KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.971-989
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2015
With the development of cloud computing, more and more Web services are deployed on geo-distributed datacenters and are offered to cloud users all over the world. Through service composition technologies, these independent fine-grain services can be integrated to value-added coarse-grain services. During the composition, a number of Web services may provide the same function but differ in performance. In addition, the distribution of cloud datacenters presents a geographically dispersive manner, which elevates the impact of the network on the QoS of composite services. So it is important to select an optimal composition path in terms of QoS when many functionally equivalent services are available. To achieve this objective, we first present a graph model that takes both QoS of Web services and QoS of network into consideration. Then, a novel approach aiming at selecting the optimal composition path that fulfills the user's end-to-end QoS requirements is provided. We evaluate our approach through simulation and compare our method with existing solutions. Results show that our approach significantly outperforms existing solutions in terms of optimality and scalability.
사용자들에게 더욱 효율적이고 정확한 검색 결과를 제공하기 위하여, 인터넷시스템은 시맨틱웹과 같은 차세대 기술에 더욱 의존하게 된다. 시맨틱웹을 구현하는데 가장 중심적인 요소가 온톨로지이다. 온톨로지의 데이터는 시간이 흐르면 변하는 경향이 있으며, 변화 제어 시스템을 통하여 변화의 내용들을 추적하고 반영할 수 있다. 특히, 온톨로지가 변하기 전의 버전에 대하여 작성된 질의는 새로운 버전의 온톨로지에 대하여 실행되지 못할 가능성을 지니고 있다. 따라서, 이러한 경우에는 새로운 버전의 온톨로지에 대하여 실행이 가능하도록 질의를 수정하여 가장 최신의 데이터를 검색하도록 해야 한다. 이와 관련한 많은 연구들이 진행되었지만 아직 해결하지 못한 문제들이 있으며, 본 연구는 이를 해결하기 위하여 온톨로지 클래스와 속성에 대하여 변화 그래프를 제안하였다. 그래프는 온톨로지 데이터가 변화하여 새로운 버전이 생성될 때 만들어지도록 하였으며, 이를 이용하여 질의를 변형하여 실행하도록 하였다.
As the number of systems increases and the network size increases, automated attack prediction systems are urgently needed to respond to cyber attacks. In this study, we developed four types of information gathering sensors for collecting asset and vulnerability information, and developed technology to automatically generate attack graphs and predict attack targets. To improve performance, the attack graph generation method is divided into the reachability calculation process and the vulnerability assignment process. It always keeps up to date by starting calculations whenever asset and vulnerability information changes. In order to improve the accuracy of the attack target prediction, the degree of asset risk and the degree of asset reference are reflected. We refer to CVSS(Common Vulnerability Scoring System) for asset risk, and Google's PageRank algorithm for asset reference. The results of attack target prediction is displayed on the web screen and CyCOP(Cyber Common Operation Picture) to help both analysts and decision makers.
본 논문에서는 개인의 취향에 맞는 음악을 자동으로 추천해주는 음악 추천 시스템을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 추천 시스템은 각 음악 사이의 유사도를 그래프로 저장하는 그래프 기반 협동적 여과 방식을 사용하여 사용자의 암시적 선호 정보를 바탕으로 빠른 추천을 할 수 있으며, 또한 사용자의 정적인 성향뿐 아니라 시간에 따라 달라지는 동적인 성향에 맞는 추천도 가능하도록 설계되었다. 추천 서버는 자바로 구현되었으며 독립된 서버로서 클라이언트와 정해진 프로토콜에 따라 통신하도록 구현되었다. 구현된 추천 서버와 실제 사용자들의 음악 다운로드 데이터를 이용하여 추천 데모 사이트를 구축하였으며, 실험을 통하여 추천 결과의 정확도를 측정하였다.
Many real-world applications information are organized and represented with graph structure which is often used for representing various ubiquitous networks, such as World Wide Web, social networks, and protein-protein interactive networks. In particular, similarity evaluation between graphs is a challenging issue in many fields such as graph searching, pattern discovery, neuroscience, chemical compounds exploration and so forth. There exist some algorithms which are based on vertices or edges properties, are proposed for addressing this issue. However, these algorithms do not take both vertices and edges similarities into account. Towards this end, this paper pioneers a novel approach for similarity evaluation between graphs based on formal concept analysis. The feature of this approach is able to characterize the relationships between nodes and further reveal the similarity between graphs. Therefore, the highlight of our approach is to take vertices and edges into account simultaneously. The proposed algorithm is evaluated using a case study for validating the effectiveness of the proposed approach on detecting and measuring the similarity between graphs.
