Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.13
no.3
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pp.163-174
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2008
In this paper, for integrating of data on car parts we model information of parts that PDM system manages. Ontology of car parts applies existing ontology mapping research to integrate into car ontology. We propose a method for semantic integration of PLM object of MEMPHIS based on the integrated ontology. Through our method, we introduce C# ontology model to apply existing C# applications with ontology. We also classify ontology integration into three through examples and explain them. While semantically integrating PLM objects based on the integrated ontology, we explain the need for change of PLM object type and describe the process of change for PLM object type by examples.
Methodology of ontology building based on Web resources will not only reduce significantly the ontology construction period, but also enhance the quality of the ontology. Remarkable progress has been achieved in this regard, but they encounter similar difficulties, such as the Web data extraction and knowledge acquisition. This paper researches on the characteristics of ontology construction data, including dynamics, largeness, variation and openness and other features, and the fundamental issue of ontology construction - formalized representation method. Then, the key technologies used in and the difficulties with ontology construction are summarized. A software Model-OntoMaker (Ontology Maker) is designed. The model is innovative in two regards: (1) the improvement of generality: the meta learning machine will dynamically pick appropriate ontology learning methodologies for data of different domains, thus optimizing the results; (2) the merged processing of (semi-) structural and non-structural data. In addition, as known to all wetland researchers, information sharing is vital to wetland exploitation and protection, while wetland ontology construction is the basic task for information sharing. OntoMaker constructs the wetland ontologies, and the model in this work can also be referred to other environmental domains.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.18
no.4
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pp.95-118
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2011
In developing information systems, conceptual modeling is among the most fundamental means. The importance attributed to conceptual modeling has not only given rise to a lot of modeling methods, but also to the "yet another modeling approach (YAMA)" syndrome and the "not another modeling approach (NAMA)" hysteria. Criticism of conceptual modeling methods usually targets their lacking of theoretical foundations. In response to such criticism, various approaches towards theoretical foundations of conceptual modeling have been proposed so far. One of the recent responses to the quest for theoretical foundations of conceptual modeling is the reference to the philosophical ontology. The currently most prominent of diverse approaches towards ontological foundations of conceptual modeling appears to be the Bunge-Wand-Weber (BWW) ontology. Recent approaches attempt to regard BWW ontology as another conceptual data model as well as a criterion for evaluating various conceptual models. However, unfortunately, relatively few researches have been made on interoperability between the Entity-Relationship (ER) model, which is the most dominant conceptual data model, and ontology based model. In this paper, we investigate the interoperability between ontology and the ER model. In detail we (i) reclassify components of ER model with respect to ontology concepts, (ii) identify some components that cannot be directly represented in ontology notation, and (iii) present alternative representations to the components to acquire ontologically clear ER diagrams. Additionally, we (iv) present a set of mapping rules for converting the ontologically clear ER diagram into the corresponding ontology. In a case study, we show the process of converting an ER diagram for a concise Project Management System (PMS) into the ontologically clear ER diagram and the corresponding ontology. We also describe an experiment that we undertook to test whether users understand the Ontologically-Clear ER diagram better.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.2
s.40
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pp.7-13
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2006
The advent of Semantic Web has generated several methods that can access the data on the web. Thus, it is necessary to handle the data by accessing the current web ontology as well as the existing knowledge base system. Web ontology languages are RDF(Resource Description Framework), DAML-OIL, OWL(Web Ontology Language), and so on. This paper presents the creation and the method of the ontology object model that can access, represent, and process the web ontology and the existing knowledge base. Unlike the existing access approach of web ontology using the model on memory constructed by each parser, we divide the model of web ontology into three layers such as frame-based ontology layer, generic ontology layer, and functional ontology layer. Generic ontology layer represents the common vocabulary among several domains and functional ontology layer contains the dependent vocabulary to each ontology respectively. Our model gets rid of the redundancy of the representation and enhances the reusability. Moreover, it can provide the easy representation of knowledge and the fast access of the model in the application.
