Journal of the Korean Society for information Management
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v.24
no.3
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pp.119-147
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2007
Actually a diffusion of a semantic web application and utilization are situations insufficient extremely. Technology most important in semantic web application is construction of the ontology which contents itself with characteristics of semantic web. Proposed a suitable a method of building web ontology for characteristics or semantic web and web ontology as we compared the existing ontology construction ana ontology construction techniques proposed for web ontology construction, and we analyzed. And modeling old ontology to bases to description logic and the any axiom rule that used an expression way of SWRL, and established inference-based web ontology according to proposed ways. Verified performance of ontology established through ontology inference experiment. Also established an web ontology-based intelligence image retrieval system, to experiment systems for performance evaluation of established web ontology, and present an example of implementation of a semantic web application and utilization. Demonstrated excellence of a semantic web application to be based on ontology through inference experiment of an experiment system.
Prediction of the prosodic phrase boundary is one of the most important natural language processing tasks. We propose, for the natural prediction of the Korean prosodic phrase boundary, a statistical approach incorporating efficient learning features. These new features reflect the factors that affect generation of the prosodic phrase boundary better than existing learning features. Notably, moreover, such learning features, extracted according to the hand-crafted prosodic phrase boundary prediction rule, impart higher accuracy. We developed a statistical model for Korean prosodic phrase boundaries based on the proposed new features. The results were 86.63% accuracy for three levels (major break, minor break, no break) and 81.14% accuracy for six levels (major break with falling tone/rising tone, minor break with falling tone/rising tone/middle tone, no break).
This study investigated Korean children's early acquisition of negatives and focused on four research questions: 1) processing of negative variations; 2) the nature of negatives when negatives are completely acquired in Korean (in which meaning and form are matched in one to one mapping); 3) the validity of Bellugi's negative acquisition model in Korean; and 4) the cause of child's erroneous sentence production: limited ability or regularity in children's cognition. The language data of the five subjects (age span; 1.1 - 3.11) were collected by their parents in the natural setting of the home. The results showed that 1) the pivot form, was processed in many ways from a simple to a complicated form, such as <(X+X')+N> <(x+x')+N,Y> <(x+x') N,(y+y')>. It appeared that the children used a simple negative format to reach a one-step advanced negative format. 2) Korean negatives are divided into range of negation in the negative sentence (part or whole), strength of negation (absolute or general), functions of meaning (negation, absences, refusal, prohibition, impossibility). All five children acquired negative sentences in all functions and the complete range after 3 years of age. 3) In spite of the differences in age level, Bellugi's four stage model was in evidence; that is, Korean children's negative acquisition was almost identical with Bellugi's tour stage model in deep structure. 4) Analyses of children's error sentences showed that the sentences with errors were made not because of the children's limitation in cognitive ability but because of the strict application of regularity of rules from the original grammars. Consequently, the children produced negative sentences using two rules: the rule of additive complexity (from simple to complex) and the rule of division (from one to several).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.407-420
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2015
Natural Language Question Answering (NLQA) and Prescriptive Analytics (PA) have been identified as innovative, emerging technologies in 2015 by the Gartner group. These technologies require knowledge bases that consist of data that has been extracted from unstructured texts. Every business requires a knowledge base for business analytics as it can enhance companies' competitiveness in their industry. Most intelligent or analytic services depend a lot upon on knowledge bases. However, building a qualified knowledge base is very time consuming and requires a considerable amount of effort, especially if it is to be manually created. Another problem that occurs when creating a knowledge base is that it will be outdated by the time it is completed and will require constant updating even when it is ready in use. For these reason, it is more advisable to create a computerized knowledge base. This research focuses on building a computerized knowledge base for business using a supervised learning and rule-based method. The method proposed in this paper is based on information extraction, but it has been specialized and modified to extract information related only to a business. The business knowledge base created by our system can also be used for advanced functions such as presenting the hierarchy of technologies and products, and the relations between technologies and products. Using our method, these relations can be expanded and customized according to business requirements.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.1
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pp.130-140
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2010
SIP (Session Initiation Protocol) is a signaling protocol to provide IP-based VoIP (Voice over IP) service. However, many security vulnerabilities exist as the SIP protocol utilizes the existing IP based network. The SIP Malformed message attacks may cause malfunction on VoIP services by changing the transmitted SIP header information. Additionally, there are several threats such that an attacker can extract personal information on SIP client system by inserting malicious code into SIP header. Therefore, the alternative measures should be required. In this study, we analyzed the existing research on the SIP anomaly message detection mechanism against SIP attack. And then, we proposed a Co-occurrence based SIP packet analysis mechanism, which has been used on language processing techniques. We proposed a association rule generation and an attack detection technique by using the actual SIP session state. Experimental results showed that the average detection rate was 87% on SIP attacks in case of using the proposed technique.
EXPRESS is product information description language. It is interpretable by human and software. Product data written in EXPRESS make it possible to exchange between heterogeneous systems. However, the number of software that can use EXPRESS is limited and it is expensive to use the software. XML makes it possible to update and manage data on the Web. Because the Web is easier to use and access than other tools comparatively, data represented by XML need not depend on specific applications or systems and it can be used for exchange of data. Therefore, if we represent EXPRESS-driven data in XML, there will be more active data exchange widely and easily In this work, a method of translation EXPRESS document to XML DTD and XML Schema is proposed. By classification all of EXPRESS syntax element and consideration complex cases caused by this syntax element, a translation rule that represent XML DTD and XML Schema is suggested. Also, a translator which is corresponding to this rule is implemented.