하이퍼링크 기반 추론은 웹의 하이퍼텍스트 기능을 이용함으로써 접근성, 멀티미디어 기능,빠른 응답 시간, 서버의 안정성, 사용 및 업그레이드의 용이성, 플랫폼 독립성 등을 갖는 의료 전문가시스템을 구현할 수 있도록 해 준다. 전문가의 규칙에 따라 서로 하이퍼링크된 HTML문서들은 웹 서버에 적재된 후 추론 기능을 제공하게 되는데, 이러한 HTML문서들은 자체 개발한 WeBIS (Web-based Inference System)라는 GUI 기반 의사결정 그래프 편집 도구에 의해 자동으로 관리된다. 그럼에도 불구하고, 의료분야 전문가시스템이 다루는 규칙베이스의 크기가 큰 경우에 지식공학자가 이들 규칙들을 수작업으로 입력, 관리하는 것이 매우 어렵게 된다. 따라서, 본 연구에서는 고혈압 관리를 위 한 의사결정 그래프 자동 생성 시스템을 개발하였다. 이러한 일련의 과정을 통하여 본 연구에서는 하이퍼링크 기반 추론 기법을 이용하여 웹 기반 의료 전문가 시스템을 개발하는 방법론을 제시하였고, 그 응용으로써 빠른 응답속도와 안정성을 보이는 웹기반 고혈압 관리 시스템을 구현하였다.
웹은 정보의 저장 및 검색에 있어서 보편적인 매체가 되고 있다. 웹에서 정보 검색은 검색엔진을 출발점으로 이용하는 것이 대부분이지만, 그 결과는 사용자의 요구와 늘 일치하는 것은 아니며 때로는 의도적으로 조작된 검색 결과가 제시되기도 한다. 검색엔진의 데이타를 의도적으로 조작하는 것을 스패밍(spamming)이라고 부르며, 다양한 스패밍과 방지기술이 있지만, 최근에 각광을 받고있는 링크기반 검색 방식에는 스패밍이 쉽지 않은 것으로 알려져 있다. 그러나 이러한 방식에서도 구글폭탄(Google Bombing)과 같이 페이지점수법(PageRank)을 조작할 수 있는 약점이 있다. 본 논문에서는 이러한 약점을 방지할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 기본적으로 링크 기반 검색 방식을 기초로 하여 웹을 하나의 유향 레이블 그래프로 인식하여 각 웹 페이지들은 하나의 노드로, 하이퍼링크는 에지로 표현함에 있어서 본 연구에서는 링크구조를 기반으로 링크내역(link context)을 부여하고 이를 에지의 레이블로 사용한다. 링크내역과 대상 페이지 사이의 유사도를 구하고, 이것을 이용하여 페이지점수법의 인접행렬을 재구성하는 방법을 취했다. 결과로써 기존의 방법 및 특이값 추출기법(SVD)에 기반한 새로운 기준을 도입해 그 효과를 입증했다.
웹 기반하에서 사용자의 질의에 대한 효율적인 검색결과를 제공하기 위하여 다양한 검색 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 이러한 알고리즘들의 대부분은 사용자의 선호도나 편의성을 고려하였다. 그러나 지금까지 개발된 검색 알고리즘들은 일반적으로 웹이라는 수평의 비계층적인 웹 환경에서 개발된 것으로서 기업의 전사적 네트워크와 같이 계층적이고 기능적으로 복잡하게 구성되어 있는 웹 기반 환경에서는 적용하기가 힘든 실정이다. 본 논문에서는 이러한 특수한 웹 기반 환경하에서 사용자에게 효율적으로 마이닝 결과를 제공할 수 있는 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위해 우리는 계층적 웹 기반 환경이라는 네트워크 모델을 제시하며, 제시된 웹 환경에서 적용할 수 있는 4개의 협력 에이전트와 14개의 프로세스 모듈을 가진 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 설계한다. 그리고 각 에이전트에 대한 세부기능을 계층적 환경을 고려하여 모듈별로 설명하며 특히, 새로운 머징 에이전트와 개선된 랭킹 알고리즘을 그래프 이론을 적용하여 제안한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권2호
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pp.117-122
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2018
As evidenced through rapidly growing digital repositories and web resources, automatic metadata generation is becoming ever more critical, especially considering the costly and complex operation of manual metadata creation. Also, automatic metadata generation is apt to consistent metadata application. In this sense, metadata quality and interoperability can be enhanced by utilizing a mechanism for automatic metadata generation. In this article, a mechanism of automatic metadata extraction called ExMETA is introduced in order to alleviate issues dealing with inconsistent metadata application and semantic interoperability across ever-growing digital collections. Conceptual graph, one of formal languages that represent the meanings of natural language sentences, is utilized for ExMETA as a mediation mechanism that enhances the metadata quality by disambiguating semantic ambiguities caused by isolation of a metadata element and its corresponding definition from the relevant context. Hence, automatic metadata generation by using ExMETA can be a good way of enhancing metadata quality and semantic interoperability.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권2호
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pp.11-19
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2017
The growing use of XML markup language has made amount of heterogeneous. XML documents are widely available in the Web. As the number of applications that utilize heterogeneous XML documents grow, the importance of XML document extraction increases greatly. In this paper, we propose a XML schema conversion technique that converts reusable XML schema from XML documents. We convert the schema graph and we use the reusability pattern list. The converted XML schema is evaluated in terms of cohesion, coupling, and reusability. The converted XML schema could be used to construct databases for various fields where XML is used as an intermediation of data exchange.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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