KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3611-3634
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2015
In this paper, we build a theoretical framework for quantitatively measuring and graphically representing the degrees of closeness centralization among performers assigned to enact a workflow procedure. The degree of closeness centralization of a workflow-performer reflects how near the performer is to the other performers in enacting a corresponding workflow model designed for workflow-supported organizational operations. The proposed framework comprises three procedural phases and four functional transformations, such as discovery, analysis, and quantitation phases, which carry out ICN-to-WsoN, WsoN-to-SocioMatrix, SocioMatrix-to-DistanceMatrix, and DistanceMatrix-to-CCV transformations. We develop a series of algorithmic formalisms for the procedural phases and their transformative functionalities, and verify the proposed framework through an operational example. Finally, we expatiate on the functional expansion of the closeness centralization formulas so as for the theoretical framework to handle a group of workflow procedures (or a workflow package) with organization-wide workflow-performers.
Technology opportunity discovery (TOD) based on technological capability is a process which identifies new product and technology items that can be developed by utilizing or improving a firm's existing products or technologies. By taking into consideration the investment risk of R&D and its practicality, developing technological capability-based TOD methodology is considered to be important for both business and research. To this end, we propose a technological capability-based TOD method and its system using TOD knowledge base. The method can support four types of TOD cases, which are based on a firm's existing technologies and products, and TOD knowledge base is developed by using function information extracted from patent documents. In this paper, we introduce the overall framework of the method and provide application examples on the four TOD cases using the prototype system.
Decentralized 정보는 여러 도메인에 대한 heterogeneous한 독립적인 정보가 자율적으로 존재하며 이들 정보간의 관계성의 고려한 전체에 대한 global view가 존재하지 않기 때문에 inter-domain에 대한 마이닝을 수행하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 intra-domain knowledge discovery, intra 및 inter-domain problem solving method라는 접근방법으로, decentralized 데이터 환경에서 문제 해결에 필요한 정보 추출을 위한 데이터 tailoring과 분산 데이터에 대한 목표-지향 데이터마이닝(goal-oriented data-mining)을 통해 문제 해결을 위해 필요한 지식을 생성하고 이들 간의 관련 정보를 탐색하여 문제를 해결하는 프레임워크를 제안한다. 특히, 생성된 지식간의 협동 문제 처리를 멀티 에이전트 패러다임을 이용하기로 한다. 제안 프레임워크는 산재되어 있는 데이터들로부터 문제 해결에 유용한 지식 차원의 정보를 추출해내고 생성된 지식을 바탕으로 각 도메인 정보에 대한 개별적인 사용뿐 만 아니라 서로 cooperation을 통한 문제 해결을 지원함으로써, 개방된 분산 환경하에 decentralized 되어 있는 여러 도메인 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있는 새로운 형태의 문제 해결 방법이라고 할 수 있다.
Mining sequential patterns is an important research issue in data mining and knowledge discovery with broad applications. However, the existing sequential pattern mining approaches consider only binary frequency values of items in sequences and equal importance/significance values of distinct items. Therefore, they are not applicable to actually represent many real-world scenarios. In this paper, we propose a novel framework for mining high-utility sequential patterns for more real-life applicable information extraction from sequence databases with non-binary frequency values of items in sequences and different importance/significance values for distinct items. Moreover, for mining high-utility sequential patterns, we propose two new algorithms: UtilityLevel is a high-utility sequential pattern mining with a level-wise candidate generation approach, and UtilitySpan is a high-utility sequential pattern mining with a pattern growth approach. Extensive performance analyses show that our algorithms are very efficient and scalable for mining high-utility sequential patterns.
