Continual attempt to accumulate and apply information eventually gives birth to the concept of the 'Semantic Web'. Thus, the 'Semantic Web' can be defined as a product of mankind's desire to standardize information. A term of knowledge is used as information or data in computer science. These are regarded and are divided sometimes each other in terminologies that have similar meaning. If it is divided, knowledge is different from information. However, some kind of information in Knowledge Representation is called knowledge often if it can be expressed in computing system. Therefore, knowledge representation can talk as information representation. The purpose of the study is systematizing knowledge through knowledge representation that uses Delphi technique and ontology is designed by utilizing assistance editor called protege-2000 to construct semantic web environment's ontology. Level of interest regarding the construction and evaluation of search systems based on ontology is set to increase. If defined well, semantic can reflect human's thinking to knowledge information on web. Furthermore systematizes knowledge, search of information and comprehension about Jeju tour using present computer may be done intelligence.
Semantic search promises to provide more accurate result than present-day keyword matching-based search by using the knowledge base represented logically. But, the ordinary users don't know well the complex formal query language and schema of the knowledge base. So, the system should interpret the meaning of user's keywords. In this paper, we describe a user query interpretation system for the semantic retrieval of multimedia contents. Our system is ontological knowledge base-driven in the sense that the interpretation process is integrated into a unified structure around a knowledge base, which is built on domain ontologies.
The semantic web is the web paradigm that represents not general link of documents but semantics and relation of document. In addition it enables software agents to understand semantics of documents. We propose a semantic search based on inference with ontologies, which has the following characteristics. First, our search engine enables retrieval using explicit ontologies to reason though a search keyword is different from that of documents. Second, although the concept of two ontologies does not match exactly, can be found out similar results from a rule based translator and ontological reasoning. Third, our approach enables search engine to increase accuracy and precision by using explicit ontologies to reason about meanings of documents rather than guessing meanings of documents just by keyword. Fourth, domain ontology enables users to use more detailed queries based on ontology-based automated query generator that has search area and accuracy similar to NLP. Fifth, it enables agents to do automated search not only documents with keyword but also user-preferable information and knowledge from ontologies. It can perform search more accurately than current retrieval systems which use query to databases or keyword matching. We demonstrate our system, which use ontologies and inference based on explicit ontologies, can perform better than keyword matching approach .
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.87-88
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2008
As an information service system based on semantic web technology, $OntoFrame^{(R)}$ takes aim at a framework for providing analysis and fusion services of academic information. It currently consists of three parts: ontologies representing knowledge schema derived from academic information, $OntoURI^{(R)}$ which makes academic information into knowledge, and $OntoReasoner^{(R)}$ which performs inference and search on the knowledge. Unlike existing search engines which provides simple search services, our system provides, based on semantic web technology, several semantic and analytic services such as year-based topic trends in academic information, related topics, topic-based researchers and institutes, researcher network, statistics and regional distribution of academic information.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.5
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pp.1-12
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2019
Unlike existing Open APIs, Linked Data are made as a huge intelligent base to perform high-level SPARQL queries, and it is possible to create efficiently a new content by mashuping different information from various datasets. This paper implements a responsive web application for location-based semantic search. We mashup DBpedia, a kind of Linked Data, and GoogleMap API provided by Google, and provide a semantic browser function to confirm detail information regarding retrieved objects. Our system can be used in various access environments such as PC and mobile by applying responsive web design idea. The system implemented in this paper compares functional specifications with existing systems with similar functions. The comparison results show the superiority of our system in various aspects such as using semantic, linked-based browser, and mashup function.
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.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.7
no.3
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pp.21-30
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2019
Information about the formation and filling (in 2014 to 2016) of a terminological dictionary on electronics and radioengineering and collective work (in 2017 to 2018) with a data bank "TERMIN" is presented in this article. In purpose of creating an instrument of navigating the modern scientific-technical space a net of terms with set semantic links is described. This set is based on the analysis of terms' definitions (each term is checked for inclusion in the definitions of all other terms; the definitions were borrowed from reputable reference editions: encyclopedias, dictionaries, reference books). The created model of a system that consists of different information sources, in which it (information) is indexed by the terminology of Russian State Rubricator of Scientific and Technical Information rubrics and/or keywords, is described. There is an access for the search in all these sources in the system. Searching inquiries are referred to in the language of these rubrics or formulated by arbitrary terms. The system is to refer to information sources and give out relevant information. In accordance with this model, semantic links of various types, which allow expanding a search at different modalities of query, should be set among data bank terms. Obtained links will have to increase semantic matching, i.e., they can provide actual understanding of the meaning of the information that is being sought.
This paper aims to offer a solution based on semantic document classification to improve e-Government utilization and efficiency for people using their own information retrieval system and linguistic expression Generally, semantic document classification method is an approach that classifies documents based on the diverse relationships between keywords in a document without fully describing hierarchial concepts between keywords. Our approach considers the deep meanings within the context of the document and radically enhances the information retrieval performance. Concept Weight Document Classification(CoWDC) method, which goes beyond using exist ing keyword and simple thesaurus/ontology methods by fully considering the concept hierarchy of various concepts is proposed, experimented, and evaluated. With the recognition that in order to verify the superiority of the semantic retrieval technology through test results of the CoWDC and efficiently integrate it into the e-Government, creation of a thesaurus, management of the operating system, expansion of the knowledge base and improvements in search service and accuracy at the national level were needed.
In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic- based retrieval method can be available for various query of users. Currently existent contents-based video retrieval systems search by single method such as annotation-based or feature-based retrieval, and show low search efficiency and requires many efforts of system administrator or annotator form less perfect automatic processing. In this paper, we propose semantic-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method that propose. Therefore, we design the system that can heighten retrieval efficiency of video data through semantic-based retrieval.
Kim Sam-Keun;Lee Jong-Hee;Yoon Sun-Hee;Lee Keun-Soo;Seo Jeong-Min
Journal of Korea Multimedia Society
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v.9
no.1
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pp.127-137
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2006
In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic- based retrieval method can be available for various query of users. Currently existent contents-based video retrieval systems search by single method such as annotation-based or feature-based retrieval, and show low search efficiency and requires many efforts of system administrator or annotator form less perfect automatic processing. In this paper, we propose semantic-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the automatic indexing agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method that propose. Therefore, we propose the system that can heighten retrieval efficiency of video data through semantic-based retrieval.
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