RDF 데이터가 급속히 증가함에 따라 RDF데이터로부터 정보를 효율적으로 추출하는 기술의 중요성도 점차 커지고 있다. RDF데이터 질의를 위해 가장 많이 사용하는 질의언어인 SPARQL은 문법이 간단하고 그래프 패턴을 손쉽게 질의로 표현할 수 있는 장점이 있다. 그러나 사용자가 적절한 SPARQL을 작성하려면 데이터 셋에 대한 온톨로지 구조와 용어를 사전에 파악해야 한다. 이 연구에서는 데이터 셋으로부터 사전에 추출된 스키마정보를 이용한 그래프 질의 생성 및 처리방법을 제안한다. 제안된 방법에서 사용자는 RDF 데이터 셋에 대한 온톨로지 구조 사전파악 없이 화면상에서 동적으로 질의를 작성하여 정보를 조회할 수 있다. 사용자가 생성한 질의는 관계형데이터베이스에 저장된 트리플 데이터에 대해 그래프 탐색을 수행할 때 탐색공간 제약조건으로 활용된다. LUBM(10,0) 데이터 셋에 대하여 LUBM 질의 2, 8, 9번을 이용하여 질의 처리 성능과 완전성을 확인하였다.
본 논문에서는 XML 데이터와 같은 비구조적인 데이터 처리와 추론을 필요로 하는 의미 웹(semantic web) 구축에 유리한 연역 객체 지향 데이터베이스(Deductive and Object-oriented Database) 언어구현을 통해 XML 데이터 처리에 대해 알아본다. 대량 문서 관리와 데이터 교환에 가장 유용한 마크업 언어로 알려진 XML을 이용하여 XML 데이터 모델을 연역객체지향 데이터베이스 모델로 바꾸는 방법에 대해 알아본 다음 이 연역객체 지향 데이터베이스를 다시 Connection Graph로 바꾸고 Connection Graph Resolution을 이용하여 어떻게 질의에 답할 수 있는지를 기술한다. 또한 데이터베이스 내의 계층 지식을 이용하여 효율적이면서도 같은 답을 주는 질의로 바꾸는 방법을 제시하고 이 방법이 효율적이며 논리적으로 타당하다는 점을 증명한다.
그래프 데이터베이스에서 패턴질의는 관계 데이터베이스 SQL과 비교하여 질의의 쉬운 표현, 높은 질의 처리 성능을 기대할 수 있는 장점이 있다. 그러나 그래프 데이터베이스는 관계 데이터베이스와 달리 논리적 데이터 모델을 구축하는 방법론이 정의되어 있지 않아 모델링에 따라 패턴 질의의 장점을 활용하지 못할 수 있다. 본 연구는 그래프 모델링 과정 중 나타나는 is-a 노드 모델링 방법에서 일반화 모델로 설계할 경우와 특수화 모델로 설계할 경우 그래프 패턴질의의 성능 차이가 있음을 실험하였다. 실험 결과 is-a 노드 설계를 특수화 모델로 설계할 경우 더 우수한 성능을 얻을 수 있음을 보였다. 또 추가로 패턴질의를 작성할 때 변수를 노드나 간선에 바인딩시키는 경우 그렇지 않는 경우보다 성능이 우수할 수 있음을 보였다. 실험 결과들은 그래프 데이터베이스에서 패턴질의에 대한 is-a 노드 모델링 방법 및 그래프 질의 작성 방법으로 제시될 수 있다.
XML에 대한 질의는 데이타 그래프 내 경로에 대한 질의를 기반으로 하며 그래프 내의 임의의 경로를 표시하기 위해 정규식을 사용한다. 일반적으로 의미있는 질의를 표현하기 위해서는 질의 내에 여러 개의 정규식을 포함하는 경우가 많다. 그럼에도 불구하고 기존의 연구는 주로 단일 정규식으로 이루어진 질의의 최적화 방법을 다루고 있다. 본 논문에서는 데이타 그래프를 탐색하지 않고 다중 정규 경로 질의를 처리할 수 있는 방을 제시한다. 본 논문에서는 다중 정규 경로를 효율적으로 처리하기 위해서 데이타 그래프 상의 임의의 두 노드 사이에 경로가 존재하는지를 직접 알 수 있는 방법인 경로 식별자를 제안하고 경로 식별자를 만드는 방법을 제공한다. 또한 본 논문에서 제안된 방법을 구현하여 그 성능에 대한 결과를 제공한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2211-2232
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2018
The unstructured and semi-structured big data in social network poses new challenges in query retrieval. This requirement needs to be met by introducing quality retrieval time measures like indexing. Due to the huge volume of data storage, there originate the need for efficient index algorithms to promote query processing. However, conventional algorithms fail to index the huge amount of frequently obtained information in real time and fall short of providing scalable indexing service. In this paper, a new LIndex algorithm, which is a heuristic on Lucene is built on Neo4jHA architecture that holds the social network Big data. LIndex is a flexible and simplified adaptive indexing scheme that ascendancy decomposed shortest paths around term neighbors as basic indexing unit. This newfangled index proves to be effectual in query space pruning of graph database Neo4j, scalable in index construction and deployment. A graph query is processed and optimized beyond the traditional Lucene in a time-based manner to a more efficient path method in LIndex. This advanced algorithm significantly reduces query fetch without compromising the quality of results in time. The experiments are conducted to confirm the efficiency of the proposed query retrieval in Neo4j graph NoSQL database.
