유비쿼터스 시스템이 발전함으로 많은 사람들이 시스템을 사용함으로 인하여 정보보호에 대한 중요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 시스템에서 데이터를 표현하기 위하여 널리 사용되는 RDF/S가 정보보호에 대하여 취약함에 주목하고 RDF/S에 대한 정보보호를 위한 RDF/S 스키마와 추론에 필요한 규칙을 소개한다.
RDF 는 트리플의 집합으로서 그래프 데이터 모델로 표현되며, 사용자는 RDF 그래프 모델로부터 정보를 검색하기 위해 시멘틱 질의 언어를 사용한다. 그러나 이러한 접근 방식은 최악의 경우 전체 그래프 데이터 모델을 검색해야 되는 문제점이 발생한다. 이에 따라 최근의 연구에서는 시멘틱 질의를 효율적으로 처리하기 위해서 인덱스를 사용한다. 시멘틱 질의 언어(RDQL, SPARQL)의 핵심은 RDF 트리플에 대한 패턴을 기술함으로써 원하는 트리플 정보를 검색할 수 있게 하는 것이다. 따라서, 기존의 인덱스는 단일 트리플을 효율적으로 검색하는 데 초점을 둔다. 거라나 트리플 패턴의 집합으로 질의가 표현될 경우에는 트리플 패턴 사이의 상관관계 때문에 조인비용이 많이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 조인 비용이 발생되는 문제점을 해결하기 위한 인덱싱 기법을 제안한다. RDF 그래프 모델에서 유지해야 할 정보를 줄이기 위해서 RDF 그래프 모델에 존재하는 유사한 서브 그래프를 하나의 서브 그래프로 병합한다. 병합절차를 마친 여러 서브 그래프에 존재하는 모든 경로를 인덱스에 유지 함으로써 조인 비용을 제거한다.
The purpose of this paper is to develop the metadata on the information of research result in Science and technology and to design the domain knowledge structure using semantic web technology for further implementation. In this paper, we first analyze the existing theories and techniques related to the metadata in such fields as R&D research result, international standard, and semantic web. Then, we extract and group the relevant factors from Dublin Core, CERIF, and the research results for building the integrated metadata framework. Based on our proposed metadata, we design a domain knowledge structure which employs RDF/RDFS as knowledge representation tool. Therefore, we can implement the ontology which produce the 'intelligent' information service and improve the interoperability between the research institutions. Also, the metadata can be used as the basis for developing National R&D Performance Information, and in terms of research institutions, can be used as tools for managing the their own research results information systematically and consistently.
인터넷의 보급으로 인해 수많은 데이터가 생성되고 있고 이러한 데이터를 효율적으로 관리하고자 메타데이타 표준이 수차례에 걸쳐 발표되었다. 그러나 기존 발표된 표준들은 데이터 관리를 위해 특정 도메인에 제한적이거나 너무 광범위하여 효율적이지 못하다는 문제를 가지고 있다. 또한 표준에 따라 생성된 메타데이타라 할지라도 유효성을 검증하지 못하기 때문에 정확한 메타데이타로 정의내릴 수 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 RDF(Resource Description Framework)에 기초하여 메타데이타를 효율적으로 저작할 수 있는 저작 기능, 생성된 메타데이타에 대한 유효성 검증이 가능한 유효성 검증 기능, 메타데이타의 N-Triple 표현을 지원하고 생성할 수 있는 N-Triple Generator를 지원할 수 있는 RDF 기반 저작 틀을 개발하였다.
시맨틱 웹을 위한 하나의 보안연구로, 본 논문에서는, 온톨로지 계층 구조와 RDF 트리플 패턴에 기반한 RDF 접근 권한 명세 모델을 소개한다. 또한 권한 명세 모델을 승인된 접근 권한들에 대한 RDF 질의 유효성 검증 과정에 적용한다. RDF 트리플 패턴을 가지는 대표적 RDF 질의 언어인 SPARQL 또는 RQL 질의는 RDF 트리플 패턴 형식으로 명세된 접근 권한에 따라 실행 거부되거나 인가될 수 있다. 이러한 질의 유효성 검증 과정을 효율적으로 수행하기 위하여 RDF 포함 관계 추론에서의 주요한 권한 충돌 조건들을 분석한다. 다음으로 분석된 충돌조건과 Dewey 그래프 레이블링 기술을 활용하는 효율적 질의 유효성 검증 알고리즘을 제시한다. 실험을 통하여 제시된 검증 알고리즘이 합리적인 유효성 검증 시간과, 데이터와 접근권한들이 증가할 때 확장성을 가짐을 보인다.
