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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이완곤 (숭실대학교) 방성혁 (숭실대학교) 박영택 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.4
발행연도
2017.4
수록면
383 - 391 (9page)

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빅데이터 시대가 도래 하면서 시맨틱 데이터의 양이 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 대용량 시맨틱 데이터에서 의미 있는 암묵적 정보를 추론하기 위해서 지식 사용자의 경험적 지식을 기반으로 작성된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 규칙들을 활용하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 단일 노드의 추론 시스템들은 대용량 데이터 처리에 한계가 있고, 다중 노드 기반의 분산 추론 시스템들은 네트워크 셔플링으로 인해 성능이 저하되는 문제점들이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 시스템들의 한계를 극복하고 보다 효율적인 분산 추론 방법을 제안한다. 또한 네트워크 셔플링을 최소화 할 수 있는 데이터 파티셔닝 전략을 소개하고, 점증적 추론에서 사용되는 추가된 새로운 데이터의 선별과 추론 규칙의 순서결정으로 추론 과정을 최적화 할 수 있는 방법에 대해 설명한다. 제안하는 방법의 성능을 측적하기 위해 약2억 트리플로 구성된 WiseKB 온톨로지와 84개의 사용자 정의 규칙을 이용한 실험에서 32.7분이 소요되었다. 또한 LUBM 벤치 마크 데이터를 이용한 실험에서 맵-리듀스 방식에 비해 최대 2배 높은 성능을 보였다.
#빅데이터 #온톨로지 #추론 #SWRL #big data #ontology #reasoning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. SWRL 기반의 분산 추론 시스템
4. 점진적(Incremental) 추론
5. 실험
6. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Horrocks, Ian, et al., SWRL: A semantic web rule language combining OWL and RuleML, W3C Member submission 21 (2004): 79. Zaharia, Matei, et al., Spark: cluster computing with working sets, Proceedings of the 2nd USENIX conference on Hot topics in cloud computing, Vol. 10, 2010. Hogan, Aidan, Andreas Harth, and Axel Polleres. Saor: Authoritative reasoning for the web, Asian Semantic Web Conference, Springer Berlin Heidelberg, 2008. McBride, Brian, The resource description framework (RDF) and its vocabulary description language RDFS, Handbook on ontologies, Springer Berlin Heidelberg, 51-65, 2004. google schola Krieger, Hans-Ulrich, A Temporal Extension of the Hayes and ter Horst Entailment Rules for RDFS and OWL, AAAI Spring Symposium: Logical Formalizations of Commonsense Reasoning. 2011.

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