• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.374-386
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• 2016

프로버넌스 데이터는 데이터의 근원 정보나 변경 이력을 표현하는 메타데이터이다. 프로버넌스 정보는 변경 이력 정보가 쌓이면서 원본데이터와 비교하여 수십 배에 달하는 양을 차지한다. 따라서 대용량의 프로버넌스 데이터를 효율적으로 압축하기 위한 기법이 요구된다. 본 논문에서는 RDF 그래프 패턴을 고려한 프로버넌스 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 표준 PROV 모델을 기반으로 프로버넌스를 표현하고 텍스트 인코딩을 통해 프로버넌스 데이터를 숫자로 인코딩한다. 그래프 패턴을 이용하여 RDF 데이터와 프로버넌스 데이터를 압축한다. 제안하는 기법은 기존 프로버넌스 압축 기법과는 달리 시맨틱 웹상의 RDF 문서를 고려하여 프로버넌스 데이터를 압축한다. 압축률, 처리시간에 대한 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 증명한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.75-76
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• 2015

본 논문에서는 대용량의 프로버넌스를 압축 저장하기 위한 OPM 기반의 RDF 프로버넌스 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이미 존재하는 데이터 프로버넌스 및 새로운 데이터 프로버넌스를 사전을 기반으로 숫자 데이터로 인코딩한다. 또한 데이터 처리의 중복되는 부분은 서브그래프를 통해 압축한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.106-118
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• 2016

최근 사용자들 사이의 웹 데이터의 생성 및 공유가 활발해 지면서 시맨틱 웹과 소셜 웹이 결합한 소셜 시맨틱 웹에 대한 중요성이 증가되고 있다. 본 논문은 소셜 시맨틱 웹 환경에서 PROV 모델을 확장하여 프로버넌스 기반의 웹 데이터 신뢰성 평가 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 소셜 시맨틱 웹 환경에서 웹 데이터의 프로버넌스를 관리하고 신뢰성 평가를 위해 W3C의 PROV 모델에 필요한 요소를 추가하였다. 이와 같이 확장된 PROV 모델은 웹 데이터의 관리 및 프로버넌스 추적을 지원한다. 제안하는 신뢰성 평가 기법은 사용자의 신뢰도, 원본 데이터의 신뢰도 그리고 사람들의 평가 등과 같은 다양한 파라미터를 고려한다. 평가된 신뢰도는 프로버넌스 정보로 관리되고 사용자의 질의를 처리할 때 이 신뢰도를 고려하여 결과를 생성한다. 따라서 제안하는 기법은 소셜 시맨틱 웹 데이터의 프로버넌스를 관리할 수 있고 다양한 파라미터를 이용하여 웹 데이터 신뢰도를 정확하게 계산할 수 있다. 평가된 신뢰도는 사용자가 질의 결과의 신뢰 여부를 판단할 수 있는 기준이 된다. 제안하는 기법의 타당성을 보이기 위해 SPARQL 질의를 이용하여 신뢰성 평가의 성능을 검증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.35-46
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• 2022

최근 네트워크 기술 발전과 함께 IoT 및 소셜 네트워크 서비스의 활성화로 인해 많은 그래프 스트림 데이터가 생성되고 있다. 본 논문에서는 압축률 및 압축 시간에 대해 중점적으로 연구되던 기존의 압축 기법에 그래프 마이닝을 적용하여 스트림 그래프 환경을 함께 고려한 그래프 압축 기술을 제안한다. 또한, 최신 패턴을 유지하여 실시간으로 변화하는 스트림 그래프에서 압축 효율 및 처리속도를 향상시킨다. 본 논문에서는 그래프 스트림 처리를 위한 점진적 빈발 패턴 기반 압축 기법을 제안하였다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 압축률과 처리시간을 기존기법과 비교하여 성능평가를 수행한다. 제안하는 기법은 그래프 데이터의 크기가 커질 때 중복되는 데이터가 많아져 기존 기법보다 빠른 처리속도를 보인다. 따라서, 빠른 처리가 요구되는 스트림 환경에서 제안하는 기법을 활용할 수 있다.