Service Oriented Architecture (SOA), which supports various features such as interoperability and reusability of IT resources, comes into the spotlight as an effective approach for adapting new business environmental changes. SOA, however, has some problems including the high realization complexity and low Return on Investment (ROI). To solve these problems, Web Oriented Architecture (WOA) has gained attention. However, it also has some drawbacks about security concerns and unstable message transmissions. In this paper, we design a novel integrated architecture that classifies services into inside and outside ones and applies SOA for the former and WOA for the latter, respectively. By converging the advantages of SOA and WOA simultaneously, the proposed architecture becomes more simple and service-oriented, and can satisfy diverse requirements of customers. The usefulness evaluation of the proposed architecture is conducted through the Analytic Hierarchy Process (AHP) scheme.
Tagging system is the system that allows internet users to assign new meta-data which is called tag to article, photo, video and etc. for facilitating searching and browsing of web contents. Tag cloud, a visual interface is widely used for browsing tag space. Tag cloud selects the tags with the highest frequency and presents them alphabetically with font size reflecting their popularity. However the conventional tag selection method includes known weaknesses. So, we propose a novel tag selection method Freshness, which helps to find fresh web contents. Freshness is the mean value of Kullback-Leibler divergences between each consecutive change of tag co-occurrence probability distribution. We collected tag data from three web sites, Allblog, Eolin and Technorati and constructed the system, 'Fresh Tag Cloud' which collects tag data and creates our tag cloud. Comparing the experimental results between Fresh Tag Cloud and the conventional one with data from Allblog, our one shows 87.5% less overlapping average, which means Fresh Tag Cloud outperforms the conventional tag cloud.
Jang, Han Sol;Jang, Jun Sung;Go, Jun Hee;Jang, In Sung
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.3
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pp.19-27
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2016
Advance in Information and Communication Technology (ICT) is intensely influenced to increase importance of Software on global ICT industries. The trend of technological development has been transformed from hardware-oriented environment to software-oriented environment. This industrial transformation brought novel trend to Software market. Open Source Software (OSS) has been widely distributed for private uses. At the same time, many governmental offices are planning to expand the use of OSS. In this paper, we analyze the strength and weaknesses of OSSs for both Web and WAS servers based on 4 types of testing environments which are created by the combination of 5 selected OSSs. We anticipated to learn the optimal system architecture design for the next generation of V-World through this research.
An ontology as the core element of Semantic Web is a formal specification of a conceptualization of shared domain knowledge. The use of well-defined ontologies can increase the quality of interoperable information systems in the area of Semantic Web. However, in practice, it is not easy to develop high-quality ontologies which have no errors. Therefore, with methodologies for ontology design, various methods or tools for ontology analysis supporting for error-detection might be very helpful for ontology developers. In this paper, we propose a novel approach for analyzing the core constructs of ontology based on the Formal Concept Analysis and develop a tool that supports error-checking ontologies. Our approach can serve not only as a guidance to modify the existing ontologies, but also as a valuable tool in developing high-quality ontologies.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.10
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pp.149-161
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2013
In this paper, we propose a novel approach to construction of classification hierarchies for user tags of folksonomies, using WordNet-based Formal Concept Analysis tool, called TagLighter, which is developed on this research. Finally, to give evidence of the usefulness of this approach in practice, we describe some experiments on user tag data of Bibsonomy.org site. The classification hierarchies of user tags constructed by our approach allow us to gain a better and further understanding and insight in tagged data during information retrieval and data analysis on the folksonomy-based systems. We expect that the proposed approach can be used in the fields of web data mining for folksonomy-based web services, social networking systems and semantic web applications.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.5
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pp.359-368
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2013
Mashup is a web application that combines several different sources to create new services using Open APIs(Application Program Interfaces). Although the mashup has become very popular over the last few years, there are several challenging issues when combining a large number of APIs into the mashup, especially when composite APIs are manually integrated by mashup developers. This paper proposes a novel algorithm for automatic Open API composition. The proposed algorithm consists of constructing an operation connecting graph and searching composition candidates. We construct an operation connecting graph which is based on the semantic similarity between the inputs and the outputs of Open APIs. We generate directed acyclic graphs (DAGs) that can produce the output satisfying the desired goal. In order to produce the DAGs efficiently, we rapidly filter out APIs that are not useful for the composition. The algorithm is evaluated using a collection of REST and SOAP APIs extracted from ProgrammableWeb.com.