최근 폭발적인 증가를 보이고 있는 멀티미디어 자료의 양과 그 자료들을 이용할 수 있는 하드웨어의 발전은 멀티미디어 상연물을 이용하는 여러 응용 분야에 대한 관심을 촉발시키고 있다. 이에 멀티미디어 상연물의 효과적인 이용을 위해서는 멀티미디어 상연물과 DBMS와의 통합이 필요하다. 이 논문에서는 내용(content)에 근거한 상연물 검색과 검색 처리 기술의 문제를 다룬다. 현재 멀티미디어 상연물 제작 도구(authoring tool)들은 멀티미디어 상연물을 상연 그래프(presentation graph)를 이용하여 표현하고 있으며 상연 그래프는 DAG(directed acyclic graph)이다. 각 노드는 같은 타입의 미디어 스트림을 나타내며 에지는 스트림간의 상연 순서와 동기화 (synchronization) 방법을 나타낸다. 각각의 스트럼에 포함된 정보, 이 정보들간의 순서, 그리고 스트럼간의 상연 순서는 상연의 내용을 구성한다. GCalculus/S(GCalculus with Set Operators)는 calculus에 바탕을 둔 검색언어이며 멀티미디어 자료들의 물리적 특정과 내용을 다룰 수 있다. 개개의 노드 안에서의 정보의 변화와 노드 사이의 순서는 시간 연산자(temporal operator) Next, Connected, Until을 이용하여 표현한다. 검색의 처리를 위하여 객체 대수(object algebra)인 O-Algebra를 확장한다.
시맨틱 웹은 차세대 웹으로 연구되고 있으며 시맨틱 웹 상에서는 사람이 아닌 컴퓨터가 이해할 수 있는 정보를 처리해야 한다. 이러한 웹 자원의 내용을 기술하기 위해 온톨로지(Ontology)들을 이용한다. 이러한 온톨로지 중에 현재 W3C에서 제안한 OWL이 부각되고 있다. OWL을 처리하는 데이타 베이스에서 데이타는 그래프 형태로 저장되어 그래프 탐색을 통해 질의 처리를 수행한다. 본 논문에서는 OWL 데이타를 효율적으로 처리하기 위하여 시그니처를 이용한 최적화 기법을 제안한다. 논문에서 제안한 최적화 기법은 질의 수행 시 각 노드의 탐색 회수를 줄여 질의 수행을 빠르게 할 수 있게 한다.
Large-scale ontology management is one of the main issues when using ontology data practically. Although many approaches have been proposed in relational database management systems (RDBMSs) or object-oriented DBMSs (OODBMSs) to develop large-scale ontology management systems, they have several limitations because ontology data structures are intrinsically different from traditional data structures in RDBMSs or OODBMSs. In addition, users have difficulty using ontology data because many terminologies (ontology nodes) in large-scale ontology data match with a given string keyword. Therefore, in this study, we propose a (graph database-based ontology management system (GOMS) to efficiently manage large-scale ontology data. GOMS uses a graph DBMS and provides new query templates to help users find key concepts or instances. Furthermore, to run queries with multiple joins and path conditions efficiently, we propose GOMS encoding as a filtering tool and develop hash-based join processing algorithms in the graph DBMS. Finally, we experimentally show that GOMS can process various types of queries efficiently.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제5권1호
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pp.14-17
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2013
RDF data is widely used for exchanging data nowadays to enable semantic web era. This leads to the need for storing and retrieving these data efficiently and effectively. Recently, the structure index in graph-based perspective is considered as a promising approach to deal with issues of complex query graphs. However, even though there are many researches based on structure indexing, there can be a better architectural approach instead of addressing the issue as a part. In this research, we propose architecture for storing, query processing and retrieving RDF data in efficient manner using structure indexing. Our research utilizes research results from iStore and 2 relation-based approaches and we focus on improving query processing to reduce the time of loading data and I/O cost.
무선 통신 기술 및 GPS(Global Positioning System)등의 발달로 인하여 위치 기반 서비스 (Location-Based Services: LBS)가 크게 발전하는 추세이다. 그러나 위치 기반 서비스를 이용하기 위해 질의 요청자는 자신의 정확한 위치 정보를 위치 기반 서비스 제공자에게 전송해야 한다. 따라서 위치 기반 서비스를 제공하면서 질의 요청자의 위치 정보를 보호하는 것이 중요한 과제이다. 이 문제를 해결하기 위해, 기존 기법은 실제 사용자의 위치를 숨기며 네트워크 사용을 줄일 수 있는 2PASS 기법을 사용하였다. 그러나 이 기법은 실제 사용자 분포를 고려하지 않기 때문에 실제 사용자 위치 보호를 완전히 보장하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 K-anonymity를 보장하는 가중치 근접성 그래프 기반 최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 질의 영역 내 K-anonymity를 보장함으로써 사용자의 위치 정보를 보호할 뿐만 아니라 불필요한 질의 결과 탐색을 줄여 네트워크 효율을 증가시킨다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 연구에 비해 질의 처리 시간 및 네트워크 효율 측면에서 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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