• 제목/요약/키워드: TRIPLES

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불확정적으로 색인된 이미지 데이터베이스를 개념 기반으로 검색하기 위한 자료형 (A Data Type for Concept-Based Retrieval against Image Databases Indefinitely Indexed)

  • 양재동
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제29권1호
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    • pp.27-33
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    • 2002
  • 트리플 이미지 색인 기법에는 두 가지 문제점이 있는 데 그 하나는 개념기반 이미지 검색을 지원하지 않는다는 것이고 다른 하나는 이접 레이블링(labeling)이 허용되지 않는다는 점이다. 이 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 불확정적 퍼지 트리플(I-퍼지 트리플)이라는 새로운 이미지 색인 자료 형을 제안한다. I-퍼지 트리플에 의한 이미지 색인 방식에서는 이접 레이블링을 허용하기 때문에, 이미지 내 객체들이 꼭 확정적으로 인식될 필요가 없으며, 또 확정적으로 인식되지 않는 이미지들에 대해서도 개념 기반 이미지 정합이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 이접 레이블링은 확장된 폐 세계 가정에 기반을 두고 있으며, 기념 기반 이미지 검색은 퍼지 술어에 의한 정합에 근거를 두고 있다. 본 논문에서는 또한 이접 레이블링에 의해 불확정적으로 색인된 이미지 데이터베이스로부터 원하는 답을 $\alpha$$\in$[0,1]확정도로 구해내는 개념기반 질의 평가 방식도 제안한다.

분산 메모리 환경에서의 ABox 실체화 추론 (ABox Realization Reasoning in Distributed In-Memory System)

  • 이완곤;박영택
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권7호
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    • pp.852-859
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    • 2015
  • 최근 지식 정보의 양이 방대해지면서, 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 추론 방법들은 TBox 분류와 ABox 실체화로 나누어진다. TBox 추론은 스키마의 무결성과 종속성을 주로 다룬다면, ABox 추론은 인스턴스 위주의 다양한 문제를 다루어서 실제 응용에서의 중요성이 매우 크다. 따라서 본 논문은 클래스의 제약 조건을 분석하고, 이를 통해 인스턴스가 속하는 클래스를 추론할 수 있는 방법을 제안한다. 객체 지향 언어 기반의 분산 파일 시스템을 활용했던 기존 방법과 달리 함수형 프로그래밍 기반의 인 메모리 시스템인 스파크를 통해 대용량 온톨로지 실체화 방법에 대해서 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 W3C의 Wine 온톨로지를 이용해 인스턴스를 생성(1억 2천만~6억개의 트리플)하고 실험을 수행하였다. 6억개의 트리플을 대상으로 진행한 실험의 경우 전체 추론 시간이 51분(696 K Triple/sec)이 소요되었다.

RDFS, OWL, OWL2의 문법특성을 고려한 신뢰향상적 LOD 연결성 평가 기법 (A Trustworthiness Improving Link Evaluation Technique for LOD considering the Syntactic Properties of RDFS, OWL, and OWL2)

