Intrusion detection is very important for network situation awareness. While a few methods have been proposed to detect network intrusion, they cannot directly and effectively utilize semi-quantitative information consisting of expert knowledge and quantitative data. Hence, this paper proposes a new detection model based on a directed acyclic graph (DAG) and a belief rule base (BRB). In the proposed model, called DAG-BRB, the DAG is employed to construct a multi-layered BRB model that can avoid explosion of combinations of rule number because of a large number of types of intrusion. To obtain the optimal parameters of the DAG-BRB model, an improved constraint covariance matrix adaption evolution strategy (CMA-ES) is developed that can effectively solve the constraint problem in the BRB. A case study was used to test the efficiency of the proposed DAG-BRB. The results showed that compared with other detection models, the DAG-BRB model has a higher detection rate and can be used in real networks.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제8권2호
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pp.23-36
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2018
Institutional repositories (IR) are promising to be extremely advantageous to scholars especially in developing countries. IR initiatives started in India during the late nineties and the popularity of this concept is growing rapidly in the higher educational and research institutions to disseminate newly emerging knowledge and expertise. The purpose of this paper is to critically analyze the network links of IR websites among four IITs that are registered in open DOAR (Directory of Open Access Repositories) web portal. The Institutional Repositories chosen for the study are IIT Delhi, IIT Hyderabad, IIT Bombay, and IIT Kanpur. The analysis of the study focused on standard graph and network cohesion metrics, such as density, diameter, eccentricity and distances, and clustering coefficient; for an even more detailed analysis advanced centrality measures and fast algorithms such as clique census are used.
In the motor manufacturing system with the properties of short delivery and order based production, the process plan is performed individually for each order by the expert of process plan after the completion of the detail design process to satisfy the specification to be required by customer. Also it is hard to establish the standard process plan in reality because part routings and operation times are varied for each order. Hence, the production planner has the problem that is hard to establish the production schedule releasing the job to the factory because there occurs the big difference between the real time to be completed the process plan and the time to be required by the production planner. In this paper, we study the decision supporting system for the process plan based on knowledge base concept. First, we represent the knowledge of process planner as a database model through the modified POI-Feature graph. Then we design and implement the decision supporting system imbedded in the heuristic algorithm in the client/server environment using the ORACLE relational database management system.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.75-88
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2023
In a specific domain, experts have different understanding of domain knowledge or different purpose of constructing ontology. These will lead to multiple different ontologies in the domain. This phenomenon is called the ontology heterogeneity. For research fields that require cross-ontology operations such as knowledge fusion and knowledge reasoning, the ontology heterogeneity has caused certain difficulties for research. In this paper, we propose a novel ontology matching model that combines word embedding and a concatenated continuous bag-of-words model. Our goal is to improve word vectors and distinguish the semantic similarity and descriptive associations. Moreover, we make the most of textual and structural information from the ontology and external resources. We represent the ontology as a graph and use the SimRank algorithm to calculate the structural similarity. Our approach employs a similarity queue to achieve one-to-many matching results which provide a wider range of insights for subsequent mining and analysis. This enhances and refines the methodology used in ontology matching.
본 논문에서는 Direct Mapping(DM) 방식으로 생성된 RDF 지식 그래프에 대한 SHACL 스키마를 RDB 스키마로부터 자동 생성하는 방법을 제안한다. DM과 SHACL은 모두 W3C 표준 사양이다. DM은 RDB 데이터를 RDF 그래프로 변환하기 위한 규칙들로 구성되어 있다. SHACL은 RDF 그래프의 구조 묘사와 구조 검증을 위한 언어이다. 제안하는 방법은 RDB 스키마의 구조 정보뿐 아니라 무결성 제약조건을 SHACL로 자동 번역한다. 즉, 자동 생성된 SHACL 스키마는 RDBMS를 대신하여 무결성 제약조건 위배 여부를 검증할 수 있다. 이것은 RDB가 RDF 표현의 가상 지식 그래프로서 서비스되는 상황에서도 데이터베이스의 일관성을 보장하기 위한 고려이다. 자동 생성된 SHACL 스키마를 W3C가 발표한 24가지 DM 테스트 케이스에 적용하여 RDF 그래프의 구조 설명과 검증에 있어서 유효함을 보였다.
