레거시시스템 관계형 데이터의 효율적인 재사용을 위해 많은 연구가 있었다. 온톨로지 기반 분류기법의 적용으로 문제점이었던 의미적 해석 및 처리를 해결하고, 사람의 이해가 아닌 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지 기반 효율적 재사용을 위해 관계형 데이터의 유형 분류기법을 적용한 SDTC 기법의 제안하였고 결과물로 생성된 정보를 저장하는 SDR 데이터 저장소가 생성된다. 도한 SDR 데이터의 통합으로 향상된 재사용을 할 수 있도록 하였다.
The requirement to reuse a design knowledge have been enlarged with the automation of a design system. A design knowledge gives logical and technical meanings to design data of a problem area. The representation of the knowledge is distributed and developed independently. For this reason, we need a general methodology with a semantic interoperability of design knowledge. In this paper, we accept previous requirements by using semantic query system with ontology repository.
최근 인터넷의 급속한 발달로 인해 웹 상의 정보 양이 엄청나게 증가하고 있다. 하지만 현재 웹 상의 정보들은 사람이 읽고 해석하기에만 편리하게 설계되어 원하는 정보에 대한 정확한 검색이 어려워지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 시맨틱 웹이 제안되었으며, 이를 구축하기 위해서는 데이타에 의미를 부여하는 온톨로지 언어를 사용해야 한다. 대표적인 은톨로지 언어는 RDF, RDF-S, OWL 등이 있다. 이러한 언어들 중 OWL은 W3C에서 권고안으로 채택한 언어로써 다른 온톨로지 언어에 비해 풍부한 표현력과 형식적인 의미론을 지닌다. 또한 OWL 데이타는 클래스/프로퍼티들 간의 계층 구조 정보를 포함한다. 따라서, 시맨틱 웹 상에서 데이타의 효율적인 검색을 위해서는 계층적 구조를 고려한 효율적인 OWL 저장 모델이 필요하다. 이 논문에서는 OWL 데이타의 클래스/프로퍼티들 간 계층 정보를 XPath 형태로 포함하며, 직관적이고 효율적인 질의 처리가 가능한 저장 모델(XPOS Model) 및 시스템을 제안한다. 또한, 제안 모델, Sesame, XML 저장소 기반 저장 시스템을 질의 처리 측면에서 성능에 대한 비교 평가 결과를 보인다.
W3C에서 OWL을 웹 온톨로지 기술을 위한 표준으로 채택함으로써 OWL 웹 온톨로지를 효과적으로 저장할 수 있는 저장 모델에 대한 필요성이 제기되었다. 지금까지 Jena, Sesame, DLDB 등과 같은 관계형 모델 기반의 저장 시스템이 개발되었나 여전히 여러 가지 문제점을 지니며, 특히 비효율적인 질의 처리 성능을 제공한다. 질의 처리 성능이 저하되는 구조적인 문제점을 하면 다음과 같다. Jena의 경우, 정규화가 이루어지지 않은 매우 단순한 구조를 지니며 단일 테이블에 대부분의 정보를 저장한다. 이는 단순 검색은 물론 조인 연산이 요구되는 질의 처리시 불필요한 정보까지 비교함으로써 성능을 급격하게 저하시킨다. Sesame와 같은 저장소는 지나치게 정규화 된 구조를 지니기 때문에 질의 처리시 많은 조인 연산이 요구된다. 심지어 단순한 특정 클래스를 검색할 경우에도 많은 조인 연산이 요구된다. 이 논문에서는 이러한 기존 저장모델의 비정규화 혹은 지나친 정규화로 인해 발생하는 질의 처리 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 저장 모델을 제안한다. 이를 위해 OWL 요소와 질의 패턴과의 관계를 분석하고 기존 저장 모델의 구조적인 문제점을 분석한다. 이러한 분석 결과를 통해 정의된 제안 모델은 적정 수준의 정규화 된 구조를 지니며 조인 연산이나 불필요한 정보에 대한 비교를 최소할 수 있는 구조를 제공한다. 질의 처리 성능 실험을 위해 LUBM 데이타 셋을 이용하며, 검색 대상 및 대상의 계층 관계를 고려한 질의 유형을 정의한다. 추가적으로, 제안된 저장모델의 데이타 손실 여부를 확인하기 위해 질의 결과의 정확성 및 완전성에 대해 실험하고 그 결과를 기술한다. 비교 평가 결과에서, 제안 모델이 기존 저장 모델보다 나은 성능을 보였다.
월드와이드웹(WWW) 기술은 폭발적으로 증가하고 있는 웹 데이터들의 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 1999년 말에 제안된 시맨틱 웹은 온톨로지를 기반으로 하고 있다. 그러나 온톨로지 생성에 관한 많은 연구들은 많은 시간과 비용이 소비된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 우리는 데이터베이스에서 온톨로지를 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 데이터베이스는 도메인을 잘 나타내고 있는 정보의 저장소이므로 데이터베이스로부터의 온톨로지 생성은 분석, 설계 등의 사전 작업이 필요하지 않다. 우리는 데이터베이스에서 스키마를 추출, 뼈대그래프를 생성하고 개념그래프로 확장하여 도메인을 잘 나타낼 수 있는 온톨로지를 생성한다. 끝으로 알고리즘을 통한 생성을 함으로서 제안된 생성방법을 검증한다.
