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저자정보
이민호 (숭실대학교) 김민성 (숭실대학교) 이완곤 (숭실대학교) 박영택 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.12
발행연도
2020.12
수록면
1,162 - 1,171 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2020.47.12.1162

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최근 웹으로부터 얻은 빅 데이터들을 활용하여 대용량 온톨로지의 추론 방법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 데이터의 양이 증가함에 따라 추론 성능 및 처리 속도가 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 효과적인 추론 수행을 위해 클라우드 컴퓨팅 환경에서 스파크 데이터프레임을 활용하여 추론을 수행할 수 있는 2단계의 통합 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 선행 연구인 추론 엔진을 통해 OWL Horst 수준의 공리 규칙 추론을 수행한다. 두 번째 단계는 선행 연구와 마찬가지로 스파크 데이터프레임을 활용한 SWRL 추론 엔진을 통해 사용자 정의 규칙에 대한 추론을 수행한다.
#온톨로지 #빅데이터 #데이터프레임 #분산처리 #ontology #OWL-Horst #SWRL #big data #DataFrame #distributed computing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 내용
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (13)

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Vavilapalli, Vinod Kumar, et al., "Apache hadoop yarn: Yet another resource negotiator," Proc. of the 4th annual Symposium on Cloud Computing, ACM, 2013. google schola Zaharia, Matei, et al., "Spark: cluster computing with working sets," Proc. of the 2nd USENIX conference on Hot topics in cloud computing, Vol. 10, 2010. google schola Horrocks, Ian, et al., "SWRL: A semantic web rule language combining OWL and RuleML," W3C Member submission 21 (2004): 79. google schola Armbrust, Michael, et al., "Spark sql: Relational data processing in spark," Proc. of the 2015 ACM SIGMOD international conference on management of data, pp. 1383-1394, May, 2015. google schola Wan-Gon Lee, Sung-Hyuk Bang and Young-Tack Park, "A Study on Distributed Parallel SWRL Inference in an In-Memory-Based Cluster Environment," Journal of KIISE, Vol. 45, No. 3, pp. 224-233, Mar. 2018. dbpia

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