최근 데이터를 활용한 분석에 대한 수요와 함께 분석 데이터인 지식 그래프의 크기는 점차 증가하여, 웹에서 수집한 데이터를 지식 그래프로 추출하였을 때 약 820억개의 엣지(Edge)를 가지는 수준까지 도달하였다. 많은 지식 그래프들은 웹 자원에 대한 메타데이터를 표현하기 위한 W3C 표준인 RDF(Resource Description Framework) 형식으로 표현되며, RDF 특성으로 인해 기존의 RDF 저장소들은 대량 RDF 데이터를 압축하고 저장할 때 처리 시간의 오버헤드가 발생하는 문제점을 가진다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해, 맵리듀스를 사용하여 대량 RDF 데이터를 정수 ID로 압축 변환하고, 수직 분할하여 저장하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 RDF-3X와 비교하였을 때 최대 25.2배, H2RDF+와 비교하였을 때 최대 3.7배까지의 높은 성능 향상을 보였다.
Existing CAD systems do not provide advanced functions for automatic checking design and drafting errors in mechanical drawings. If the knowledge of checking in mechanical ddrsfting can be implemented into computers, CAD systems could automatically check for design and drafting errors. This paper describes a method for systematic checking of dimension errors. such as deficiency and/or redundancy of dimension input-errors in dimension figures and symbols, etc. The logic for finding dimensional errors is written by using a proccedural language. A geometric model and a topological-graph model are used in this method. Checking for deficiency and redundancy of dimensions is based upon graph Theory.
This paper describes the development of a prototype expert system, which is designed to analyze loom production efficiency by employing a loom monitoring system. The problem field of the prototype expert system is the loom failure analysis which has a great effect on prouction efficiency, and the characteristic graph in which the loom failure causes are classified and organized, is used in the analysis. The knowledge for characteristic graph is organized, and an effective inference engine- is developed. The developed system is tested and modified using hypothetical loom failure causes, and the feasibility of the expert system application to extend the functions of the loom monitoring system is proved.
동일한 함수 그래프를 접근하는 방법은 다양하다. 물리 교과에서는 중력상태에서 물체의 운동으로 포물선을 정의하고 있으며 수학 교과에서는 수식을 이용한 이차함수로 포물선을 정의한다 본 연구에서는 교육과정에 나타나는 함수 그래프를 국소적이며 내재적인 거북 행동의 관점에서 접근하고 분석한다. 또한 교육과정에 나타나지 않지만 수학사에서 중요한 의미를 가지는 몇몇 곡선에 대하여 같은 방법으로 곡선을 구성하고자 한다. 그리고 pre-calculus의 관점에서 고등학생의 지식을 바탕으로 곡선의 길이와 넓이를 구하는 수학화 활동을 소개한다.
개체 연결이란 문서에서 등장한 멘션(Mention)들을 지식 기반(Knowledge Base)상의 하나의 개체에 연결하는 문제를 말한다. 개체 연결은 개체를 찾는 멘션 탐지(mention detection)과정과 인식된 멘션에 대해 중의성을 해결하여 하나의 개체를 찾는 개체 중의성 해결(Entity disambiguation)과정으로 구성된다. 본 논문에서는 개체 정보를 강화하기 위해 wikipedia2vec정보를 결합하여 Entity 정보를 강화하고 문장 내에 모든 개체 정보를 활용하기 위해 집합적 개체를 정의하고 그래프 구조를 표현하기 위해 GNN을 활용하여 기존보다 높은 성능을 이끌어내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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