An equivalent schema matching among several different source schemas is very important for information integration or mining on the XML based World Wide Web. Finding most similar source schema corresponding mediated schema is a major bottleneck because of the arbitrary nesting property and hierarchical structures of XML DTD schemas. It is complex and both very labor intensive and error prune job. In this paper, we present the first complex matching of XML schema, i.e. XML DTD, inlining two dimensional DTD graph into flat feature values. The proposed method captures not only schematic information but also integrity constraints information of DTD to match different structured DTD. We show the integrity constraints based hierarchical schema matching is more semantic than the schema matching only to use schematic information and stored data.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.17
no.4
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pp.234-245
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2012
This paper proposes a multi-level product modeling framework for long-term lifecycle products. The framework can help engineers to define product models and relate them to physical instances. The framework is defined in three levels; data, design model, modeling language. The data level represents real-world products, The model level describes design models of real-world products. The modeling language level defines concepts and relationships to describe product design models. The concepts and relationships in the modeling language level enable engineers to express the semantics of product models in an engineering-friendly way. The interactions between these three levels are explained to show how the framework can manage long-term lifecycle product information. A prototype system is provided for further understanding of the framework.
Kim Dong-Kwang;Jeong Karp-Joo;Shin Hyo-Seop;Hwang Sun-Tae
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06a
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pp.244-246
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2006
최근 들어서 생물학, 건설, 토목, 의학, 화학, 항공 등 다양한 과학 분야에서 효율적인 공동 연구를 돕기 위해서 그리드 기반 데이터 통합을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 각 분야에서 사용하는 이질적인 형식의 데이터를 원활히 통합하는 것은 매우 어려운 문제이다. 이러한 측면에서, XML은 이질적인 시스템 간 데이터 공유의 수단으로서 광범위하게 사용되고 있으나, 데이터를 의미적으로 통합하는데 에는 한계가 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 그리드 환경에서 XML Schema 에 기반을 둔 이질적인 데이터 소스들을 의미적으로 통합하고 검색하는 방법으로서 RDF/RDFS 기반의 온톨리지 매핑을 통한 통합 검색 방안을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 특히 데이터를 XML Schema를 이용해서 표현하기 때문에 원래 데이터소스에 대한 수정 없이도, XML Schema 기반의 구조적 검색뿐 아니라, 온톨로지 기반의 의미적인 데이터 통합 및 검색을 가능하게 한다. 우리는 이 방법을 토목 분야의 시스템에 적용하여 검증하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2004.10d
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pp.259-263
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2004
본 연구는 머리어-후행언어(head-final language)로 분류되는 한국어의 통사 및 의미 처리 과정의 언어간(cross linguistic) 일반성과 언어내(intra-language) 특이성을 ERP(event- related potentials) 실험결과를 통해 알아보고자 하였다. 한국어 문장처리 과정에서의 통사 및 의미 처리특성은, 우선 이들을 지표하는 각각의 오류문을 통해 P600과 N400 이라는 언어일반의 처리과정을 보이면서도 각 성분의 영역분포는 오류가 출현된 위치에 따라 분기하고 있음을 관찰할 수 있었다. 곧, 문미위치의 술어오류에서 중심-두정 부위의 활성화 우세로 각 오류간 영역분화를 보이는 패턴을 새롭게 확인하였다. 이로써 오류의 유형별 재분류과정으로 드러난 오류출현 위치가 오류의 유형 내에 영향을 끼치는 한 변수가 될 수 있으며. 이는 이들 보어 및 술어를 구성하는 고유의 범주 특성으로 해석할 수 있는 근거가 될 수 있음도 아울러 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.286-288
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2001
본 논문에서는 기존에 개발된 데이터베이스내의 데이터 소스를 공유하기 위해 통합 라이브러리를 구축하고 이를 통해 데이터베이스내의 소스 데이터에 대한 의미적인 통합을 위한 구조를 제안한다. 데이터의 의미적인 통합을 위해 데이터 스키마가 가지고 있는 실질적인 의미값을 기존의 각 데이터베이스 시스템에서 참조하고 데이터 공유에 대한 동의를 갖도록 메타 데이터를 이용하였다. 따라서 먼저 통합 라이브러리를 구축하여 메타 데이터에 대한 정보와 메타 데이터간에 존재하는 함수적인 관계를 변경 함수로 함께 구현하였으며. 데이터 통합을 위한 참고 자료는 각 시스템마다 온톨로지(Ontology)를 작성하여 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 메타데이터의 수정과 주가가 간단하며 새로운 시스템을 통합 라이브러리로 합병하는 비용이 현저히 감소되었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.331-333
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2001
분산되고 이질적인 환경에서의 정보 소스들을 통합하려는 노력은 끊임 없이 계속되어 왔다. 이질적인 다중 정보소스로부터 추출된 정보를 통합하는 도구를 개발하는 것은 인터넷 기반에서 다양한 정보들을 실시간으로 사용할 수 있다는 측면에서 아주 흥미로운 일이다. 이러한 도구를 개발하는데 있어서의 주된 문제점은 서로 다른 정보소스에 존재하지만 실제적으로는 같은 실세계의 개념을 가지고 있는 정보를 어떻게 효과적으로 표현할 것인가 하는 것이다. 이러한 의미적 이질성을 해결하기 위해서 WordNet이나 Common Thesaurus 등을 이용한 개념 기반의 접근방법이 많이 제안되었다. 하지만 이들은 스키마 이질성을 해결하는 방법을 제시 할 뿐, 데이터의 이질성을 해결 하는 방법은 보여주지 않는다. 본 논문에서는 GSN(Global Semantic Network)을 이용해서 스키마 이질성을 해결해야 데이터베이스 시스템에서 발생하는 데이터 이질성의 예를 제시하고 이러한 데이터 이질성을 해결할 수 있는 기법을 제안한다.
