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전명중 (숭실대학교) 소치승 (숭실대학교) 바트셀렘 (숭실대학교) 김강필 (숭실대학교) 김진 (숭실대학교) 홍진영 (숭실대학교) 박영택 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.8
발행연도
2015.8
수록면
998 - 1,009 (12page)

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근래에 들어 풍부한 지식베이스를 구축하기 위한 대용량 RDFS 추론에 대한 관심이 높아지면서 기존의 단일 머신으로는 대용량 데이터의 추론 성능을 향상시키기에 한계가 있다. 그래서 분산 환경에서 의 RDFS 추론 엔진 개발이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 분산 환경 엔진은 실시간 처리가 불가능 하며 구현이 어렵고 반복 작업에 취약하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 병렬 그래프 구조 를 사용한 인-메모리 분산 추론 엔진 구축 방법을 제안한다. 트리플 형태의 온톨로지는 기본적으로 그래프 구조를 가지고 있으므로 그래프 구조 기반의 추론 엔진을 설계하는 것이 직관적이다. 또한 그래프 구조를 활용하는 오퍼레이터를 활용하여 RDFS 추론 규칙을 구현함으로써 기존의 데이터 관점과 달리 그래프 구조의 관점에서 설계할 수 있다. 본 논문에서 제안한 추론 엔진을 평가하기 위해 LUBM1000(1억 3천 3백만 트리플, 17.9GB), LUBM3000(4억 1천 3백만 트리플, 54.3GB)에 대해 추론 속도를 실험을 하였으며 실 험결과, 비-인메모리 분산 추론 엔진보다 약 10배 정도 빠른 추론 성능을 보였다.
#RDFS #인메모리 분산 추론 #그래프 구조 #LUBM #In-memory distributed Inference #graph structure

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 연구내용
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (15)

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