Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)

  • 2006.10b
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  • Pages.223-227
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  • 2006
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  • 1598-5164(pISSN)
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

Supporting SPARQL in OntoThink-K$^{(R)}$, an Inference Service based on R-DBMS

R-DBMS기반 추론 서비스인 OntoThink-K$^{(R)}$에서의 SPARQL 질의 지원

  • Lee, Seung-Woo (ISRL, Korea Institute of Science & Technology Information) ;
  • Jung, Han-Min (ISRL, Korea Institute of Science & Technology Information) ;
  • Sung, Won-Kyung (ISRL, Korea Institute of Science & Technology Information)
  • 이승우 (한국과학기술정보연구원 정보시스템연구팀) ;
  • 정한민 (한국과학기술정보연구원 정보시스템연구팀) ;
  • 성원경 (한국과학기술정보연구원 정보시스템연구팀)
  • Published : 2006.10.20
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Abstract

시맨틱 웹 기술을 이용하는 추론 엔진들이 사용하는 지식은 기본적으로 주어(subject)와 술어(predicate), 목적어(object)로 구성된 트리플(triple)들의 집합이며, 이를 저장하기 위한 구조로 관계형 데이터베이스(R-DB)가 주로 이용된다. 본 논문은 DBMS 기반의 추론 서비스인 OntoThink-K$^{(R)}$트리플 저장 구조와 함께 SPARQL 질의 언어를 지원하기 위한 SPARQL-SQL 매핑에 대해 설명한다. OntoThink-K$^{(R)}$스키마 무관과 스키마 인지의 두 가지 방식의 트리플 저장 구조를 지원하며, 본 논문에서는 각 저장 구조에 따른 SPARQL-SQL 매핑 방법을 설명하고 실험을 통해 두 방식에서의 추론 속도의 차이를 비교한다. 이 실험 결과로부터 우리는 스키마 인지 방식을 사용함으로써 스키마 무관 방식에 비해 적어도 2배 이상의 속도 향상을 꾀할 수 있음을 알았다.

Keywords