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센서 네트워크의 데이터 스트림 마이닝을 위한 온톨로지 기반의 전처리 기법
정재은(Jason J. Jung) 한국지능정보시스템학회 2009 지능정보연구 Vol.15 No.3
다양한 센서의 개발과 센서 네트워크 구축으로 인해 특정 공간의 환경 데이터를 수집할 수 있다. 보다 유용한 정보 및 지식의 발견을 위하여 데이터 마이닝(Data mining) 기법이 활용되는 연구들이 소개되었다. 본 연구에서는 이와 같은 데이터 마이닝 기법의 효율성 증대를 위하여 센서 네트워크로부터의 데이터 스트림의 전처리 과정(Preprocessing)을 수행하고자 한다. 제안하는 센서 스트림 데이터의 전처리 과정은 i) 세션 확인(Session identification)과 ii) 오류 검증(Error detection) 문제를 해결하고자 한다. 특히, 이를 위해 각 센서 장비로부터 수집되는 데이터의 의미(Semantics)를 표현하고 있는 온톨로지(Ontology)를 적용한다. 본 연구 결과의 성능 평가를 위하여 센서 네트워크 테스팅 환경을 교내에 설치하였으며 30여일 동안 수집된 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 실행하였다. By a number of sensors and sensor networks, we can collect environmental information from a certain sensor space. To discover more useful information and knowledge, we want to employ data mining methodologies to sensor data stream from such sensor spaces. In this paper, we present a novel data preprocessing scheme to improve the performances of the data mining algorithms. Especially, ontologies are applied to represent meanings of the sensor data. For evaluating the proposed method, we have collected sensor streams for about 30 days, and simulated them to compare with other approaches.
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분산 환경에서 쿼리 변환을 위한 온톨로지 톨로지 매핑 결합
정재은(Jason J. Jung) 한국정보과학회 언어공학연구회 2007 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2007 No.10
온톨로지 기반 분산 정보시스템 환경에서는 시스템들 간의 정보 공유을 위해 전문가에 의한 명시적 온톨로지 매핑(Explicit Mapping)을 통해 의미적 이질성(Semantic Heterogeneity)을 해결하고 있다. 하지만, 온톨로지 매핑의 고비용성 때문에 모든 정보시스템들 간의 매핑이 이루어지기 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 이미 존재하는 온톨로지 매핑 정보들의 재사용을 통해 존재하지 않은 온톨로지 매핑 정보를 묵시적으로 예측하고자 한다. 본 논문에서는 이와 같은 분산 환경에서의 쿼리 전송을 통한 지식 검색에 있어서의 온톨로지 매핑을 기반으로 한 적절한 쿼리 변환 방법론을 소개하고자 한다.
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정재은(Jason J. Jung) 한국지능정보시스템학회 2008 지능정보연구 Vol.14 No.4
온톨로지 기반 분산 정보시스템 환경에서는 시스템들 간의 자동화된 정보 공유를 지원하기 위해서 온톨로지 간의 의미적 이질성(semantic heterogeneity)을 해결해야 한다. 일반적으로 전문가들에게 미리 온톨로지들 간의 명시적 매핑(explicit mapping between ontologies)을 요청하고 있다. 하지만, 온톨로지 매핑의 고비용성 문제 때문에 모든 정보시스템들의 온톨로지 간의 일대일 매핑이 이루어지기 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 분산된 온톨로지들 간의 매핑정보를 수집하고 재사용(reuse) 하고자 한다. 즉, 분산 환경에서 활용 가능한 온톨로지 매핑 정보의 결합(composition)을 위한 방법론을 제안한다. 이를 통해 주어진 두 온톨로지 간의 매핑 정보를 간접적으로 예측할 수 있게 된다. 특히, 본 연구에서 제안하는 온톨로지 매핑 결합 기법의 성능 평가를 위하여, 자동화된 쿼리 전송(propagation) 및 변환(transformation) 시스템에 적용하였다. Semantic heterogeneity should be overcome to support automated information sharing process between information systems in ontology-based distributed environments. To do so, traditional approaches have been based on explicit mapping between ontologies from human experts of the domain. However, the manual tasks are very expensive, so that it is difficult to obtain ontology mappings between all possible pairs of information systems. Thereby, in this paper, we propose a system to make the existing mapping information sharable and exchangeable. It means that the proposed system can collect the existing mapping information and aggregate them. Consequently, we can estimate the ontology mappings in an indirect manner. In particular, this paper focuses on query propagation on the distributed networks. Once we have the indirect mapping between systems, the queries can be efficiently transformed to automatically exchange knowledge between heterogeneous information systems.
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SAGE Publications 2013 Concurrent engineering Vol.21 No.3
<P>It is important to be aware of user contexts for supporting efficient collaborations among them. The goal of this article is to present a social collaboration platform where we can understand (1) how the user contexts are dynamically changing over time and (2) how the user contexts are mixed with multiple sub-contexts together. Therefore, we have implemented TweetPulse, which is a Twitter-based tool for context monitoring and propagation system in a given social network. TweetPulse can match contexts of the users (and integrate them) to find the most relevant users. Eventually, collaborations among users are <I>contextually synchronized</I> by dynamically organizing a number of communities. A set of users in each community can share their skills and core competencies with each other. We have shown the experimental results collected from a collaborative information searching system in terms of (1) setting thresholds, (2) searching performance, and (3) robustness testing.</P>
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Evolutionary approach for semantic-based query sampling in large-scale information sources
Elsevier 2012 Information sciences Vol.182 No.1
<P><B>Abstract</B></P><P>Metadata about information sources (e.g., databases and repositories) can be collected by Query Sampling (QS). Such metadata can include topics and statistics (e.g., term frequencies) about the information sources. This provides important evidence for determining which sources in the distributed information space should be selected for a given user query. The aim of this paper is to find out the semantic relationships between the information sources in order to distribute user queries to a large number of sources. Thereby, we propose an evolutionary approach for automatically conducting QS using multiple crawlers and obtaining the optimized semantic network from the sources. The aim of combining QS and evolutionary methods is to collaboratively extract metadata about target sources and optimally integrate the metadata, respectively. For evaluating the performance of contextualized QS on 122 information sources, we have compared the ranking lists recommended by the proposed method with user feedback (i.e., ideal ranks), and also computed the precision of the discovered subsumptions in terms of the semantic relationships between the target sources.</P>
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Jason Marroquin,H.J. Kim,Dong-Ho Jung,Kyong-Yop Rhee 한국탄소학회 2012 Carbon Letters Vol.13 No.2
Nanocomposite films were made by a simple solution casting method in which multi-walled carbon nanotubes (MWCNT) and magnetite nanoparticles (Fe3O4) were used as dopant materials to enhance the electrical conductivity of chitosan nanocomposite films. The films contained fixed CNT concentrations (5, 8, and 10 wt%) and varying Fe3O4 content. It was determined that a 1:1 ratio of CNT to Fe3O4 provided optimal conductivity according to dopant material loading. X-ray diffraction patterns for the nanocomposite films, were determined to investigate their chemical and phase composition, revealed that nanoparticle agglomeration occurred at high Fe3O4 loadings, which hindered the synergistic effect of the doping materials on the conductivity of the films.
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