Journal of Information Science Theory and Practice
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제9권2호
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pp.66-82
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2021
Recommender Systems have gained immense popularity due to their capability of dealing with a massive amount of information in various domains. They are considered information filtering systems that make predictions or recommendations to users based on their interests and preferences. The more recent technology, Linked Open Data (LOD), has been introduced, and a vast amount of Resource Description Framework data have been published in freely accessible datasets. These datasets are connected to form the so-called LOD cloud. The need for semantic data representation has been identified as one of the next challenges in Recommender Systems. In a LOD-enabled recommendation framework where domain awareness plays a key role, the semantic information provided in the LOD can be exploited. However, dealing with a big chunk of the data from the LOD cloud and its integration with any domain datasets remains a challenge due to various issues, such as resource constraints and broken links. This paper presents the challenges of interconnecting and extracting the DBpedia data with the MovieLens 1 Million dataset. This study demonstrates how LOD can be a vital yet rich source of content knowledge that helps recommender systems address the issues of data sparsity and insufficient content analysis. Based on the challenges, we proposed a few alternatives and solutions to some of the challenges.
Self-maintainability of data warehouse(DW) views is an ability to maintain the DW views without requiring an access to (i) any underlying databases or (ii) any information beyond the DW views and the delta of the databases. With our proposed method, DW views can be updated by using only the old views and the differential files such as different files, referential integrity differential files, linked differential files, and backward-linked differential files that keep the truly relevant tuples in the delta. This method avoids accessing the underlying databases in that the method achieves self-maintainability even in preparing auxiliary information. We showed that out method can be applicable to the DW views that contain joins over relations in a star schema, a snowflake schema, or a galaxy schema.
Purpose: The purpose was to link items of questionnaires that measure functioning and disability of persons with Low Back Pain (LBP) into the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF). Methods: The Oswestry Disability Index (ODI), Roland and Morris Disability Questionnaire (RM), Fear-Avoidance Beliefs Questionnaire (FABQ), and Short Form-36 health survey (SF-36) were evaluated to map items of those questionnaires into the ICF categories. The linking rule was employed and linking was performed independently by 10 health professionals. One-hundred and two patients with LBP were recruited from 19 medical institutes to this study for a field test to examine relations between the scale and its linked ICF category set. Pearson correlation coefficient was used to analyze their relationships. Results: Walking was only found to be one-to-one linking between the scale and the ICF. Sixty questions in FABQ were to be linked to 9 of ICF categories. Ten and 14 ICF categories were able to be linked to RM and ODI respectively. It was found that majority of items from ODI and RM scale had similar concept and linked to the same ICF category. SF-36 had only 15 categories of the ICF linked. Strong relationship was observed between measurement scales and linked ICF code sets (r=0.79, r=0.65, r=0.47, and r=-0.31 for ODI, RM, FABQ and SF-36 respectively). Conclusion: It was found that commonly used clinical tools for LBP may be linked to ICF. The study results may suggest that clinical data can be standardized to communicate between related professionals.
Purpose: This study was to identify international classification of functioning, disability and health (ICF) categories that could be linked conceptually to disability of arm, shoulder and hand (DASH) items and short form of health survey 36 (SF-36) items for persons with shoulder pain. Methods: Linkage between each item in DASH and SF-36 and the categories in the ICF were assessed. The linking process was performed by ten health professionals following the linking rule. One hundred four patients with shoulder pain were enrolled from 12 private clinic outpatient departments and participated in this study. Pearson correlation coefficients were used to assess the relationships between each scale item and the linked ICF code. Results: Thirty DASH items were able to be linked to 30 ICF codes, whereas the 36 items in SF-36 were only linked to 17 ICF codes. General health items included in SF-36 could not be linked to a relevant ICF concept. There was a high correlation between the two measurement tools and the linked ICF codes, DASH and its ICF code list (r =0.91), SF-36-Physical Health and its code list (r =-0.62), and SF-36-Mental Health and its code list (r =-0.72). Conclusion: The results suggest that concepts within each item in DASH can be linked to ICF codes for patients with shoulder pain, however, the concepts in the SF-36 items had limited linkage to ICF codes. The shoulder-specific functional tool, DASH can be expressed with ICF codes and, therefore, its use can promote data standardization and improve communication between professionals.