  • 박재영;손용락
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제41권4호
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    • pp.226-241
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    • 2014
  • LOD(Linked Open Data)는 온톨로지에 기반하여 구조화되고 링크드 데이터 원칙에 의거하여 식별, 연결, 접근되는 RDF 트리플들로 구성된다. 이러한 LOD 데이터집합의 공개는 LOD 클라우드의 확장으로 이어지며 궁극적으로는 데이터 중심적인 웹으로 진화한다. 그러나, 존재적으로 동일한 개체들이 여러 LOD 데이터집합들에 걸쳐 서로 다르게 식별되는 경우 이들간의 동일성을 파악하여 신뢰적인 연결을 제공하는 것은 어려운 작업이다. 이를 위하여 본 논문은 신뢰향상적 연결성 평가(Trustworthiness Improving Link Evaluation: TILE) 기법을 제시한다. 보다 신뢰적인 연결성 평가 결과를 도출하기 위하여 TILE은 4단계로 진행한다. 우선, TILE은 LOD 데이터집합의 문법요소들이 가지는 추론적 특징을 고찰하여 잠재적으로만 존재하고 있던 사실들을 RDF 트리플들로 실체화하여 이를 데이터집합에 보강한다. 두 번째 단계에서 지정한 술어의 목적어 값을 비교하여 평가를 수행하며 세 번째 단계에서 RDF 트리플의 술어부가 지니고 있는 문법적 특성을 주어서술적/어휘정의적 관점에서 평가한 후 이를 두 번째 단계의 결과에 추가 반영한다. 이 과정에서 TILE이 고찰하는 문법적 요소들은 LOD 클라우드를 구축하기 위하여 W3C가 제시한 언어인 RDFS, OWL, OWL2 모두를 망라한다. 마지막으로, LOD 데이터집합 공개자로 하여금 연결성 평가결과를 검토하여 재평가 실시 혹은 연결확정을 결정하도록 함으로써 공개하는 데이터의 연결성이 가져야 하는 신뢰성에 공개주체의 책임이 반영되도록 한다.

Content Management Technology Trend

  • Hong, Jung-Kook
    • 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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    • 한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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    • pp.3-48
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    • 1998
  • Drivers for Increased Need for Digital Content ■ Falling cost of computing -Multimedia capability at reasonable cost ■ Decrease in digital storage cost -Magnetic, optical and tape -Cost of digital storage decreases 40% / year ■ World Wide Web users explosion and falling cost of communications -17M web servers(1/97) -Number of users doubles every 6 months - Network bandwidth triples every year(omitted)

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D-클래스 계산을 위한 불리언 행렬의 효율적 곱셈 및 알고리즘 (Efficient Multiplication of Boolean Matrices and Algorithm for D-Class Computation)

  • 한재일;신범주
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.68-78
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    • 2007
  • D-클래스는 주어진 동치관계(equivalence relation)에 있는 $n{\times}n$ 불리언 행렬의 집합으로 정의된다. D-클래스 계산은 $n{\times}n$ 불리언 행렬의 전체 집합을 대상으로 이 집합에서 조합할 수 있는 모든 세 불리언 행렬 사이의 곱셈을 요구한다. 그러나 불리언 행렬에 대한 대부분의 연구는 단지 두 개의 불리언 행렬에 대한 효율적인 곱셈에 집중되었으며 모든 불리언 행렬 사이의 곱셈에 대한 연구는 최근에야 소수가 보이고 있다. 본 논문은 모든 세 개의 불리언 행렬 곱셈과 모든 D-클래스를 보다 효율적으로 계산할 수 있는 이론을 제시하고 이를 적용한 알고리즘과 실행결과에 대하여 논한다.

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Electron Magnetic Resonance of Eu2+ in SrCl2:Eu Single Crystal

  • Lee, Soo Hyung;Yeom, Tae Ho;Kim, Sung-Hwan
    • Journal of Magnetics
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    • 제17권4호
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    • pp.251-254
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    • 2012
  • The electron paramagnetic resonance (EPR) of the $Eu^{2+}$ ion in $SrCl_2$:Eu single crystal has been investigated using an X-band spectrometer. The angular dependence of magnetic resonance positions for the $Eu^{2+}$ impurity ion in the crystallographic aa-plane is analyzed with effective spin-Hamiltonian. The EPR spectra of the isolated $Eu^{2+}$ center merged to each other. The hyperfine splitting of the isolated $Eu^{2+}$ center due to the $^{151}Eu$ nucleus is approximately 35 G. Three kinds of $Eu^{2+}$ centers except the isolated $Eu^{2+}$ center, $Eu^{2+}$ pairs, $Eu^{2+}$ triples, and other $Eu^{2+}$ clusters, are split from the fitting of the integrated experimental spectrum with the Gaussian curve. The calculated spectroscopic splitting parameters of the $Eu^{2+}$ pairs, $Eu^{2+}$ triples, and other $Eu^{2+}$ clusters in $SrCl_2$:Eu crystal are $g_1$ = 2.06, $g_2$ = 1.94, and $g_3$ = 1.93, respectively.

