In this article we address some system characteristics and challenging issues in developing Context-aware Middleware for Ubiquitous Computing. The functionalities of a Context-aware Middleware includes gathering context data from hardware/software sensors, reasoning and inferring high-level context data, and disseminating/delivering appropriate context data to interested applications/services. The Middleware should facilitate the query, aggregation, and discovery for the contexts, as well as facilities to specify their privacy policy. Following a formal context model using ontology would enable syntactic and semantic interoperability, and knowledge sharing between different domains. Moddleware should also provide different kinds of context classification mechanical as pluggable modules, including rules written in different types of logic (first order logic, description logic, temporal/spatial logic, fuzzy logic, etc.) as well as machine-learning mechanical (supervised and unsupervised classifiers). Different mechanisms have different power, expressiveness and decidability properties, and system developers can choose the appropriate mechanism that best meets the reasoning requirements of each context. And finally, to promote the context-trigger actions in application level, it is important to provide a uniform and platform-independent interface for applications to express their need for different context data without knowing how that data is acquired. The action could involve adapting to the new environment, notifying the user, communicating with another device to exchange information, or performing any other task.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.1
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pp.213-231
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2014
Existing image search systems allow users to search images by keywords, or by example images through content-based image retrieval (CBIR). On the other hand, users might learn more relevant textual information about an image from its text captions or surrounding contexts within documents or Web pages. Without such contexts, it's difficult to extract semantic description directly from the image content. In this paper, we propose an annotation watermarking system for users to embed text descriptions, and retrieve more relevant textual information from similar images. First, tags associated with an image are converted by two-dimensional code and embedded into the image by discrete wavelet transform (DWT). Next, for images without annotations, similar images can be obtained by CBIR techniques and embedded annotations can be extracted. Specifically, we use global features such as color ratios and dominant sub-image colors for preliminary filtering. Then, local features such as Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) descriptors are extracted for similarity matching. This design can achieve good effectiveness with reasonable processing time in practical systems. Our experimental results showed good accuracy in retrieving similar images and extracting relevant tags from similar images.
Component based development has increasingly become important in the software industry. However, in the current component based development approach with UML, the absence of behavioral description of components brings about a cost problem which causes semantic errors on the testing phase. Accordingly we cannot grasp the usage pattern of component by its provided interfaces which refer to an abstraction of software component. And we cannot guarantee the behavioral conformance of the provided and required interfaces of components. In order to solve these problems, we describe the behaviors of component interfaces by state machine diagram and guarantee their behavior conformance at the modeling phase. We also propose a method to guarantee the behavior conformance of component interfaces with concept of observation equivalence and invocation consistency. And we provide an analyzing tool which checks interface behavior conformance.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.11a
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pp.451-456
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2007
유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해서는 사용자 및 주변 상황에 관한 인지기술이 필수적이다. 이에 따라 이기종 분산형 시스템에서 언어와 기종에 영향을 받지 않고 사용자 Context를 인지하고 표현하는 문제는 해결해야할 중요한 과제로 대두되었다. 이에 따라, 본 논문에서는 이 과제를 해결하기 위하여 시맨틱 웹 기술 및 퍼지 개념을 이용하여 사용자 Context를 기술하는 것을 제안한다. 온톨로지는 컴퓨터가 정보자원의 의미를 파악하고 자동적으로 처리할 수 있도록 고안된 지식표현 언어이므로 이기종 시스템 하에서의 사용자 Context를 표현하는데 적합하다. 한편, 사용자가 접할 실세계의 환경은 일반집합(Crisp Set)으로 표현하기 힘들기 때문에 본 논문에서는 퍼지개념과 표준 웹 온톨로지 언어 OWL이 융합된 Fuzzy OWL언어를 사용했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 Context를 Fuzzy OWL로 표현하기 위하여 먼저 사용자가 접한 환경정보들을 수치로 표현한다. 그리고 이를 OWL로 기술하며 OWL로 표현된 사용자 Context를 Fuzzy OWL로 변환한다. 마지막으로 퍼지 개념이 포함된 사용자 Context를 이용하여 자동적인 상황인지가 가능한지 여부를 퍼지 추론 엔진인 FiRE를 사용하여 실험한다. 본 논문에서 제시한 방법을 사용하면 이기종 분산시스템에서도 사용할 수 있는 형태로 Context를 기술할 수 있다. 그리고 기술된 Context를 기반으로 현재 사용자가 접한 환경의 상태를 추론할 수 있다. 또한 퍼지 기술 로직 언어(Fuzzy Description Logic)기반 추론기인 FiRE를 이용하여 이를 검증한다.
The purpose of the present study is to investigate that word frequency has significant influence on noun definitions in Korean. The experimental group was 80 students from Elementary school, Middle school, High school and University. They rated familiarity and wrote definitions for nouns. Noun definitions were analyzed with semantic categories such as "use/purpose," "description," "association/relation," "partial explanation," "explanation," "error," "partial explanation-attribute," "partial explanation-specific class," "partial explanation-nonspecific class," "explanation-specific class," "explanation-nonspecific class." As a result, they showed familiarity for high-frequency nouns. "EXPL" categories that use class terms or critical attributes were used more frequently in definitions of high-frequency nouns compared with low-frequency nouns. They increased with age and errors decreased with age. Word frequency had a significant influence on noun definitions.