RDF(Resource Description Framework) 데이터 구조는 그래프로 모델링하기 때문에, 관계형 데이터베이스와 XML 기술의 기존 솔루션은 RDF 모델에 바로 적용하기 어렵다. 우리는 링크 데이터를 더욱 효과적으로 저장하고, 인덱스하고, 검색하기 위해 융합 인덱싱 방법을 제안한다. 이 방법은 HDD(Hard Disk Drive) 와 SSD(Solid State Drive) 디바이스에 기반한 하이브리드 스토리지 시스템을 사용하고, 불필요한 데이터를 필터하고 중간 결과를 정제하기 위해 분리된 필터 및 정제 인덱스 구조를 사용한다. 우리는 3개의 표준 조인 검색알고리즘에 대한 성능 비교를 수행했는데, 실험 결과 제안된 방법이 Quad와 Darq와 같은 다른 기존 방법들에 비해 뛰어난 성능을 보인다.
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.
정형화되어 있는 데이터를 트리플 형식의 RDF 데이터로 변환하기 위하여 매핑 온톨로지를 제안하며, 이 온톨로지를 이용하여 실제 데이터를 RDF로 변환하는 변환기를 구현하였다. 본 논문에서는 트리플 변환을 위해 수행하는 매핑 작업을 개념화하고, 일반적인 매핑 타입을 정형화하고 제약사항을 설정하여 온톨로지 스키마로 제공한다. 트리플 생성을 위해 사용자가 매핑 내용을 인스턴스로 생성하면, 이를 이용하여 정형화된 데이터를 RDF로 자동 변환하는 변환기를 구현한다. 제안하는 매핑 온톨로지를 이용한 매핑규칙 작업은 온톨로지 편집툴을 활용하여 작업의 편의성을 제공하며 변환 작업의 안내 역할을 할 것이다.
RDF는 W3C의 시맨틱 웹에서 사용하는 기본적인 온톨로지 모델이다. 그리고 더욱 다양한 온톨로지 관계를 정의하는 OWL은 이러한 RDF 기본 모델을 확장한 것이다. 최근 Jain과 Farkas는 RDF에 대한 RDF 트리플에 기반을 둔 접근 제어 모델을 제시하였다. 그들 연구의 초점은 RDF 온톨로지 데이터에서 고려해야 하는 추론에 의한 접근 권한 충돌 문제를 소개한 것이다. 비록 RDF 모델이 XML로 표현되지만, 기존의 XML 접근 제어 모델을 RDF에 적용하기 어려운 것이 바로 이러한 RDF 추론 때문이다. 하지만, Jain과 Farkas는 그들의 연구에서 먼저 RDF 접근 권한 명세시의 권한 전파가 RDF 상/하위 온톨로지 개념에 대하여 어떻게 이루어지는 지를 정의하고 있지 않다. 이것이 중요한 이유는 추론에 의한 권한 충돌의 문제는 결국 권한 명세시의 권한 전파와 권한 추론시의 권한 전파 사이에서의 충돌 문제이기 때문이다. 본 논문에서는 먼저 RDF 트리플에 기반을 둔 RDF 접근 권한 명세 모델에 대하여 자세히 소개한다. 다음으로 이러한 모델을 바탕으로 RDF 추론 시의 권한 충돌 문제를 자세히 분석한다. 다음으로 권한 명세시의 권한 충돌 여부를 신속히 조사하기 위하여 포함 관계 추론과 관련한 그래프 레이블링 기법을 이용하는 방법을 간략히 소개한다. 마지막으로 Jain과 Farkas 연구와의 비교 및 제안된 충돌 발견 알고리즘의 효율성을 보이는 몇 가지 실험 결과를 제시한다.
RDF 지식 그래프의 사용이 늘어나면서 표준화된 RDF 스키마 표현 형식의 부재가 데이터 상호 교환·운용성을 저해한다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 위해 W3C는 RDF 그래프에 대한 구조 묘사 및 검증을 지원하는 SHACL 명세를 개발하였다. 관계형 데이터베이스(RDB)는 구조화된 지식 그래프를 얻는 주요 원천 중 하나이다. RDB로부터 RDF 그래프를 생성하는 방법은 통상 W3C에 의해 표준화된 R2RML 명세를 따른다. 그러나 R2RML 방식으로 생성한 RDF 그래프에 대한 스키마를 생성하기 위해서는 전문가에 의한 별도의 수작업이 요구된다. 본 논문에서는 R2RML 매핑에 의해 구축된 RDF 그래프에 대한 SHACL 스키마를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 특징은 R2RML 매핑 문서만으로 SHACL 스키마를 생성할 수 있다는 것이다. 본 논문은 제안하는 방법의 구현 사항들을 상세히 기술하며 구현 결과물을 W3C의 R2RML 테스트 케이스에 적용한 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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