단백질 상호작용 네트워크에서의 개념 기반 기능 모듈 탐색 기법 (Concept-based Detection of Functional Modules in Protein Interaction Networks)

  • 박종민;최재훈;박수준;양재동
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제34권10호
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    • pp.474-492
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    • 2007
  • 단백질 상호작용 네트워크는 생체 내에서 특정 역할을 담당하는 패스웨이나 복합체와 같은 중요한 의미의 많은 기능 모듈들을 포함하고 있다. 본 논문에서는 이 기능 모듈들과 정합될 수 있는 개념 모듈을 정의하고 이를 기반으로 원하는 기능 모듈들을 개념적으로 표현하고 효율적으로 탐색할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 개념 모듈은 트리플들과 이들 사이의 연산자로 이루어진 표현 규칙에 의해 정의 되며 탐색하고자 하는 기능 모듈들의 구조를 개념적으로 표현한다. 이 표현 규칙에서의 트리플은 한 기능 모듈을 구성하는 단백질들 사이의 구체적인 상호작용 관계를, 연산자는 트리플들 사이의 구조적인 연관 관계를 각각 개념적으로 정의한다. 또한, 사용자는 사전에 표현 규칙에 의해 잘 정의된 개념들을 조합하여 새로운 의미의 복합 개념 모듈을 정의할 수도 있다. 복합 개념 모듈은 복잡한 기능 모듈들의 개념적 구조를 보다 정교하게 표현할 수 있기 때문에, 사용자 탐색 질의의 의미적 표현력을 획기적으로 높일 수 있다. 정의된 규칙들은 XML로 관리될 수 있어 다른 종류의 단백질 상호작용 네트워크에서 사용자가 유사한 모듈들을 탐색하기 위해 쉽게 적용 가능하다. 본 논문에서는 또한, 구조적으로 복잡한 규칙들을 직관적으로 표현하고 효율적으로 탐색하기 위한 시각화된 질의 환경도 구현하였다.

신뢰값 기반 대용량 트리플 처리를 위한 스파크 환경에서의 RDFS 온톨로지 추론 (Spark based Scalable RDFS Ontology Reasoning over Big Triples with Confidence Values)

  • 박현규;이완곤;바트셀렘;박영택
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권1호
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    • pp.87-95
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    • 2016
  • 최근 인터넷과 디바이스의 발전으로 지식 정보의 양이 방대해 지면서 대용량 온톨로지를 이용한 추론 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 트리플로 표현되는 빅데이터는 기계학습 프로그램이나 지식 공학자가 각 트리플의 신뢰도를 측정하여 제공한다. 하지만 수집된 데이터는 불확실한 데이터를 포함하고 있으며, 이러한 데이터를 추론하는 것은 불확실성을 내포한 추론 결과를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 불확실성 문제를 해결하기 위해 수집된 데이터에 대한 신뢰의 정도를 나타내는 신뢰값(Confidence Value)를 이용한 RDFS 규칙 추론 방법에 대하여 설명하고, 메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 스파크(Spark)를 기반으로 데이터의 불확실성에 대한 고려를 하지 않는 기존의 추론 방법과 달리 신뢰값 계산에 대한 방법을 응용하여 RDFS 규칙을 통해 추론되는 새로운 데이터의 신뢰값을 계산하며, 계산된 신뢰값은 추론된 데이터에 대한 불확실성을 나타낸다. 제안하는 추론 방법의 성능을 검증하기 위해 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가할 때 활용되는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 신뢰값을 추가하여 실험을 수행하였으며, 가장 큰 데이터인 LUBM3000을 수행하였을 때 1179초의 추론시간이 소요되었고, 초당 350K 트리플을 처리할 수 있는 성능을 보였다.