언론사들은 링크드 데이터(Linked Data) 기술을 활용하여 누적된 지적자산으로부터 새로운 가치를 찾는 노력을 하고 있다. 최근 들어 세계적인 언론 매체인 BBC에서는 링크드 데이터 모형을 이용해 자사의 뉴스 기사 가치를 지속해서 향상시키고 있다. 국내 인터넷 신문사들도 누적된 기사를 재활용하고, 이들로부터 새로운 가치를 찾아 뉴스 기사의 가치를 지속해서 향상시킬 필요성이 있다. 본 논문에서는 보건의료 관련 뉴스를 대상으로 링크드 데이터를 구축하는 연구를 소개한다. 기사문에서 보건의료와 관련된 개체명을 인식하여 데이터베이스화하고, 이를 공개된 다른 정보들과 연결하며, 구조화하여 링크드 데이터 서비스를 제공한다. 연구의 결과는 무분별하게 쌓여있는 뉴스데이터를 체계적으로 정리하고, 공개된 다른 정보들과 연결함으로써 기존에 발견하지 못했던 새로운 인사이트를 찾는 기회를 제공하고, 뉴스 데이터가 재활용될 수 있는데 기여할 수 있다. 마지막으로 SPARQL 질의 언어를 이용하여 뉴스 데이터를 대화식으로 탐색할 수 있는데 기여할 수 있다.
Construction data is one of the most important resources in a construction project. The construction data is generally stored in the PMIS. However, it has been analyzed that the PMIS revealed limitations in suggesting valuable information by analyzing the data. In order to overcome such limitations, the linked-data methodology used in big data management has been studied. The purpose of this study is to suggest a methodology that improves the system by developing a more effective data collection and management model using the linked-data format.
본 연구에서는 국립중앙도서관 링크드 데이터를 대상으로 인물 정보가 표현되고 연계되는 방식을 분석하고, 이를 확장하기 위한 방안을 제안하였다. 분석 결과, 저자로서의 인물 정보는 링크드 데이터에서도 인물을 표현하는 어휘와 연계되어 기술되고 있는 반면에, 주제로 표현된 인물은 개념으로만 취급되고 있었다. 또한 링크드 데이터 구축과정에서 기존의 전거 정보를 변환한 것 외에는 별도의 부가 정보를 추가했는지를 확인할 수 없었다. 이에 본 연구에서는 저자로서의 인물 정보뿐 아니라 주제로서의 인물 정보도 서지 정보에 포함시키고, 저자로서의 인물정보와 주제로서의 인물 정보를 연계할 때 링크드 데이터의 품질을 제고할 수 있다고 판단하였다. 그리고 이와 더불어 인물과 관련된 부가 링크 정보를 함께 구축하고 이를 활용하여 서지데이터 검색의 접근점을 확장하는 방안도 함께 제안하였다.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.232-235
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2015
Defect data contains experiential knowledge about specific work conditions. And the number of projects performed by a company is too limited for an individual to experience the various defects under the current complex construction environment. Therefore, in order to manage and prevent a reoccurrence of defects, a proper data feedback mechanism is required. However, most defect data are stored in unstructured ways, resulting in the fundamental problem of data utilization. In this paper, a new framework is proposed by using linked data technologies to improve defect data utilization. The target of this framework is to convert defect data to the ontology-based linked data format for sharing defect data from different data sources. To demonstrate it, some technical solutions are implemented by using real cases. The proposed approach can reduce data search time and improve the accuracy of search results as well. Moreover, the proposed approach can be applied to other domains that need to refer to external sources such as safety, specification, product, and regulation.
Nguyen, Khiem Minh;Nguyen, Hai Thanh;Huynh, Hiep Xuan
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권3호
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pp.222-229
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2016
Linked Data is a powerful technology for storing and publishing the structures of data. It is helpful for web applications because of its usefulness through semantic query data. However, using Linked Data is not easy for ordinary users who lack knowledge about the structure of data or the query syntax of Linked Data. For that problem, we propose a translator component that is used for translating RESTful/JSON request messages into SPARQL commands based on ontology - a metadata that describes the structure of data. Clients do not need to worry about the structure of stored data or SPARQL, a kind of query language used for querying linked data that not many people know, when they insert a new instance or query for all instances of any specific class with those complex structure data. In addition, the translator component has the search function that can find a set of data from multiple classes based on finding the shortest paths between the target classes - the original set that user provide, and target classes- the users want to get. This translator component will be applied for any dynamic ontological structure as well as automatically generate a SPARQL command based on users' request message.
