In the Semantic Web, storage models are required to efficiently store and retrieve metadata and ontology represented using OWL that can provide expressive power and reasoning support. In this paper, we propose an OWL storage model that can store and retrieve many restrictions and semantic relations defined on ontology with metadata. In addition, we propose some methods and rules to improve query processing efficiency of the proposed storage model. The proposed storage model can store and process large amounts of ontology and metadata because it consists of tables based on the relational database. And the proposed model can quickly provide more accurate results to users because of performing two different types of ontology reasoning and using the prime number labeling scheme to easily identify hierarchy relationships between classes or properties. The comparative evaluation results show that our storage model provides better performance than the existing storage model.
As well as providing various APIs for the development of inference engines and storage models, Jena is widely used in the development of systems or tools related with Web ontology management. However, Jena still has several problems with regard to the development of real applications, one of the most important being that its query processing performance is unacceptable. This paper proposes a storage model to improve the query processing performance of the original Jena storage. The proposed storage model semantically classifies OWL elements, and stores an ontology in separately classified tables according to the classification. In particular, the hierarchical knowledge is managed, which can make the processing performance of inferable queries enhanced and stores information. It enhances the query processing performance by using hierarchical knowledge. For this paper an experimental evaluation was conducted, the results of which showed that the proposed storage model provides a improved performance compared with Jena.
Digital contents services are one of the topics that have been intensively studied in the media industry, where various semantic and ontology techniques are applied. However, query execution for ontology data is still inefficient, lack of sufficient extensible definitions for node relationships, and there is no specific semantic method fit for media data representation. In order to make the machine understand digital contents (DCs) data well, we analyze DCs data, including static data and dynamic data, and use ontology to specify and classify objects and the events of the particular objects. Then the formal representation method is proposed which not only redefines DCs data based on the technology of OWL/RDF, but is also combined with media segmentation methods. At the same time, to speed up the access mechanism of DCs data stored under the persistent database, an ontology-based DCs query solution is proposed, which uses the specified distance vector associated to a surveillance of semantic label (annotation) to detect and track a moving or static object.
RDF 온톨로지는 XML 트리 모델을 이용하여 표현할 수 있다. 그러나 XML 문서를 보호하기 위해 개발된 XML 보안 모델을 RDF 온톨로지에 적용하는 방법은 부적합하다. RDF는 그래프 모델로서 추론 기능을 제공하므로 새로운 보안 모델의 개발이 요구된다. 이 논문에서는 RDF 온톨로지 접근 제어를 위한 새로운 질의 지향 모델을 제안한다. 제안 모델은 3 계층 온톨로지 뷰를 이용하여 사용자 질의를 재작성한다. 이를 통해 제안 모델은 추론 규칙에 따라 추론 모델을 생성하는 기존 접근 방법의 문제점을 해결한다. 사용자가 방문할 수 있는 접근 가능한 온톨로지 개념들과 인스턴스들을 각각 온톨로지 뷰로서 정의하며, 또한 추론 질의에 대한 제어를 위해 정의한 추론 뷰를 통해 사용자의 추론 기능을 제어할 수 있다. 이 논문에서는 3 계층 뷰를 정의하고 이에 따라 질의를 재작성하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 시스템 구조와 구현된 프로토타입에 대하여 기술한다. 마지막으로. 제안 모델과 기존 접근 방법에 대한 실험 및 평가 결과에 대하여 기술한다.
Recently, the demand for connection between various heterogeneous dataset and BIM as a construction data model hub is increasing. In the past, in order to connect model between BIM and heterogeneous dataset, related dataset was stored in the RDBMS, and the service was provided by programming a method to link with the BIM object. This approach causes problems such as the need to modify the database schema and business logic, and the migration of existing data when requirements change. This problem adversely affects the scalability, reusability, and maintainability of model information. This study proposes an ontology BIM-based knowledge service framework considering the connectivity and scalability between BIM and heterogeneous dataset. Through the proposed framework, ontology BIM mapping, semantic information query method for linking between knowledge-expressing dataset and BIM are presented. In addition, to identify the effectiveness of the proposed method, the prototype is developed. Also, the effectiveness and considerations of the ontology BIM-based knowledge service framework are derived.
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.
