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.
웹의 이용이 보편화되면서 웹 상의 자원(Resource) 또한 급격히 증가하고 있다. 이러한 상황에서 웹 자원을 효율적으로 기술할 수 있는 RDF(Resource Description Framework)는 웹 자원을 체계적으로 관리할 수 있는 지평을 열어주었다. 그러나 현재 RDF문서의 저작환경은 저차원적인 텍스트 편집 수준으로 파싱(parsing)과 유효성 검사(validation checking)를 지원하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 저작환경을 개선함과 동시에 RDF 및 XML 문서에 대한 파싱 및 유효성 검사를 효율적으로 수행하고, RDF로 기술된 웹 자원을 n-triple 형식으로 생성할 수 있는 RDF 저작 툴을 설계 및 구현하여 유효성이 보장된 웹 자원을 효율적으로 생성 및 처리할 수 있도록 하였다.
전자상거래가 활성화됨에 따라 웹 상에서 공유되는 기업 정보와 카탈로그(catalog) 같은 비즈니스 정보의 양이 급속도로 증가하였다. 이를 효율적으로 처리하고자 RDF 메타데이타 프레임워크를 이용한 메타데이타의 관리 필요성이 대두되었다. RDF 메타데이타의 관리는 RDF/RDFS의 지식에 대해 제약받지 않고 웹 자원을 기술할 수 있어야 하고 메타데이타의 유효성을 보장하기 위한 환경을 지원하여야 딴다. 그러나 이를 적절히 지원할 수 있는 연구가 아직까지 미흡한 상황이다. 이를 위해 본 논문에서는 RDF/RDFS 문서를 다양한 인터페이스를 통해 생성 및 관리가 가능하며, RBF를 이용하여 기술된 메타데이타를 N-Triple로 제공함과 동시에 메타데이타의 유효성 검증이 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 RML 매핑 방식으로 생성된 RDF 지식 그래프의 구조를 묘사하고 검증할 용도의 ShEx 스키마를 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. ShEx 스키마는 제약 조건들로 구성된다. 제안된 시스템은 대부분의 제약 조건을 RML 매핑 규칙을 변환하여 생성한다. 매핑 규칙에서 유도된 제약 조건만으로 구성한 스키마는 사용자가 RML 매핑으로 생성한 그래프의 구조를 파악하는 데 도움을 주는 용도로는 부족함이 없지만 정교한 검증 용도로 사용하기에는 충분치 않다. 검증 용도에 부합하는 스키마가 요구될 경우, 제안된 시스템은 RML 매핑의 입력 데이터 소스에서 추출한 메타데이터를 사용해 만든 제약 조건이 추가된 스키마를 생성할 수 있다. 제안된 시스템이 지원하는 입력 데이터 소스 유형은 CSV, XML, JSON, RDBMS다. 297개의 테스트 케이스로 구성된 실험에서 보인 결과는 제안된 시스템이 RML 매핑으로 생성된 RDF 그래프 검증을 위해 범용적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 RML 매핑 방식으로 구축한 RDF 지식 그래프의 구조를 묘사하고 검증할 용도의 SHACL 스키마를 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존 연구와는 달리 RML 매핑 규칙 뿐만 아니라 RML 매핑의 입력인 CSV, JSON, XML, 데이터베이스와 같은 다양한 포맷의 데이터에서 추출한 메타데이터도 함께 사용하여 스키마를 생성한다. 따라서 기존 연구 기반의 스키마에서는 부재했던 데이터 타입, 문자열 길이, 값의 범위, 차수 관련 제약 조건이 스키마에 포함된다. 그리고 기존 연구에서 간과한 소위 반복된 속성 문제를 제안하는 시스템은 해결한다. 297개의 케이스로 구성된 적합성 테스트를 통해 제안된 시스템이 그래프에 대한 올바른 제약 조건을 생성함을 보여준다. 제안된 시스템은 오류가 발생하기 쉬운 기존 수동 검증 프로세스를 자동화하는 데 기여할 수 있다.
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.
본 논문에서는 Direct Mapping(DM) 방식으로 생성된 RDF 지식 그래프에 대한 SHACL 스키마를 RDB 스키마로부터 자동 생성하는 방법을 제안한다. DM과 SHACL은 모두 W3C 표준 사양이다. DM은 RDB 데이터를 RDF 그래프로 변환하기 위한 규칙들로 구성되어 있다. SHACL은 RDF 그래프의 구조 묘사와 구조 검증을 위한 언어이다. 제안하는 방법은 RDB 스키마의 구조 정보뿐 아니라 무결성 제약조건을 SHACL로 자동 번역한다. 즉, 자동 생성된 SHACL 스키마는 RDBMS를 대신하여 무결성 제약조건 위배 여부를 검증할 수 있다. 이것은 RDB가 RDF 표현의 가상 지식 그래프로서 서비스되는 상황에서도 데이터베이스의 일관성을 보장하기 위한 고려이다. 자동 생성된 SHACL 스키마를 W3C가 발표한 24가지 DM 테스트 케이스에 적용하여 RDF 그래프의 구조 설명과 검증에 있어서 유효함을 보였다.
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.
The activity of 34 sulfonamide derivatives has been estimated by means of multiple linear regression (MLR), artificial neural network (ANN), simulated annealing (SA) and genetic algorithm (GA) techniques. These models were also utilized to select the most efficient subsets of descriptors in a cross-validation procedure for non-linear -log (IC50) prediction. The results obtained using GA-ANN were compared with MLR-MLR, MLR-ANN, SA-ANN and GA-ANN approaches. A high predictive ability was observed for the MLR-MLR, MLR-ANN, SA-ANN and MLR-GA models, with root mean sum square errors (RMSE) of 0.3958, 0.1006, 0.0359, 0.0326 and 0.0282 in gas phase and 0.2871, 0.0475, 0.0268, 0.0376 and 0.0097 in solvent, respectively (N=34). The results obtained using the GA-ANN method indicated that the activity of derivatives of sulfonamides depends on different parameters including DP03, BID, AAC, RDF035v, JGI9, TIE, R7e+, BELM6 descriptors in gas phase and Mor 32u, ESpm03d, RDF070v, ATS8m, MATS2e and R4p, L1u and R3m in solvent. In conclusion, the comparison of the quality of the ANN with different MLR models showed that ANN has a better predictive ability.
수 많은 파일로 이루어진 소프트웨어 패키지를 일일이 분석하는 것은 많은 시간과 비용을 요구하는 작업이다. 이에 리눅스 재단의 워킹그룹인 SPDX에서는 소프트웨어의 명세정보(메타데이터) 규약을 발표하였다. SPDX 문서는 2017년 상반기 기준 2.1버전이 발표되었으며, 총 7개의 콘텐츠에 66개 항목이 존재한다. 또한 Tag/Value 형식과 RDF형식을 권장하며, 스프레드시트 형식을 지원한다. 본 연구에서는 SPDX 문서를 각 항목별로 분류하고, 유효성 검사를 해주는 SPDX Parse & Validator 툴을 개발하였다. 추후 SPDX 문서를 생성(Generator)하는 툴을 개발하여 보다 효율적으로 소프트웨어 패키지를 관리하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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