A Caching Mechanism for Knowledge Maps

지식 맵을 위한 캐슁 기법

  • 정준원 (서울대학교 전기,컴퓨터공학부) ;
  • 민경섭 (서울대학교 인지과학과) ;
  • 김형주 (서울대학교 전기컴퓨터공학부)
  • Published : 2004.06.01

Abstract

There has been many researches in TopicMap and RDF which are approach to handle data efficiently with metadata. However, No researches has been performed to service and implement except for presentation and description. In this paper, We suggest the caching mechanism to support an efficient access of knowledgemap and practical knowledgemap service with implementation of TopicMap system. First, We propose a method to navigate Knowledgemap efficiently that includes advantage of former methods. Then, To transmit TopicMap efficiently, We suggest caching mechanism for knowledgemap. This method is that user will be able to navigate knowledgemap efficiently in the viewpoint of human, not application. Therefor the mechanism doesn't cash topics by logical or physical locality but clustering by information and characteristic value of TopicMap. Lastly, we suggest replace mechanism by using graph structure of TopicMap for efficiency of transmission.

데이타를 효과적으로 다루기 위한 방법으로 데이타에 부가정보를 추가하는 TopicMap이나 RDF같은 지식맵에 대한 연구가 늘고 있다. 하지만 기존의 연구는 정보표현과 기술, 응용방안에 대한 연구가 주를 이루고 있으며 구현과 서비스에 대한 연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서는 TopicMap 시스템에서의 캐쉬 관리 기능의 구현을 통해 실질적인 지식맵 서비스를 지원하기 위해 고려해야 할 부분 중에서 지식맵의 효과적인 접근을 지원하기 위한 방법을 제안하였다. 먼저 기존 탐색방법의 장점을 최대한 수용하는 탐색 기법을 제안하고 이러한 환경하에서 지식맵 전송 효율을 향상시키고자 지식맵이 가지는 정보를 이용하는 캐쉬기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 캐쉬기법은 어플리케이션의 접근 형태에 따른 물리, 논리적 단위로 정보를 캐쉬하는 기존의 방식과 달리 사용자가 지식을 접근하는 관점에서 효율을 높이고자 하였다. 즉 지식맵이 이미 자신에 대한 부가 정보뿐만 아니라 다른 지식간의 연관관계와 같은 정보를 가지고 있으므로 이러한 정보를 클러스터링 요소로 이용, 실제 사용 자가 지식맵을 탐색하는데 있어 접근확률이 높도록 캐쉬집합을 생성하도록 하였다. 또한 캐쉬집합을 교체 하는 방법에 있어서도 지식맵의 그래프 관계와 같은 정보의 연관성을 이용, 필요한 부분만을 전송함으로써 효율을 높이는 방법을 제안하였다.

Keywords

References

  1. Rafal Ksiezyk, 'Answer is just a Question [of matching Topic Maps],' XML 2000 Conference & Exposition
  2. Steve Pepper, 'Navigating Haystacks and Discovering Needles: Introduce the New Topic Map Standard,' Markup Languages : Theory & Practice (1.4), 1999, pp.41-68 https://doi.org/10.1162/109966299760283201
  3. S. Staab, H.-P. Schnurr, R. Studer and Y. Sure, 'Knowledge Processes and Ontologies,' IEEE Intelligent Systems, 16(1), 2001 https://doi.org/10.1109/5254.912382
  4. Dieter Fensel, Ian Horrocks, F. van Harmelen, D. McGuinness and P.F. Patel-Schneider, 'OIL: An Ontology Infrastructure for the Semantic Web,' IEEE Intelligent Systems, 2001 https://doi.org/10.1109/5254.920598
  5. Michel Biezunski, Martin Bryan, Steve Newcomb, ISO/IEC 13250 TopicMaps
  6. Steve Pepper, Graham Moore, 'XML Topic Maps (XTM) 1.0,' TopicMaps.Org
  7. Hans Holger Rath, 'Making Topic Maps more colourful,' XML 2000 Conference & Exposition
  8. Le Grand, R,Soto, M, 2000, 'Information management Topic Maps visualization,' XML Europe 2000
  9. Pascal Auillans, 'Graph clustering for vary large topic maps,' XML Europe 2001
  10. Jia Wang, 'A Survey of Web Caching Schemes for the Internet,' ACM SIGCOMM '99 https://doi.org/10.1145/505696.505701
  11. GeneSys, 'World-Wide Web Caching,' IEEE Comm. Mag. '97
  12. Shaul Dar, Michael J. Franklin, Bjorn T. jonsson, Divesh Srivastava, Michael Tan, 'Semantic Data Caching and Replacement,' VLDB, 1996
  13. J.S. Deogun, D.Kratsch and G.Steiner, 'An Approximation algorithm for clustering graphs with domination diametral paths,' Information Processing https://doi.org/10.1016/S0020-0190(97)81663-8
  14. J. A. Hartigan and M. A. Wong. A, 'k-means clustering algorithm,' Applied Statistics Vol 28, pp.100-108, bibtex, 1979 https://doi.org/10.2307/2346830