This research proposes the composition logic of an Active Learning Environment (ALE), to enable discovery by learning through experience, whilst increasing knowledge about modern architectural heritage. Linking information to the historical heritage using Information and Communication Technology (ICT) helps to overcome the limits of previous learning methods, by providing rich learning resources on site. Existing field trips of cultural heritages are created to impart limited experience content from web resources, or receive content at a specific place through humanities Geographic Information System (GIS). Therefore, on the basis of the blended space theory, an augmented space experience method for overcoming these shortages was composed. An ALE space framework is proposed to enable discovery through learning in an expanded space. The operation of ALE space is needed to create full coordination, such as a Content Management System (CMS). It involves a relation network to provide knowledge to the rule engine of the CMS. The application is represented with the Deoksugung Palace Seokjojeon hall example, by describing a user experience scenario.
월드와이드웹 (WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스가 서비스 지향 컴퓨팅환경으로서 운영하기 위해서는 웹서비스 저장소가 완성도 높게 구축되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 필요에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 지향 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스의 발견을 효율적으로 지원할 수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 다수의 웹서비스 저장소들은 웹서비스 분류체계 및 검색기법들을 제안하여 왔지만, 대부분의 분류체계와 기존의 검색기법들은 실질적으로 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 지속적이고 체계적으로 관리하기에 너무 어려운 단점을 갖고 있다. 이 논문에서는 인공신경망 기반 군집화 기법과 XML 기반의 웹서비스 기술표준인 WSDL의 의미적 가치를 활용하여 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크를 통한 복합 검색기법을 제안한다. 이 논문에서 인공신경망을 활용하여 제안하는 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크는 실증적인 프로토타입 시스템으로 개발하였으며, 실제 운영되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 복합 검색기법을 실증적으로 평가하였다. 또한 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 의미 있는 실험결과를 보고한다.
최근 무선 통신 및 전자 기술의 발달로 저가, 저전력, 소형이면서 라디오 신호를 이용한 근거리 무선 통신이 가능한 스마트 센서가 일반적으로 배치될 것으로 기대된다. 센서 네트워크에서 각 노드는 음파, 지진, 적외선, 정지/이동 등 다양한 센서들로 이뤄지며 이러한 노드들은 특정 지역에 집단적으로 네트워크를 구성하게 되는데, 이를 센서 네트워크라고 한다. 본 논문에서는 간단히 한국통신학회의 논문작성법에 대하여 설명하고자 합니다. 기존에 연구되고 있는 무선 네트워크가 높은 데이터 전송률 및 처리성능을 기본으로 하는 컴퓨팅에 초점을 둔 반면에, 센서 네트워크는 기존 무선 네트워크와는 매우 상이한 응용 요구사항을 갖는다. 즉 센서들은 CPU와 통신기능, 센싱 기능을 같춘 자율적인 컴퓨팅 단말 기능을 수행한다고 할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 USN기반 다중접속이 가능한 기반 기술로 무선 센서 네트워크에서 다중접속 프로토콜을 이용하여 무선 통신상에서 원활한 통신이 이루어 질수 있도록 미들웨어 및 알고리즘을 분석하여 성능 평가를 하였다.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.601-605
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2009
The objective of this research is to develop a knowledge discovery framework which can help project teams discover useful patterns to improve energy efficient building design. This paper utilizes the technology of data mining to automatically extract concepts, interrelationships and patterns of interest from a large dataset. By applying data mining technology to the analysis of energy efficient building designs one can identify valid, useful, and previously unknown patterns of energy simulation modeling.
Lakshmana Kumar Ramasamy;Seifedine Kadry;M. Amala Jayanthi;Wei Wei;Seungmin Rho
Journal of Internet Technology
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제21권3호
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pp.733-741
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2020
Consistency of web service composition is a challenge for developing business applications. As web services are naturally changeable, the way to deliver consistent web services composition over unreliable web services could pose a significant problem. We propose a framework for semantic web services in healthcare domain that automatically performs web service discovery, composition and quality of service assurance, and, performs error handling through the replacement policy and fault-tolerant composition of web services that mixes both exception managing and transaction approaches. The framework enables the development of personalized healthcare systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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