Smart systems and services aim to facilitate growing urban populations and their prospects of virtual-real social behaviors, gig economies, factory automation, knowledge-based workforce, integrated societies, modern living, among many more. To satisfy these objectives, smart systems and services must comprises of a complex set of features such as security, ease of use and user friendliness, manageability, scalability, adaptivity, intelligent behavior, and personalization. Recently, artificial intelligence (AI) is realized as a data-driven technology to provide an efficient knowledge representation, semantic modeling, and can support a cognitive behavior aspect of the system. In this paper, an integration of AI with the smart systems and services is presented to mitigate the existing challenges. Several novel researches work in terms of frameworks, architectures, paradigms, and algorithms are discussed to provide possible solutions against the existing challenges in the AI-based smart systems and services. Such novel research works involve efficient shape image retrieval, speech signal processing, dynamic thermal rating, advanced persistent threat tactics, user authentication, and so on.
As computers can express and utilize information in a semantic dimension different from the real world, humans have opened the door to the digital world and have played a pivotal role in the transformation of the human habitual environment. Using metaverse, it can be possible to predict concepts such as virtual currency, artificial intelligence, and virtual reality, which have now become possible for practical systemic visualization. In order to implement the metaverse in the realm of technology, it requires not only a multifaceted discussion on the platform, but also research on an architect that can include the intrinsic complexity of the metaverse. In this paper, we discuss the architecture for an open metaverse platform based on convergence wrapping that can converge various contents into one space, and propose a comprehensive platform design.
As multimedia information recently increases fast, various types of retrieval of multimedia data are becoming issues of great importance. For the efficient multimedia data processing, semantics based retrieval techniques are required that can extract the meaning contents of multimedia data. Existing retrieval methods of multimedia data are annotation-based retrieval, feature-based retrieval and annotation and feature integration based retrieval. These systems take annotator a lot of efforts and time and we should perform complicated calculation for feature extraction. In addition. created data have shortcomings that we should go through static search that do not change. Also, user-friendly and semantic searching techniques are not supported. This paper proposes to develop S-MARS(Semantic Metadata-based Multimedia Annotation and Retrieval System) which can represent and extract multimedia data efficiently using MPEG-7. The system provides a graphical user interface for annotating, searching, and browsing multimedia data. It is implemented on the basis of the semantic metadata model to represent multimedia information. The semantic metadata about multimedia data is organized on the basis of multimedia description schema using XML schema that basically comply with the MPEG-7 standard. In conclusion. the proposed scheme can be easily implemented on any multimedia platforms supporting XML technology. It can be utilized to enable efficient semantic metadata sharing between systems, and it will contribute to improving the retrieval correctness and the user's satisfaction on embedding based multimedia retrieval algorithm method.
Recent studies on XML filtering assume that all data sources follow a single global schema defined in a filtering system. However, beyond this simple assumption, a filtering system can provide a service that allows data publishers to have their own schema; hence, the data sources will become heterogeneous. The number of data sources is expected to be large in a filtering system and the data sources are frequently published, updated, and disappeared, that is, dynamic. In this paper, we introduce implementing a simple and efficient XPath query translation method for such a dynamic environment. The method is especially targeted for a query which is composed based only on users' knowledge and experience without a graphical guidance of the global schema. When a user queries a large number of heterogeneous data, there is a high possibility that the query is not consistent with the same local schema assumed by the user. Our query translation method also supports a function for this problem. Some experimental results for query translation performance have shown that our method has reasonable performance, and is more practical than the existing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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