KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.1
no.3
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pp.159-168
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2012
Relation in the new IT environment, such as the SNS, Cloud, Web3.0, has become an important factor. And these relations generate a transaction. However, existing relational database and graph database does not processe graph structure representing the relationships and transactions. This paper, we propose the technique that can be processed concurrently graph structures and transactions in a scalable complex network system. The proposed technique simultaneously save and navigate graph structures and transactions using the Topic Maps data model. Topic Maps is one of ontology language to implement the semantic web(Web 3.0). It has been used as the navigator of the information through the association of the information resources. In this paper, the architecture of the proposed technique was implemented and design using Cassandra - one of column type NoSQL. It is to ensure that can handle up to Big Data-level data using distributed processing. Finally, the experiments showed about the process of storage and query about typical RDBMS Oracle and the proposed technique to the same data source and the same questions. It can show that is expressed by the relationship without the 'join' enough alternative to the role of the RDBMS.
The information sharing is essential to make collaboration by participants in the collaboration environment. The sharing of the information is necessary to reduce time-to-market of new Product. In this paper, V2-model is proposed far supporting the sharing of the information on product development. V2-model supports collaborative product development in design and supply chain. Through viewpoints, V2-model supports 1) two-level structure that consist of private level and public level ,2) level-up process and 3) product development process. The public level information supports to share the product information on collaborative supply chain and design. The viewpoints in V2-model are divided into public viewpoints that point to the public level information and private viewpoints that point to the private level information. Private viewpoints are transformed into public viewpoints. The extended Topic Map has B-Topic, S-Topic and View for representing V2-model in this paper. The level-up process of V2-model is implemented through the merging of S-Topics. V2-model is implemented with washing machine model using extended Topic Maps. In this model, the public viewpoints and private viewpoints are represented and the level-up process, which transforms private viewpoints into public viewpoints, is implemented.
This study examines the research trends and knowledge structure of international trade studies using topic modeling method, which is one of the main methodologies of text mining. We collected and analyzed English abstracts of 1,868 papers of three Korean major journals in the area of international trade from 2003 to 2019. We used the Latent Dirichlet Allocation(LDA), an unsupervised machine learning algorithm to extract the latent topics from the large quantity of research abstracts. 20 topics are identified without any prior human judgement. The topics reveal topographical maps of research in international trade and are representative and meaningful in the sense that most of them correspond to previously established sub-topics in trade studies. Then we conducted a regression analysis on the document-topic distributions generated by LDA to identify hot and cold topics. We discovered 2 hot topics(internationalization capacity and performance of export companies, economic effect of trade) and 2 cold topics(exchange rate and current account, trade finance). Trade studies are characterized as a interdisciplinary study of three agendas(i.e. international economy, International Business, trade practice), and 20 topics identified can be grouped into these 3 agendas. From the estimated results of the study, we find that the Korean government's active pursuit of FTA and consequent necessity of capacity building in Korean export firms lie behind the popularity of topic selection by the Korean researchers in the area of int'l trade.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.15
no.1
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pp.43-67
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2004
The purpose of this study is to design semantic web and policy direction for national knowledge and information management. The paper describes all the components needed to accomplish the objective: 1) creating unchangeable and unique identifiers for metadata elements, resources, and ontology classes and properties; 2) recommending active use of XML namespaces; 3) establishing metadata and application profile standards for national integrated searching; 4)developing a metadata registry to promote semantic interoperability among metadata; 5) discussing the need of creating ontologies using W3C OWL and ISO Topic Maps; 6) providing intelligent search services based on metadata; and 7) presenting future directions and tasks of national knowledge and information management.
Until now, most semantic web service discovery research has been carried out using either Web Service Modeling Ontology (WSMO) or a profile of OWL-based Web Service ontology (OWL-S). However, such efforts have focused primarily on service name and input/output ontology. Thus, the internal information of a service has not been utilized, and queries regarding internal information such as 'Find book-selling services allowing payment after delivery' are not addressed. This study outlines the development of TM-S (Topic Maps for Service) ontology and TMS-QL (TM-S Query Language), two novel technologies that address the aforementioned issues in semantic web service discovery research. TM-S ontology describes the behavior of services using process information and consists of three sub-ontologies: process signature ontology, process structure ontology and process concept ontology. TMS-QL allows users to describe service discovery requests.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.23-26
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2006
최근 대부분의 이러닝(E-Learning)을 교육하는 사이트는 학습 콘텐츠를 검색하는 방법이 단순한 리스트의 나열과 택스트 매칭(Text matching)방법을 사용하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 좀 더 컴퓨터가 정보 데이터의 의미를 분석하여 검색이 가능하도록 개념 네트워크인 시맨틱웹(Semantic Web)이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱웹의 온톨로지(Ontology) 언어 중에 토픽맵(Topic Maps)을 사용하여 많은 양의 학습 정보 데이터를 쉽고도 정확하게 연결 지어 학습 콘텐츠에 대한 정보를 표현하고, 구조화할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다. 학습자의 관심분야 정보, 학습객체의 학습 권장자의 정보와 함께 학습 경험과 검색 빈도수를 분석한 협력 필터링과 학습 에이전트의 개인화 기법을 동시에 사용하여 선호도를 분석한다. 이 선호도를 가지고 학습자의 메타데이터를 생성하고, 로그 데이터를 따로 데이터베이스에 저장한다. 이러한 학습자의 정보와 학습 콘텐츠간의 정보를 상호 연결하여, 그 토픽맵을 사용하여 연관관계를 정의해 줌으로써 학업성취도를 높이고, 학습자 개개인의 성향에 가장 알맞은 학습 콘텐츠를 탐색해가는 네비게이터(Navigator)를 설계하였다.