Mobile Augmented Reality (mobile AR), as one of the most prospective mobile applications, intends to provide richer experiences by annotating tags or virtual objects over the scene observed through camera embedded in a handheld device like smartphone or pad. In this paper, we analyzed the current status of the art of mobile AR and proposed a novel Points of Interest (POIs) data model based on ontology to provide context-aware information retrievals on lots of POIs data. Proposed ontology was expanded from the standard POIs data model of W3C POIs Working Group and established using OWL (Web Ontology Language) and Protege. We also proposed a context-aware mobile AR platform which can resolve three distinguished issues in current platforms : interoperability problem of POI tags, POIs data retrieval issue, and context-aware service issue.
Park, Young-Bae;Lee, Seung-Il;Ko, Hyun-Jin;Song, Mi-Young;Kim, Sang-Kyun
The Journal of the Society of Korean Medicine Diagnostics
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v.14
no.2
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pp.51-66
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2010
Objectives: In this study, diagnosis of an ontology-based electronic chart system works by presenting a model electronic chart system is contributing to the standardization and objectification in Oriental Medicine field. Methods: The clinic is currently used in the electronic chart, and use surveys and research utilization was diagnosed. In addition, the symptoms with medicines, prescriptions, patterns ontology data, information, relationships between the association was derived. electronic chart the flow of information from the input data stream was defined using the ontology. Medicines, prescriptions, patterns diagnosis ontology, using the process model presented in the electronic chart. Results: This study show that interoperable model within the diagnostic capabilities of the electronic chart system in Oriental Medicine and represent diagnosis process in the system with symptoms. Conclusions: Diagnosed with symptoms of ontology integration with electronic chart to study the model was placed goal. Diagnosis and prescription due to strong associative connection implies an ontology can be seen even more important. Diagnostic elements will be added to enhance the diagnostic capabilities in the electronic chart can be varied and objective diagnostic model can be presented. This study extends the range for the CDSS, and new areas of research can be presented.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.10
no.2
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pp.263-271
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2013
In this paper, we propose a new XMDR-based data model to efficiently manage ontology schema structured in OWL format. The proposed model would be better equipped to manage the relationship between concepts, which is a problematic area in the existing MDR model. Moreover, we present an algorithm to manage ontology schema in the database. To demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, experiments were conducted to recreate OWL documents for the various expressive types of OWL ontology schema that are stored in the database. These experimental results demonstrated that the proposed model effectively managed the various types of OWL ontology schema.
Digital contents services are one of the topics that have been intensively studied in the media industry, where various semantic and ontology techniques are applied. However, query execution for ontology data is still inefficient, lack of sufficient extensible definitions for node relationships, and there is no specific semantic method fit for media data representation. In order to make the machine understand digital contents (DCs) data well, we analyze DCs data, including static data and dynamic data, and use ontology to specify and classify objects and the events of the particular objects. Then the formal representation method is proposed which not only redefines DCs data based on the technology of OWL/RDF, but is also combined with media segmentation methods. At the same time, to speed up the access mechanism of DCs data stored under the persistent database, an ontology-based DCs query solution is proposed, which uses the specified distance vector associated to a surveillance of semantic label (annotation) to detect and track a moving or static object.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.19
no.2
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pp.39-57
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2012
Business environment goes through an unprecedented massive shift that has never happened before. For that reason, business models have to be designed to considering the changed environments. This study develops a business model for independent business to build an ontology system. The system has potentials to improve existing independent business models and to provide more detailed and precise information for users as relevant data accumulates. The ontology system helps independent business meet market demands, generate income for founders, and increase society-wide income levels. The results of the study provides insights to build ontology systems for new starting enterprises running their business.
Accident analysis is an essential process to make basic data for accident prevention. Most researches depend on survey data and accident statistics to analyze accidents, but these kinds of data are not sufficient for systematic and detailed analysis. We, in this paper, propose an accident classification model that extracts task type, original cause materials, accident type, and the number of deaths from accident reports. The classification model is a support vector machine (SVM) with word occurrence features, and these features are selected based on mutual information. Experiment shows that the proposed model can extract task type, original cause materials, accident type, and the number of deaths with almost 100% accuracy. We also develop an accident ontology to express the information extracted by the classification model. Finally, we illustrate how the proposed classification model and ontology effectively works for the accident analysis. The classification model and ontology are expected to effectively analyze various accidents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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