기존의 Open API들과는 달리 링크드 데이터는 웹 자체를 하나의 거대한 지식베이스로 만들어 수준 높은 SPARQL 질의를 수행할 수 있으며, 다양한 데이터셋으로부터 서로 다른 정보들을 매쉬업하여 하나의 새로운 콘텐츠를 효율적으로 생성할 수 있다. 본 논문에서는 위치 기반 시맨틱 검색을 위한 반응형 웹 애플리케이션을 구현하였다. 링크드 데이터인 DBpedia와 Google에서 제공하는 GoogleMap API를 매쉬업하고 검색된 개체들에 대한 세부적인 정보를 확인할 수 있는 시맨틱 브라우저 기능을 제공한다. 본 시스템은 반응형 웹 디자인 사상을 적용하여 PC 및 모바일 등 다양한 접속 환경에서 동일하게 사용할 수 있다. 본 논문에서 구현된 시스템은 기능이 유사한 현존 시스템들과 기능 스펙을 비교하였다. 비교 결과 시맨틱 사용, 링크드 기반 브라우저, 매쉬업 기능 등 다양한 측면에서 본 시스템의 우수성을 보여준다.
The paper presents a review of three data sets(Uniform Hospital Discharge Data Set, Nursing Minimum Data Set, and Nursing Management Minimum Data Set) and six major nursing classifications(the North American Nursing Diagnoses Association Taxonomy I, Omaha System, Nursing Interventions Classification, Nursing Intervention Lexicon and Taxonomy, Nursing Outcome Classification, Nursing Outcomes Classification, and Classification of Patient Outcome). The reviewed data sets and nursing classifications were different from each other in the purpose, structure, and user. Nursing Interventions Classification and Nursing Outcomes Classification were linked to North American Nursing Diagnosis Association, but others not. The data set and nursing classifications need to be linked to other data sets and classifications.
LOD(Linked Open Data)는 온톨로지에 기반하여 구조화되고 링크드 데이터 원칙에 의거하여 식별, 연결, 접근되는 RDF 트리플들로 구성된다. 이러한 LOD 데이터집합의 공개는 LOD 클라우드의 확장으로 이어지며 궁극적으로는 데이터 중심적인 웹으로 진화한다. 그러나, 존재적으로 동일한 개체들이 여러 LOD 데이터집합들에 걸쳐 서로 다르게 식별되는 경우 이들간의 동일성을 파악하여 신뢰적인 연결을 제공하는 것은 어려운 작업이다. 이를 위하여 본 논문은 신뢰향상적 연결성 평가(Trustworthiness Improving Link Evaluation: TILE) 기법을 제시한다. 보다 신뢰적인 연결성 평가 결과를 도출하기 위하여 TILE은 4단계로 진행한다. 우선, TILE은 LOD 데이터집합의 문법요소들이 가지는 추론적 특징을 고찰하여 잠재적으로만 존재하고 있던 사실들을 RDF 트리플들로 실체화하여 이를 데이터집합에 보강한다. 두 번째 단계에서 지정한 술어의 목적어 값을 비교하여 평가를 수행하며 세 번째 단계에서 RDF 트리플의 술어부가 지니고 있는 문법적 특성을 주어서술적/어휘정의적 관점에서 평가한 후 이를 두 번째 단계의 결과에 추가 반영한다. 이 과정에서 TILE이 고찰하는 문법적 요소들은 LOD 클라우드를 구축하기 위하여 W3C가 제시한 언어인 RDFS, OWL, OWL2 모두를 망라한다. 마지막으로, LOD 데이터집합 공개자로 하여금 연결성 평가결과를 검토하여 재평가 실시 혹은 연결확정을 결정하도록 함으로써 공개하는 데이터의 연결성이 가져야 하는 신뢰성에 공개주체의 책임이 반영되도록 한다.
최근 스마트건설 확대 기조에 따라 건설 데이터 활용의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 건설 사업정보와 유지관리 정보는 웹에 분산되어 있고, IFC를 통한 기존의 BIM 정보 교환 및 연계 방식은 BIM 데이터와 웹 자원과의 연결이 불가하다. 본 연구는 항만 유지관리 분야에서 BIM 데이터와 이종데이터의 통합적 활용방안을 모색하기 위해 링크드데이터(Linked Data, 이하 LD) 기술을 활용하여 BIM 기반 항만 시설물의 데이터 통합체계를 구축하였다. 이에 BIM 기반 항만 유지관리 온톨로지를 설계하고 BIM 시범사업인 부산 신항 2-1단계 3부두 시설의 BIM 및 사업·유지관리 정보를 대상으로 LD를 구축하였다. 또한, 발행된 LD를 활용하여 시설물 검색 및 통계, SPARQL Endpoint 기능 등 서비스 프로토타입을 구현하였다. 본 연구에서 제시하는 LD 기반 정보 통합체계는 기존 정보체계를 개방된 체계로 전환하고, BIM과 유지관리 데이터를 표준 형식의 웹 리소스로 구축하여 정보의 재활용성을 향상시킬 것으로 기대된다.