Jabalameli, Mehdi;Nematbakhsh, Mohammadali;Zaeri, Ahmad
ETRI Journal
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제42권2호
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pp.239-246
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2020
Recently, Linked Open Data has become a large set of knowledge bases. Therefore, the need to query Linked Data using question answering (QA) techniques has attracted the attention of many researchers. A QA system translates natural language questions into structured queries, such as SPARQL queries, to be executed over Linked Data. The two main challenges in such systems are lexical and semantic gaps. A lexical gap refers to the difference between the vocabularies used in an input question and those used in the knowledge base. A semantic gap refers to the difference between expressed information needs and the representation of the knowledge base. In this paper, we present a novel method using an ontology lexicon and dependency parse trees to overcome lexical and semantic gaps. The proposed technique is evaluated on the QALD-5 benchmark and exhibits promising results.
In recent years, the skyline query paradigm has been established as a reliable method for database query personalization. While early efficiency problems have been solved by sophisticated algorithms and advanced indexing, new challenges in skyline retrieval effectiveness continuously arise. In particular, the rise of the Semantic Web and linked open data leads to personalization issues where skyline queries cannot be applied easily. We addressed the special challenges presented by linked open data in previous work; and now further extend this work, with a heuristic workflow to boost efficiency. This is necessary; because the new view on linked open data dominance has serious implications for the efficiency of the actual skyline computation, since transitivity of the dominance relationships is no longer granted. Therefore, our contributions in this paper can be summarized as: we present an intuitive skyline query paradigm to deal with linked open data; we provide an effective dominance definition, and establish its theoretical properties; we develop innovative skyline algorithms to deal with the resulting challenges; and we design efficient heuristics for the case of predicate equivalences that may often happen in linked open data. We extensively evaluate our new algorithms with respect to performance, and the enriched skyline semantics.
The usage of controlled biomedical vocabularies is the cornerstone that enables seamless interoperability when using a common data model across multiple data sites. The Observational Health Data Science and Informatics (OHDSI) initiative combines over 100 controlled vocabularies into its own. However, the OHDSI vocabulary is limited in the sense that it combines multiple terminologies and does not provide a direct way to link them outside of their own self-contained scope. This issue makes the tasks of enriching feature sets by using external resources extremely difficult. In order to address these shortcomings, we have created a linked data version of the OHDSI vocabulary, connecting it with already established linked resources like bioportal, bio2rdf, etc. with the ultimate purpose of enabling the interoperability of resources previously foreign to the OHDSI universe.
공공데이터는 공공기관의 정책 수립 등의 공적 기능을 수행하기 위하여 많은 비용을 들여 수집되고 있으나 대부분은 사일로(silos)로 방치되고 있다. 우리나라도 공공데이터를 개방하려는 움직임이 활발해지고 있으나 일부 기관을 중심으로 OpenAPI 형식으로 데이터를 제공하는 등 제한적인 수준에 머물고 있다. 국가차원에서 LOD(Linking Open Data) 시범사업으로 공공DB 피디아를 구축하면서 최근 들어 공공데이터 활용을 위한 링크드 데이터 구축이 활발하게 논의되고 있다. 본 연구에서는 관련연구 및 공공부문을 중심으로 한 링크드 데이터 구축 사례를 바탕으로 공공데이터 활용을 위한 국가 연계체계 사업인 공공DB 피디아 구축과정에서 도출된 문제를 파악하고 기존의 국가DB 연계체계 구축과정을 참고하여 그 해결 방안을 제시하였다.
This paper proposes a link model that can provide the spacial position along the surface of the earth as an information or data using ePosition ID through the Internet. Moreover, to support the information service of maritime position, it needs the ENC linked technique based on S-57 that is an IHO transfer standard for digital hydrographic data. Therefore, it designs the linked model for applying and utilizing the ePosition technology with ENC data, as well as supplementing the base technology in applying them to marine related fields. As a study method, this paper first analyses ENC data model and structure, and converses for processing of ENC file to ePosition data. Finally, it derives the interconnection method with ePosition database and shows the ePosition service application based on the linked ENC data and its validity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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