This study analyzed the written texts of textbook and the teacher's discourse explaining 'the relationship between quadratic functions and quadratic equations' in the 9th grade high school mathematics class. Data consisted of the lecture recordings and the textbooks were analyzed based on the Halliday's systemic functional linguistics. According to the results, the written texts of the textbook used lexico-grammatical strategies such as generalization using hyponomy of meanings, mathematical objectification through nominalization and materialization of meaning through change in themes to compose mathematical concepts. The textbook generalized from an example in the description of formulating mathematical concepts, and in this process the organizational interactions of discourse-semantic level and lexico-grammartical level appeared. On the other hand, the teacher's doscourse appeared the change in transitivity and the addition of the reasons and the process. Also the teacher used explanation process of formulating the relationship between quadratic functions and quadratic equations. The linguistic characteristics of the teacher were linguistic implication and omission of lexemes due to contextual ommission. And there was no use of structural lexico-grammatical resources that influence the discourse-semantic level. This results provide a new framework for analyzing mathematical discourse, and suggest the lexico-grammatical strategies that can be used to explain mathematical concepts by teachers in math classrooms.
OWL is an ontology language for the Semantic Web, and suited to modelling the knowledge of a specific domain in the real-world. Ontology also can infer new implicit knowledge from the explicit knowledge. However, the modeled knowledge cannot be complete as the whole of the common-sense of the human cannot be represented totally. Ontology do not concern handling nonmonotonic reasoning to detect incomplete modeling such as the integrity constraints and exceptions. A default rule can handle the exception about a specific class in ontology. Integrity constraint can be clear that restrictions on class define which and how many relationships the instances of that class must hold. In this paper, we propose a practical reasoning system for open and closed-world reasoning that supports a novel hybrid integration of ontology based on open world assumption (OWA) and non-monotonic rule based on closed-world assumption (CWA). The system utilizes a method to solve the problem which occurs when dealing with the incomplete knowledge under the OWA. The method uses the answer set programming (ASP) to find a solution. ASP is a logic-program, which can be seen as the computational embodiment of non-monotonic reasoning, and enables a query based on CWA to knowledge base (KB) of description logic. Our system not only finds practical cases from examples by the Protege, which require non-monotonic reasoning, but also estimates novel reasoning results for the cases based on KB which realizes a transparent integration of rules and ontologies supported by some well-known projects.
This study demonstrates how social network analysis can be used for identifying potential buyers in technology marketing; in such, the methodology and empirical results are proposed. First of all, we derived the three most important 'seed' keywords from 'technology description' sections. The technologies are generated by various types of R&D activities organized by South Korea's public research institutes in the fundamental science fields. Second, some 3, 000 words were collected from websites related to the three 'seed' keywords. Next, three network matrices (i.e., one matrix per seed keyword) were constructed. To explore the technology network structure, each network is analyzed by degree centrality and Euclidean distance. The network analysis suggests 100 potentially demanding companies and identifies seven common companies after comparing results derived from each network. The usefulness of the result is verified by investigating the business area of the firm's homepages. Finally, five out of seven firms were proven to have strong relevance to the target technology. In terms of social network analysis, this study expands its application scope of methodology by combining semantic network analysis and the technology marketing method. From a practical perspective, the empirical study suggests the illustrative framework for exploiting prospective demanding companies on the web, raising possibilities of technology commercialization in the basic research fields. Future research is planned to examine how the efficiency of process and accuracy of result is increased.
In this paper, I would like to reconsider the evidential category (or the mediation category) in languages with language specific values, especially in Korean and French evidentials. We tried to analyze how the evidentials are represented in both languages including their linguistic markers (grammatical, lexical or discursive) and their semantic meanings. According to the precedent studies from the general linguistic point of view, we would like to reconsider the semantic meanings of both languages' grammatical markers, the so-called Korean retrospective marker '-te-' and French conditionals in the framework of the enunciative operation theory suggested by $Descl{\acute{e}}s$ & $Guentch{\acute{e}}va$ (2000), which proposed to classify the type of discourse by the language-independent description tools conceived after the enunciation theory suggested by Bally (1965), Benveniste (1956), Culioli (1973). Through this approach, we would like to contribute to establishing the linguistic basis not only for the general linguistic research to determine the invariant meaning of linguistic evidentials and their system, but also for the applied linguistics to the language engineering field.
In this paper, we propose a semi-automatic modeling approach of ontology to annotate VOD to realize the IPTV's intelligent searching. The ontology is made by combining partial tree that extracts hypernym, hyponym, and synonym of keywords related to a service domain from WordNet. Further, we add to the partial tree new keywords that are undefined in WordNet, such as foreign words and words written in Chinese characters. The ontology consists of two parts: generic hierarchy and specific hierarchy. The former is the semantic model of vocabularies such as keywords and contents of keywords. They are defined as classes including property restrictions in the ontology. The latter is generated using the reasoning technique by inferring contents of keywords based on the generic hierarchy. An annotation generates metadata (i.e., contents and genre) of VOD based on the specific hierarchy. The generic hierarchy can be applied to other domains, and the specific hierarchy helps modeling the ontology to fit the service domain. This approach is proved as good to generate metadata independent of any specific domain. As a result, the proposed method produced around 82% precision with 2,400 VOD annotation test data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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