온톨로지 기반의 애플리케이션에 대한 사용이 증가함에 따라 시맨틱 정보를 효율적으로 저장 및 처리하는 것이 중요하게 다루어지고 있다. 비록 몇몇의 관련된 시스템들이 개발되어왔지만, 이들은 시맨틱 데이타의 크기, 시맨틱 질의 처리의 성능 시맨틱 데이타 유지관리의 관점에서 몇몇 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 온톨로지 관리 시스템을 위한 OWL 인지 관계형 모델을 제안하고 이를 이용하는 SQL 기반의 시맨틱 질의 처리 메커니즘을 제안한다. 또한 질의 처리 성능에 대한 검증을 위해 Sesame와 비교를 통해서 좀 더 효율적임을 보여준다.
사용자들에게 더욱 효율적이고 정확한 검색 결과를 제공하기 위하여, 인터넷시스템은 시맨틱웹과 같은 차세대 기술에 더욱 의존하게 된다. 시맨틱웹을 구현하는데 가장 중심적인 요소가 온톨로지이다. 온톨로지의 데이터는 시간이 흐르면 변하는 경향이 있으며, 변화 제어 시스템을 통하여 변화의 내용들을 추적하고 반영할 수 있다. 특히, 온톨로지가 변하기 전의 버전에 대하여 작성된 질의는 새로운 버전의 온톨로지에 대하여 실행되지 못할 가능성을 지니고 있다. 따라서, 이러한 경우에는 새로운 버전의 온톨로지에 대하여 실행이 가능하도록 질의를 수정하여 가장 최신의 데이터를 검색하도록 해야 한다. 이와 관련한 많은 연구들이 진행되었지만 아직 해결하지 못한 문제들이 있으며, 본 연구는 이를 해결하기 위하여 온톨로지 클래스와 속성에 대하여 변화 그래프를 제안하였다. 그래프는 온톨로지 데이터가 변화하여 새로운 버전이 생성될 때 만들어지도록 하였으며, 이를 이용하여 질의를 변형하여 실행하도록 하였다.
최근 들어 온톨로지 문서의 활용이 증가하고 있는 추세 속에서 시맨틱 정보를 효율적으로 검색하기 위해서는 온톨로지 데이터를 효과적으로 저장 및 질의 처리를 할 수 있는 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 W3C에서 제안한 온톨로지 언어인 RDF/RDFS를 기반으로 하는 시맨틱 웹 문서를 관계형 데이터베이스에 저장하고 효율적으로 검색하기 위한 저장 스키마를 제안한다. 특별히 제안한 저장스키마는 계층 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 설계하여 질의 처리의 효율성을 증가시킨다. 또한 본 논문에서는 RQL 시맨틱 질의를 SQL로 변환하여 질의를 처리하는 메카니즘을 기술하며 MS-ACCESS를 사용하여 데이터베이스를 구축 및 구현한다. 구현 결과를 통하여 트리플 모델에 기반한 데이터 질의 뿐 만 아니라 스키마나 계층정보에 대한 질의도 간단하게 SQL로 변환됨을 알 수 있다.
Building Information Modeling(BIM)기술을 유지관리 단계에서 활용하기 위해서는 상당량의 유지관리 데이터와 BIM기반 정보모델 객체들이 연계되어 운용되어야 한다. 본 연구에서는 교량 점검데이터를 표현하기 위해 확장된 IFC기반의 BIM모델과 온톨로지를 연계하여 정보를 관리하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 현재의 IFC버전은 교량 객체를 제대로 표현할 수 없기 때문에 교량을 위한 IFC엔티티를 확장하였으며, 확장된 IFC기반의 정보모델을 생성하는 방법을 제시하였다. 또한, 교량 점검데이터에 대한 기본 개념을 추출하고, 교량 점검데이터를 위한 온톨로지(Ontology)를 생성하였다. 추출된 기본 개념들은 제시된 온톨로지에서 시멘틱 웹의 트리플(Triple) 방식으로 관계를 형성되었다. 마지막으로, 생성된 IFC기반의 BIM모델은 제시된 온톨로지와의 통합을 위하여 시멘틱 데이터 형식으로 변환되었다. 확장된 IFC기반 BIM모델은 제시된 교량 점검데이터 관리를 위한 온톨로지와 통합되었고, 실제 교량 점검데이터를 기반으로 테스트모델을 생성하였다. SPARQL query를 통해 목적에 맞는 교량 점검데이터가 추출됨을 확인하여 실효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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