Context-aware adaptive service for overcoming the limitations of wireless devices and maintaining adequate service levels in changing environments is becoming an important issue. However, most existing studies concentrate on an adaptation module on the client, proxy, or server. These existing studies thus suffer from the problem of having the workload concentrated on a single system when the number of users increases md, and as a result, increases the response time to a user's request. Therefore, in this paper the adaptation module is dispersed and arranged over the client, proxy, and server. The module monitors the contort of the system and creates a proposition as to the dispersed adaptation system in which the most adequate system for conducting operations. Through this method faster adaptation work will be made possible even when the numbers of users increase, and more stable system operation is made possible as the workload is divided. In order to evaluate the proposed system, a prototype is constructed and dispersed operations are tested using multimedia based learning content, simulating server overload and compared the response times and system stability with the existing server based adaptation method. The effectiveness of the system is confirmed through this results.
Recently, there have been many indexing schemes for multimedia data such as image, video data. But recent database applications, for example data mining and multimedia database, are required to support multi-user environment. In order for indexing schemes to be useful in multi-user environment, a concurrency control algorithm is required to handle it. So we propose a concurrency control algorithm that can be applied to CBF (cell-based filtering method), which uses the signature of the cell for alleviating the dimensional curse problem. In addition, we extend the SHORE storage system of Wisconsin university in order to handle high-dimensional data. This extended SHORE storage system provides conventional storage manager functions, guarantees the integrity of high-dimensional data and is flexible to the large scale of feature vectors for preventing the usage of large main memory. Finally, we implement the web-based image retrieval system by using the extended SHORE storage system. The key feature of this system is platform-independent access to the high-dimensional data as well as functionality of efficient content-based queries. Lastly. We evaluate an average response time of point query, range query and k-nearest query in terms of the number of threads.
문서영상 검색을 위한 디지털도서관의 대부분은 논문제목과/또는 논문요약으로부터 만들어진 색인에 근거한 제한적인 검색기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 영문 문서영상전체에 대한 검색을 위한 단어 영상 형태 특징기반의 단어검색시스템을 제안한다. 본 논문에서는 검색의 효율성과 정확도를 높이기 위해 1) 기존의 단어검색시스템에서 사용된 특징들을 조합하여 사용하며, 2) 특징의 개수 및 위치뿐만 아니라 특징들의 순서를 포함하여 매칭하는 방법을 사용하며, 3) 특징비교에 의해 검색결과를 얻은 후에 여과목적으로 문자인식을 부분적으로 적용하는 2단계의 검색방법을 사용한다. 제안된 시스템의 동작은 다음과 같다. 문서 영상이 주어지면, 문서 영상 구조가 분석되고 단어 영역들의 조합으로 분할된다. 단어 영상의 특징들이 추출되어 저장된다. 사용자의 텍스트 질의가 주어지면 이에 대응되는 단어 영상이 만들어지며 이로부터 영상특징이 추출된다. 이 참조 특징과 저장된 특징들과 비교하여 유사한 단어를 검색하게 된다. 제안된 시스템은 IBM-PC를 이용한 웹 환경에서 구축되었으며, 영문 문서영상을 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법들의 유효성을 보여주고 있다. Abstract Most existing digital libraries for document image retrieval provide a limited retrieval service due to their indexing from document titles and/or the content of document abstracts. This paper proposes a word spotting system for full English document image retrieval based on word image shape features. In order to improve not only the efficiency but also the precision of a retrieval system, we develop the system by 1) using a combination of the holistic features which have been used in the existing word spotting systems, 2) performing image matching by comparing the order of features in a word in addition to the number of features and their positions, and 3) adopting 2 stage retrieval strategies by obtaining retrieval results by image feature matching and applying OCR(Optical Charater Recognition) partly to the results for filtering purpose. The proposed system operates as follows: given a document image, its structure is analyzed and is segmented into a set of word regions. Then, word shape features are extracted and stored. Given a user's query with text, features are extracted after its corresponding word image is generated. This reference model is compared with the stored features to find out similar words. The proposed system is implemented with IBM-PC in a web environment and its experiments are performed with English document images. Experimental results show the effectiveness of the proposed methods.
Ontology merging describes the process of integrating two ontologies into a new ontology. How this is done best is a subject of ongoing research in the Semantic Web, Data Integration, Knowledge Management System, and other ontology-related application systems. Earlier research on ontology merging, however, has studied for developing effective ontology matching approaches but missed analyzing and solving methods of problems of merging two ontologies given correspondences between them. In this paper, we propose a specific ontology merging process and a generic operator, T-MERGE, for integrating two source ontologies into a new ontology. Also, we define a taxonomy of merging conflicts which is derived from differing representations between input ontologies and a method for detecting and resolving them. Our T-MERGE operator encapsulates the process of detection and resolution of conflicts and merging two entities based on given correspondences between them. We define a data structure, MergeLog, for logging the execution of T-MERGE operator. MergeLog is used to inform detailed results of execution of merging to users or recover errors. For our experiments, we used oriental philosophy ontologies, western philosophy ontologies, Yahoo western philosophy dictionary, and Naver philosophy dictionary as input ontologies. Our experiments show that the automatic merging module compared with manual merging by a expert has advantages in terms of time and effort.