Vast amount of XML documents raise interests in how they will be used and how far their usage can be expanded, This paper has two central goals: 1) easy and fast retrieval of XML documents or relevant elements; and 2) efficient and stable management of large-size XML documents, The keys to develop such a practical system are how to segment a large XML document to smaller fragments and how to store them. In order to achieve these goals, we designed SCOF(Service-centric Object Fragmentation) model, which is a semi-decomposition method based on conversion rules provided by XML database managers. Keyword-based search using SCOF model then retrieves the specific elements or attributes of XML documents, just as typical XML query language does. Even though this approach needs the wisdom of managers in XML document collection, SCOF model makes it efficient both retrieval and management of massive XML documents.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1994.10a
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pp.7-8
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1994
최근 들어 원자재, 재공품 또는 완제품을 신속하고 정확하게 공급/배분하기 위해 저장과 인출을 담당하는 Material Handling System을 이용하여 작업자의 개입요소를 줄이며, 제고관리 Computer를 이용하여 입고/출고 명령을 유효적절하게 처리하는 ASRS(Atomated Storage and Retreival System : 자동창고 시스템)가 널리 공급되고 있다. 중앙은행의 현금창고, 병원의 약품창고, 식품/화장품 회사의 배송창고, 군수물자의 군납창고에 이르기까지 물품의 저장 또는 공급의 필용성을 갖는 곳에서는 어디든지 찾아볼 수 있는 ASRS는 가깝게는 관공소나 대형빌딩의 주차장에도 이의 개념이 도입되어 사용됨을 볼 수 있다. 최근의 인금인상, 구인난등의 이유로 ASRS설치는 계속 증가할 추세에 있으나 자동 창고 시스템을 설치하기 위해서는 막대한 초기 투자가 필요하며 시스템의 설계 및 설치후 운영에 대한 연구가 반드시 필요하다. ASRS의 운영 Rule 검증, 수행능력 분석등의 목적을 갖는 연구에는 여러 접근방법이 있을 수 있으나 구성 설비와 운영 Rule의 복잡한 관계로 컴퓨터 시뮬레이션의 거의 유일한 문제해결 방법이다. ASRS의 Modeling에 관한 기존의 연구로는 수리모델 수립. 이산사건 시스템의 관점에서 event-graphy, petri-net을 이용한 modeling이 있으며 ASRS에 대한 전용 Simulator 개발등이 진행되었다. 본 연구의 대상 시스템은 2개의 Rack과 하나의 Stacker Crane 으로 구성된 Aisle과 입출고의 물류를 처리하는 순환 RGVS(Rail Guided Vehicle System), 입/출고장을 구성하는 Conveyor Net등으로 이루어진 제조-물류시스템의 일반적인 ASRS이다. 또 이 ASRS의 입/출고 방식은 전수 입/출고만을 포함하며 Blocking 방지를 위한 Capaicty 예약, 다중설비 선택등의 문제등을 고려하고 있다. 본 연구의 접근방법으로는 ASRS의 개념적인 Reference Model을 수립하고 이 Reference Model에 대한 Formal Model로 DEVS(Discrete Event System Specification)을 이용하여 시스템을 Modeling하였다. 이의 Computer Simulation을 위하여 DEVS형식론 환경에서의 Simulation Language인 DEVSim ++ⓒ를 이용하여 시스템을 구현하였다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.3
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pp.543-563
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1996
In this paper, we propose a Timed Fuzzy Petri Net(TFPN) model as a new model of real-time fuzzy control. The TFPN model, which is useful for fuzzy inference and fuzzy control is an integrated model of Timed PetriNet and Fuzzy Petri Net. Additionally, a Timed Fuzzy Control Language is defined as a textual specification model of fuzzy control rues, and proposed a TFPN modeling method. The TFPN model is a Petri Net formalism of fuzzy control systems. Execution rule is consisted of marking(i.e,fuzzyfication) and firing(i.e,inference and defuzzyfication) procedures. A simple case work by using TFPN model shows us computing time of inference and defuzzyfication is low and uncertainty and visibility of fuzzy control rule are modeled effectively.
Kim, Dong-Hyun;Im, Hyeon-Su;Hyeon, Jong-Heon;Jwa, Jeong-Woo
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.179-186
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2021
We have been developed the smart tourism app and the Instagram and YouTube contents to provide personalized tourism information and travel product information to individual tourists. In this paper, we develop a rule-based smart tourism chatbot with the khaiii (Kakao Hangul Analyzer III) morphological analyzer and Neo4J graph database. In the proposed chatbot system, we use a morpheme analyzer, a proper noun dictionary including tourist destination names, and a general noun dictionary including containing frequently used words in tourist information search to understand the intention of the user's question. The tourism knowledge base built using the Neo4J graph database provides adequate answers to tourists' questions. In this paper, the nodes of Neo4J are Area based on tourist destination address, Contents with property of tourist information, and Service including service attribute data frequently used for search. A Neo4J query is created based on the result of analyzing the intention of a tourist's question with the property of nodes and relationships in Neo4J database. An answer to the question is made by searching in the tourism knowledge base. In this paper, we create the tourism knowledge base using more than 1300 Jeju tourism information used in the smart tourism app. We plan to develop a multilingual smart tour chatbot using the named entity recognition (NER), intention classification using conditional random field(CRF), and transfer learning using the pretrained language models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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