The increased use of ontologies fur knowledge sharing emerges in many applications where knowledge applicability plays a critical role. The trend demands the need for an infrastructure that allows management tools to use ontology more easily such as ontology editors, storing, integration and inference engines towards comprehensive ontology-based solutions. We call such an infrastructure as ontology repository. This paper designed ontology repository for scalable ontology data
본 논문에서는 전자상거래 상점별로 상이하게 정의되고 표현되어 있는 디지털 캠코더에 대한 HTML 페이지의 상품 정보를 래퍼(Wrapper)기술을 이용하여 획득하고 이를 RDF 문서 변환기를 통해 RDF 트리플(triple)과 RDF 문서로 변환하여 디지털 캠코더에 대한 메타데이터 스키마를 설계한다. 설계된 메타데이터 스키마를 기반으로 OWL 웹 온톨로지로 변환하고 이를 관계형 데이터베이스로 구현된 디지털 캠코더(DC: Digital Camcoder) 도메인 온톨로지 저장소(Domain Ontology Repository)에 DCC 지식 베이스 온톨로지 (DCCKBO: DCC Knowledge Based Ontology)로 저장한다. 다음 각 상점의 RDF 트리플과 문서를 DCCKBO와 비교, 매핑 그리고 추론 과정을 통해 최적의 상품 구매 정보를 가진 상점의 DCC 정보를 구매자에게 제공하고, DCCKBO에 저장되어 있는 도메인 온톨로지를 최적의 상품 구매 정보의 내용으로 재 정의하는 동적 웹 온톨로지를 제안하고자 한다.
실시간으로 발생되는 대량의 데이터를 효율적으로 저장하기 위한 연구는 분산/병렬 처리를 위한 하둡 및 NoSQL과 관련한 빅 데이터 처리 기술을 통해 진행 중에 있다. 하지만 시맨틱 웹 분야에서 발생되는 대량의 데이터를 처리하기 위한 모델은 현재 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 발생되는 대량의 온톨로지 데이터를 빅 데이터 처리가 가능한 NoSQL 분야인 HBase 데이터베이스에 분산 저장할 수 있는 매핑 규칙을 제안한다. 이와 같은 매핑 규칙을 통해 시맨틱 웹 환경에서도 대량으로 발생될 수 있는 데이터들을 효율적으로 분산 저장 할 수 있다.
이 논문에서는 SPARQL로 작성된 OWL-DL 온톨로지 질의에 대한 재작성 알고리즘은 제안한다. 현재 웹 온톨로지 저장소는 주어진 SPARQL 질의의 추론 결과를 얻기 위해 추론 온톨로지 모델을 생성하고 SPARQL 질의와 생성된 추곤 온톨로지 모델과의 일치성을 비교한다. 추론 모델은 베이스 온톨로지 모델에 비해 보다 큰 공간을 필요로 하고 다른 추론 질의론 위해 재사용 될 수 없기 때문에 앞서 언급한 접근 방법은 보다 방대한 크기의 SPARQL 질의 처리에 부적합하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 비SPARQL 질의를 재작성하고 이를 기본 베이스 온톨로지 모델에 대해 질의 연산을 수행하여 결과를 획득할 수 있는 SPARQL 재작성 알고리즘을 제안한다. 이러한 목적을 이루기 위해, 먼저 OWL-DL 추론 규칙을 정의하고 이를 질의 그래프 패턴 재작성에 적용한다. 또한 추론 규칙들을 분류하고 이러한 규칙들이 질의 재작성에 미치는 영향에 대하여 기술한다. 제안 알고리즘의 장점을 보이기 위해, Jena 기반의 프로토타입 시스템을 구현한다. 비교 평가론 위해 테스트 질의를 이용하여 실험을 수행하고 제안 방법과 기존 접근 방법을 비교한다. 실험 결과에서, 제안 알고리즘이 완전성 및 정확성의 손실없이 메모리 공간 및 온톨로지 로딩 측면에서 향상된 성능을 보였다.
근래에 들어와서 각광받고 있는 시맨틱 웹과 관련기술의 부상으로 온톨로지에 대한 관심이 증대되었으며, 그중에서도 고난이도의 추론을 요구하는 의미기반 시맨틱 검색을 위해서 온톨로지를 효율적으로 저장하고 검색하는 다양한 기법들이 활발히 연구되어왔다. W3C에서의 표준권고안은 RDFS, OWL을 활용하도록 하고 있다. 하지만 메모리 기반으로 구현되어 있는 에디터나 추론엔진들, 온톨로지의 원형을 그대로 유지하여 저장하는 트리플 저장소를 이용하여 대용량 온톨로지를 처리하기에는 성능상의 한계가 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 엔진을 이용하여, 온톨로지를 저장하고 효율적으로 활용하기 위한 다양한 방식의 추론엔진과 질의처리 알고리즘들이 제안되었으나, 온톨로지 프로퍼티의 다섯 가지 핵심특성에 따른 추론 결과를 완전하게 획득하지는 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 하이퍼 큐브 인덱스(Hyper Cube Index)를 제안함으로서 관계형 데이터베이스에 저장한 온톨로지를 효율적으로 검색할 수 있는 환경을 제공하는 것은 물론, 온톨로지 프로퍼티의 핵심특성을 빠짐없이 투영하여 숨겨진 추론 결과를 획득할 수 있는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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