This paper presents the implementation of a system that recommends empirical best routes based on classification of large trajectory data. As many location-based services are used, we expect the amount of location and trajectory data to become big data. Then, we believe we can extract the best empirical routes from the large trajectory repositories. Large trajectory data is clustered into similar route groups using Hadoop MapReduce framework. Clustered route groups are stored and managed by a DBMS, and thus it supports rapid response to the end-users' request. We aim to find the best routes based on collected real data, not the ideal shortest path on maps. We have implemented 1) an Android application that collects trajectories from users, 2) Apache Hadoop MapReduce program that can cluster large trajectory data, 3) a service application to query start-destination from a web server and to display the recommended routes on mobile phones. We validated our approach using real data we collected for five days and have compared the results with commercial navigation systems. Experimental results show that the empirical best route is better than routes recommended by commercial navigation systems.
The WAP 2.0 system is a newly proposed wireless communication system by the WAP Forum for interoperability across Internet environment and the system takes charge of communication between WAP terminals and existing origin Web servers. The purpose of this paper is 1) to construct a WAP 2.0 proxy proposed by the WAP Forum and 2) to improve the WAP Proxy in order to increase communication efficiency between wired and wireless communication objects. The Improved WAP proxy constructed in this study provides links between wired and wireless communication environments using the split-TCP concept. However, unlike the split-TCP connection, The improved WAP proxy maintains TCP's end-to-end semantics and reduces overhead by avoiding operations as much as possible on the upper protocol layer. In addition, The improved WAP proxy supports SACK(Selective Acknowledgement ) option and Timestamp option for speedy re-transmission which leads to reduction of performance degradation. After constructing the improved WAP proxy under Linux environment, experiments have been taken. The experimental results show that, compared with the experiments when a WAP proxy proposed by the WAP Forum is used, both data transmission delay time and data transmission size decrease to show that communication efficiency is increased. In particular, as packet missing ratio Increases, data transmission size decreases, which demonstrates that the improved WAP proxy is very effective for performance improvement in wireless communication environment.
LOD(Linked Open Data) is composed of RDF triples which are based on ontologies. They are identified, linked, and accessed under the principles of linked data. Publications of LOD data sets lead to the extension of LOD cloud and ultimately progress to the web of data. However, if ontologically the same things in different LOD data sets are identified by different URIs, it is difficult to figure out their sameness and to provide trustworthy links among them. To solve this problem, we suggest a Trustworthiness Improving Link Evaluation, TILE for short, technique. TILE evaluates links in 4 steps. Step 1 is to consider the inference property of syntactic elements in LOD data set and then generate RDF triples which have existed implicitly. In Step 2, TILE appoints predicates, compares their objects in triples, and then evaluates links between the subjects in the triples. In Step 3, TILE evaluates the predicates' syntactic property at the standpoints of subject description and vocabulary definition and compensates the evaluation results of Step 2. The syntactic elements considered by TILE contain RDFS, OWL, OWL2 which are recommended by W3C. Finally, TILE makes the publisher of LOD data set review the evaluation results and then decide whether to re-evaluate or finalize the links. This leads the publishers' responsibility to be reflected in the trustworthiness of links among the data published.
A virtual screening is the process of reducing an unmanageable number of compounds to a limited number of compounds for the target of interest by means of computational techniques such as molecular docking. And it is one of a large-scale scientific application that requires large computing power and data storage capability. Previous applications or softwares for molecular docking such as AutoDock, FlexX, Glide, DOCK, LigandFit, ViSION were developed to be run on a supercomputer, a workstation, or a cluster-computer. However the virtual screening using a supercomputer has a problem that a supercomputer is very expensive and the virtual screening using a workstation or a cluster-computer requires a long execution time. Thus we propose a service-based virtual screening system using Grid computing technology which supports a large data intensive operation. We constructed 3-dimensional chemical molecular database for virtual screening. And we designed a resource broker and a data broker for supporting efficient molecular docking service and proposed various services for virtual screening. We implemented service based virtual screening system with DOCK 5.0 and Globus 3.2 toolkit. Our system can reduce a timeline and cost of drug or new material design.
As XML is gaining unqualified success in being adopted as a universal data representation and exchange format, particularly in the World Wide Web, the problem of querying XML documents poses interesting challenges to database researcher. Several structural XML query processing methods, including XISS and XR-tree, for past years, have been proposed for fast query processing. However, structural XML query processing has the problem of requiring expensive Join cost for twig path query Recently, sequence matching based XML query processing methods, including ViST and PRIX, have been proposed to solve the problem of structural XML query processing methods. Through sequence matching based XML query processing methods match structured queries against structured data as a whole without breaking down the queries into sub queries of paths or nodes and relying on join operations to combine their results. However, determining the structural relationship of ViST is incorrect because its numbering scheme is not optimized. And PRIX requires many processing time for matching LPS and NPS about XML data trees and queries. Therefore, in this paper, we propose efficient sequence matching method u sing the bottom-up query processing for efficient XML query processing. Also, to verify the superiority of our index structure, we compare our sequence matching method with ViST and PRIX in terms of query processing with linear path or twig path including wild-card('*' and '//').
Commonly to design a database system. a conceptual database has to be designed and then it is transformed into a logical database schema prior to building a target database system. This paper proposes a method which transforms a Temporal Entity-Relationship Model(TERM) into a Temporal Object-Oriented Model(TOOM) to build an efficient database schema. I formalize the time concept in view of object versioning and specify the constraints required during transformation procedure. The proposed transformation method contributes to getting the logical temporal data from the conceptual temporal events Without any loss of semantics, Compared to other approaches of supporting various properties, this approach is more general and efficient because it is the semantically seamless transformation method by using the orthogonality of types of objects, semantics of relationships and constraints over roles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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