There has been many researches in TopicMap and RDF which are approach to handle data efficiently with metadata. However, No researches has been performed to service and implement except for presentation and description. In this paper, We suggest the caching mechanism to support an efficient access of knowledgemap and practical knowledgemap service with implementation of TopicMap system. First, We propose a method to navigate Knowledgemap efficiently that includes advantage of former methods. Then, To transmit TopicMap efficiently, We suggest caching mechanism for knowledgemap. This method is that user will be able to navigate knowledgemap efficiently in the viewpoint of human, not application. Therefor the mechanism doesn't cash topics by logical or physical locality but clustering by information and characteristic value of TopicMap. Lastly, we suggest replace mechanism by using graph structure of TopicMap for efficiency of transmission.
Need for machine-understandable web (Semantic web) is increasing in order for users to exactly understand Web information resources and currently there are two main approaches to solve the problem. One is the Topic map developed by the ISO/IEC JTC 1 and the other is the RDF (Resource Description Framework), one of W3C standards. Semantic web supports all of the metadata of the Web information resources, thus the necessity of interoperability between the Topic map and the RDF is required. To address this issue, several conversion methods have been proposed. However, these methods have some problems such as loss of meanings, complicated structure, unnecessary nodes, etc. In this paper, a new method is proposed to resolve some parts of those problems. The method proposed is called NOWL (NO structural Warp and semantics Loss). NOWL method gives several contributions such as maintenance of the original a Topic map instance structure and elimination of the unnecessary nodes compared with the previous researches.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.1157-1164
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2003
제품개발과정에서 생성된 제품정보모델은 시간에 따라 계속 변하고 미확정적인 정보가 포함된 UDM(Under Defined Model)이다. 정보모델에서 관점(viewpoint)은 UDM을 표현하고 관리하는 중요한 요소이다. 토픽맵(Topic Map) 이용한 정보모델은 관점의 표현이 용이하며, 관점에 따라 인간이 정보를 이해하고 조작하는 것을 돕는다. 그러나 토픽맵은 제품개발과정의 정보모델과 같은 UDM의 표현은 가능하나, 적합하지는 않다. 따라서 본 논문에서는 토픽맵이 UDM에 적합하도록 토픽맵의 문법을 확장하였다. 그리고 UDM으로부터 전자상거래에 적용 가능만 FDM(Fully Defined Model)으로 변화하는 과정에 대하여 논하였다. 관점이 적용된 UDM으로는 제품을 개발하는 과정 중에 생성되는 제품 모델을 적용하였으며, 대량생산이 된 이후의 제품 모델이나 제품개발단계에서 결정이 이루어진 후의 제품모델을 FDM 또는 UDM보다 모델의 의미가 보다 확정적인 확정적UDM을 사용하였다. 그리고 세탁기의 제품정보모델을 구현 예로 사용하여, UDM이 FDM 또는 확정적UDM으로 변화하는 과정을 설명하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.484-486
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2003
현재 모바일 기기는 무선 통신과의 결합으로 인해 그 활용도가 점점 늘어나고 있다. 그 대표적인 예가 무선 인터넷이다. 현재 모바일폰에서 제공되는 무선인터넷 컨텐츠는 백여 개 정도이지만 무선 인터넷망이 개방되면 컨텐츠의 수는 기하급수적으로 늘어나리라 예상된다. 이러한 무선 인터넷 컨텐츠를 탐색하기 위해서는 기존에는 트리방식의 탐색을 사용하였지만 모바일 기기의 제한된 인터페이스상에서는 늘어나는 컨텐츠를 탐색하기에는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 토픽맵이라는 의미기반의 탐색기법을 토대로 좀 더 지능적으로 사용자 관점에서 모바일 기기의 컨텐츠를 탐색하는 있는 방식을 제안하고자 한다. 토픽맵 기반의 메뉴방식을 통해 기존 모바일폰에서 메뉴 탐색 시 발생했던 사용성 문제를 상당부분 해결할 수 있으리라 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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