated results as well as knowledge sharing with hierarchy concepts. The spatial analysis based searching has "Buffer" and "Near" functions to operate on a map without understanding any property of the facility information.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.12
no.3
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pp.75-83
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2009
Moving picture has become the important media in education with expanded e-learning paradigm, but Korea Educational Metadata has limitation about representing information of lots of events and objects in moving picture. Announcing the MPEG-7 specification the information of lots of events and objects in it can be presented in terms of semantic and structural description of moving pictures. In this paper moving picture searching system model that integrates two metadata specifications, such as KEM and MPEG-7, is proposed. In this model one ontology to combine two metadata specifications is designed, and the other ontology about knowledge of a subject matter is added to search efficiently in searching system. As some moving picture data from Edunet were selected and stored in our server, our prototype of searching system using MPEG-7 and KEM shows the results that we are expected.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.20
no.3
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pp.155-175
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2003
The purpose of the study was to construct a system based on the semantic web environment's ontology by utilizing the ontology schema derived from the facet-type Art and Architecture Thesaurus(AAT). The aforementioned ontology schema is based on the Web Ontology Language(OWL), which is being widely considered the standard ontology language for the W3C-centered semantic web environment. Also, the concepts were limited to terms within AAT'S Furniture Facet, and the system was tested using the Chair concept, which is a lower-level facet that has a diverse conceptual relationship and broad vocabulary base. The ontology system is capable of searching for concepts, while controlling the search results by always providing a 'Preferred term' for synonymous terms. In addition, the system provides the user with first, a relationship between the terms centered around the inquiry, and second, related terms along with their classification properties. Also, the system is presented as and application example of the ontology system that constructs a information system that intakes an Instance value and reproduces it into a RDF file. During this process, utilization of multiple ontologies was introduced, and the stored Instance value's meta-data elements were used.
In this paper, we propose a new method of indexing and searching based on object-specific features at different semantic levels for video retrieval. A moving trajectory model is used as an indexing key for accessing the individual object in the semantic level. By tracking individual objects with segmented data, we can generate motion trajectories and set model parameters using polynomial curve fitting. The proposed searching scheme supports various types of queries including query by example, query by sketch, and query on weighting parameters for event-based video retrieval. When retrieving the interested video clip, the system returns the best matching event in the similarity order.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2006.05a
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pp.617-618
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2006
The participants in collaborative environment want to get the right documents which are intended to find. In general search system, it searches documents which contain only the keywords. For searching different word-expressions for the same meaning, we perform mapping before searching. Our mapping logic consists of three steps. First, the character matching is the mapping of two terminologies that have identical character strings. Second, the definition comparing is the method that compares two terminologies' definitions. Third, the similarity checking pairs terminologies which were not mapped by two prior steps. In this paper, we propose Engineering Information Search System based on ontology mapping.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.12
no.1
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pp.100-104
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2010
Recently with advent of Web 2.0, RESTful Web Services are becoming increasing trend to emphasize Web as platform. There are already many services and the number of service increases in very fast pace. So it is difficult to find the service what we want by keyword based search. To solve this problem, we developed the search method using sem antic technologies about RESTful Web Services. For that, first we define the system structure and model the description format based on the integrated search system for OpenAPIs, and then we add Semantic Markup (tagging, semantic annotation) on the HTML description pages. Next we extract RDF document from them and store it in service repository. Based on the keywords that are extended by means of ontology, the developed system provides more purified and extended results than similarity-based keyword searching system.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.26
no.4
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pp.7-34
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2009
Structures of stories, paragraphs, and sentences and inferences applied to indexing and searching were studied to construct the full-text and sentence retrieval system for storytelling. The system designed the database of stories, paragraphs, and sentences and the knowledge-base of inference rules to aid to write the story. The Knowledge-base comprised the files of story frames, paragraph scripts, and sentence logics made by mark-up languages like SWRL etc. able to operate in semantic web. It is necessary to establish more precise indexing language represented the sentences and to create a mark-up languages able to construct more accurate inference rules.
As defense science and technology are developing, smart weapons are being developed continually. The collection and analysis of the future strategic weapon information from all over the world have become a greater priority because information sharing became active. So, a system to manage and analyze heterogeneous defense intelligence is required. Semantic Web is the next generation knowledge information management technology for integrating, searching and navigating heterogeneous knowledge resource. Recently, Semantic Web is wildly being used in intelligent information management system. Semantic Web supports the analysis with the high reliability because it supports the simple keyword search as well as the semantic based information retrieval. In this paper, we propose the semantic web based multi-dimensional information analysis system on the national defense weapons that constructs ontology for various weapons information such as weapon specifications, nations, manufacturers and technologies and searches and analyses the specific weapon based on ontology. The proposed system supports the semantic search and multi-dimensional information analysis based on the relations between weapon specifications. Also, our system improves the efficiency on acquiring smart weapon information because it is developed with ontology based on military experts' knowledge and various web documents related with various weapons and intelligent search service.
This paper aims towards designing and implementation of a new adaptive Peer to Peer (P2P) network that cluster itself on the basis of semantic proximity. We also developed an algorithm to classify the nodes to form the semantic groups and to direct the queries to appropriate groups without any human intervention. This is done using Bloom filters to summarise keywords of the documents shared by a peer. The queries are directed towards the appropriate clusters instead of flooding them. The proposed topology supports a system for maintaining a global, omnipresent trust value for each peer in an efficient manner both in terms of decision time and network load.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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