DOI QR코드

DOI QR Code

맵리듀스 프레임워크를 이용한 대용량 공간 추론기의 설계 및 구현

Design and Implementation of a Large-Scale Spatial Reasoner Using MapReduce Framework

  • 남상하 (경기대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 김인철 (경기대학교 컴퓨터과학과)
  • 투고 : 2014.06.02
  • 심사 : 2014.09.17
  • 발행 : 2014.10.31

초록

미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 맵리듀스 프레임워크를 이용해, 새로운 방향 및 위상 관계를 효율적으로 추론할 수 있는 대용량 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 이 추론 알고리즘은 CSD-9 방향 관계들과 RCC-8 위상 관계들을 포함한 대용량 공간 지식베이스를 입력으로 가정하며, 이로부터 새로운 방향 관계와 위상 관계들을 추론해내기 위해 지식베이스에 대한 경로 일관성 검사와 교차 일관성 검사를 수행한다. 맵리듀스 프레임워크의 원리에 따라 추론 계산의 병렬성을 극대화하기 위해, 맵 단계에서는 대용량의 지식베이스를 다수의 노드들에 효과적으로 분할하여 분산시키고, 리듀스 단계에서는 분산된 지식베이스들로부터 새로운 공간 지식을 유도하도록 공간 추론 알고리즘을 설계하였다. 본 연구에서는 맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플 공간 지식 베이스를 이용한 실험들을 수행하고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 대용량 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

In order to answer the questions successfully on behalf of the human in DeepQA environments such as Jeopardy! of the American quiz show, the computer is required to have the capability of fast temporal and spatial reasoning on a large-scale commonsense knowledge base. In this paper, we present a scalable spatial reasoning algorithm for deriving efficiently new directional and topological relations using the MapReduce framework, one of well-known parallel distributed computing environments. The proposed reasoning algorithm assumes as input a large-scale spatial knowledge base including CSD-9 directional relations and RCC-8 topological relations. To infer new directional and topological relations from the given spatial knowledge base, it performs the cross-consistency checks as well as the path-consistency checks on the knowledge base. To maximize the parallelism of reasoning computations according to the principle of the MapReduce framework, we design the algorithm to partition effectively the large knowledge base into smaller ones and distribute them over multiple computing nodes at the map phase. And then, at the reduce phase, the algorithm infers the new knowledge from distributed spatial knowledge bases. Through experiments performed on the sample knowledge base with the MapReduce-based implementation of our algorithm, we proved the high performance of our large-scale spatial reasoner.

키워드

참고문헌

  1. D. A. Ferrucci, "This is Watson", IBM Journal of Research and Development, Vol.56, No.3/4, IBM, 2012.
  2. http://www.jeopardy.com/
  3. D.J. Peuquet, C. X. Zhang, "An Algorithm to Determine the Directional Relationship between Arbitrarily-Shaped Polygons in the Plane", Pattern Recognition Vol.20, No.1, pp.65-74, 1987. https://doi.org/10.1016/0031-3203(87)90018-5
  4. J. Renz, "Maximal Tractable Fragments of the Region Connection Calculus: A Complete Analysis", Proceedings of IJCAI, 1999.
  5. A. G. Cohn, S. M. Hazarika, "Qualitative Spatial Representation and Reasoning: An Overview", Fundam. Inform., Vol.46, No.1, pp.1-29, 2001.
  6. J. Renz, B. Nebel, "Qualitative Spatial Reasoning Using Constraint Calculi", Handbook of Spatial Logics, pp.161-215, Springer, 2007.
  7. S. Batsakis, E.G.M. Petrakis, "SOWL: A Framework for Handling Spatio-Temporal Information in OWL 2.0", Proceedings of Int. Symp. on RuleML, pp.242-249, 2011.
  8. M. Stocker, E. Sirin, "PelletSpatial: A Hybrid RCC-8 and RDF/OWL Reasoning and Query Engine", OWLED, 2009.
  9. G. Christodoulou, "CHOROS: A Reasoning and Query Engine for Qualitative Spatial Information", Dissertation Thesis, Technical University of Crete, Greece, 2012.
  10. G. Christodoulou, E.G.M. Petrakis, and S. Batsakis, "Qualitative Spatial Reasoning Using Topological and Directional Information in OWL", Proceedings of the 24th Int. Conf. on Tools with Artificial Intelligence(ICTAI), Vol.1, pp.596-602, 2012.
  11. S. Nam, I. Kim, "Design and Implementation of a Qualitative Spatial Reasoner Based on CSD-9 and RCC-8 Theories", Proc. of KIISE Fall Conference, pp.652-654, 2013.
  12. I. Horrocks, P. F. Patel-Schneider, H. Boleyet, et al., "SWRL: A Semantic Web Rule Language Combining OWL and RuleML", W3C Member submission, 2004.
  13. J. Urbani, S. Kotoulas, J. Maassen, et al., "WebPIE: A Web-scale Parallel Inference Engine using MapReduce", Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web, Vol.10, pp.59-75, 2012. https://doi.org/10.1016/j.websem.2011.05.004
  14. S. Perera, T. Gunarathne, "Hadoop MapReduce Cookbook", Packt Publishing, 2013.