최근 인터넷이 가능한 컴퓨터뿐만 아니라 스마트TV, 스마트폰과 같은 장치를 통한 동영상 형태의 멀티미디어 소비가 증가함에 따라 단순히 시청만 하는 것이 아니라 동영상 콘텐츠 사용자들은 자신이 원하는 동영상 콘텐츠를 찾거나 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체의 부가 정보를 브라우징 하고자 하는 요구가 증대되고 있다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해서는 노동집약적인 어노테이션 작업이 불가피하다. 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 직접 부가정보를 기술하는 키워드 기반 어노테이션 연구에서는 객체에 대한 관련 정보들을 어노테이션 데이터에 모두 포함시켜 대용량 데이터를 개별적으로 직접 관리해야 한다. 이러한 어노테이션 데이터를 이용하여 브라우징을 할 때, 어노테이션 데이터에 이미 포함 되어 있는 정보만 제한적으로 검색이 된다는 단점을 가지고 있다. 또한, 기존의 객체 기반 어노테이션에서는 어노테이션 작업량을 줄이기 위해 객체 검출 및 인식, 트래킹 등의 컴퓨터 비전 기술을 적용한 자동 어노테이션을 시도하고 있다. 그러나 다양한 종류의 객체를 모두 검출해내고 인식하여, 자동으로 어노테이션을 하기에는 현재까지의 기술로는 큰 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 극복하고자 본 논문에서는 비디오 어노테이션 모듈과 브라우징 모듈로 구성되는 시스템을 제안한다. 시맨틱 데이터에 접근하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 다수의 어노테이션을 수행하는 사용자들이 협업적으로 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 대한 어노테이션을 수행 할 수 있도록 하는 어노테이션 모듈이다. 첫 번째는 어노테이션 서버에서 관리되는 어노테이션 데이터는 온톨로지 형태로 표현하여 다수의 사용자가 어노테이션 데이터를 쉽게 공유하고 확장 할 수 있도록 하였다. 특히 어노테이션 데이터는 링크드 데이터에 존재하는 객체의 URI와 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체를 연결하기만 한다. 즉, 모든 관련 정보를 포함하고 있는 게 아니라 사용자의 요구가 있을 때, 해당 객체의 URI를 이용하여 링크드 데이터로부터 가져온다. 두 번째는 시청자들이 동영상 콘텐츠를 시청하는 중 관심 있는 객체에 대한 정보를 브라우징 하는 모듈이다. 이 모듈은 시청자의 간단한 상호작용을 통해 적절한 질의문을 자동으로 생성하고 관련 정보를 링크드 데이터로 부터 얻어 제공한다. 본 연구를 통해 시맨틱웹 환경에서 사용자의 상호작용을 통해 즉각적으로 관심 있는 객체의 부가적인 정보를 얻을 수 있도록 함으로써 향후 개선된 동영상 콘텐츠 서비스 환경이 구축 될 수 있기를 기대한다.
본 논문은 유통정보 네트워크 활성화 방안에 대하여 효율적인 NDB(Network Data Base)을 설계하였다. NDB(Network Data Base)의 구조는 논리 구조, 격납 구조, 물리 구조로 형성되어 데이터는 하나의 레코드로서 표현되고 데이터들 간의 관계는 링크로서 표현되었다. 또한 데이터베이스의 논리적 구조를 표현한 자료 구조도(Data Structure Diagram:DSD)가 계층 모델로 나타내었다. 각 노드는 레코드 타입을 나타내었고, 타입들을 연결하는 방향을 지닌 링크, 논리적인 격납 형태로 구성되어 데이터베이스를 설계하는데 물리 매체상 서로 연관성 있게 설계되어 자료의 검색과 억세스 효율에 큰 영향을 미쳤다. 또한 설계된 시스템에 네트워크를 형성하고, 네트워크 표준화를 위해 OSI 환경하에서 POS(Point Of Sale)시스템을 이용하여 효율적인 유통 정보 네트워크를 활성화시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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