Directory searching and index searching methods are two main methods in web search engines. Both of the methods are applied to most of the well-known Internet search engines, which enable users to choose the other method if they are not satisfied with results shown by one method. That is, Index searching tends to come up with too many search results, while directory searching has a difficulty in selecting proper categories, frequently mislead to false ones. In this paper, we propose a novel method in which a category hierarchy is dynamically constructed. To do this, a category is regarded as a fuzzy set which includes keywords. Similarly extensible subcategories of a category can be found using fuzzy relational products. The merit of this method is to enhance the recall rate of directory search by expanding subcategories on the basis of similarity.
Web Service which consists of SOAP, WSDL and UDDI is a software system that enables interactions of heterogeneous systems on networks with standardized XML message. Especially, UDDI is a registry for supporting the registration of a service by service publisher and discovery of a service by service requester. The preliminary studies are just about publishing and searching services. It presents the researches about UDDI study for improvement of searching a service and extended UDDI design for improvement of reusability with service components aspects. In this paper, we suggest not only features about publishing and searching services of existing UDDI system but also novel UDDI data structures and API for a reusable service model. In addition, we design and implement an extended UDDI system for publishing and finding the reusable services. Therefore, by using proposed UDDI systems, service developers reduce development costs and time through developing a service application reusing the already implemented services. In addition, it can expect to ensure the quality of services by reusing the proven services.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.11
no.4
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pp.101-111
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2021
The world is going through the most unprecedented time with the outbreak of novel Coronavirus disease (COVID-19), which has become a threat to millions. A Coronavirus is a group of viruses that cause a variety of diseases in mammals and birds leading to a range of illnesses in humans including common cold and more severe forms like severe acute respiratory syndrome Coronavirus (SARS-CoV), Middle East respiratory syndrome Coronavirus (MERS-CoV) and COVID-19, which are life-threatening. The virus gets its name from its shape which takes the form of a crown with protrusions around it. In December 2019, a pneumonia outbreak was reported in the Wuhan City of China, which was later traced to a novel strain of Coronavirus and termed as Novel COVID-19. It typically causes flu-like symptoms including fever, cough and shortness of breath and is transmitted through human-to-human and there is no cure for it till now. Thus, this bibliometric study has been carried out to analyze the research progress in Coronavirus and literature published during a period of 30 years (1989-2019). Data for the study were fetched from Web of Science(WoS) multidisciplinary database and the publication trends in terms of total articles, productive countries, institutions, journals, productive authors, most cited articles and authors, etc have been analyzed. In total, 4917 articles were retrieved; these were from 711 sources and were contributed by 14442 authors. The collaboration index was 3.11, which clearly indicates that there has been a lot of collaboration in this field. The most preferred journal for the study period was "Journal of Virology" and the maximum contribution has been from the University of Hong Kong.
Current ontology studies use the Hadoop distributed storage framework to perform map-reduce algorithm-based reasoning for scalable ontologies. In this paper, however, we propose a novel approach for scalable Web Ontology Language (OWL) Horst Lite ontology reasoning, based on distributed cluster memories. Rule-based reasoning, which is frequently used for scalable ontologies, iteratively executes triple-format ontology rules, until the inferred data no longer exists. Therefore, when the scalable ontology reasoning is performed on computer hard drives, the ontology reasoner suffers from performance limitations. In order to overcome this drawback, we propose an approach that loads the ontologies into distributed cluster memories, using Spark (a memory-based distributed computing framework), which executes the ontology reasoning. In order to implement an appropriate OWL Horst Lite ontology reasoning system on Spark, our method divides the scalable ontologies into blocks, loads each block into the cluster nodes, and subsequently handles the data in the distributed memories. We used the Lehigh University Benchmark, which is used to evaluate ontology inference and search speed, to experimentally evaluate the methods suggested in this paper, which we applied to LUBM8000 (1.1 billion triples, 155 gigabytes). When compared with WebPIE, a representative mapreduce algorithm-based scalable ontology reasoner, the proposed approach showed a throughput improvement of 320% (62k/s) over WebPIE (19k/s).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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