본 논문은 온톨로지(ontology) 작성에 사용되는 RDF(Resource Description Framework) 모델을 CPN(Colored Petri Net) 모델로 변환하여 표현하는 방법을 제안하고, 페트리 넷 시뮬레이션으로 RDF의 의미를 해석하여 RDF 질의문에 답할 수 있음을 보인다. 또한, 어떠한 RDF 모델도 CPN 모델로의 변환이 가능하다는 제안 방법의 완전성과 무결성을 소개하고, 제안한 방법으로 구축된 CPN 모델에서 RDF 질의에 대해 정확하게 결과를 구하는 방법을 제시한다.
최근 차세대 웹으로 시맨틱 웹 (Semantic Web)이 부각되고 있다. 기존 웹 서비스와는 달리 시맨틱 웹상에서는 정보 리소스들의 의미가 정의되어 있고, 이들간의 의미적 연결을 지원한다. 시맨틱 웹에서는 이런 의미적 연결성을 지원하기 위해 RDF를 사용한다. RDF (Resource Description Framework)는 웹 리소스들의 메타데이타를 표현하기 위한 데이터 모델로서, 개념상 RDF는 웹 서비스 메타데이타인 WSDL (Web Se.vice Desc.iption Language)과 매우 유사하다. 본 논문에서는 RDF 데이터를 WSDL과 통합하여 효율적인 검색 방법과 성능을 향상시킬 수 있는 RDF 설계 방법을 제안하고 있다. 제안한 설계 방법은 기존 방법보다 나은 성능을 보여준다.
본 논문은 온톨로지 작성에 사용되는 RDF(Resource Description Framework) 모델을 컬러 페트리 넷 모델로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 RDF 모델의 클래스와 프로퍼티들을 컬러 페트리 넷의 플레이스로 매핑하여 RDF 모델의 의미를 컬러 페트리 넷의 토폴로지로 변환한 다음 클래스와 프로퍼티들 간의 관계를 토큰의 전이로 나타냄으로써 RDF의 문장들을 컬러 페트리 넷에 반영한다. RDF 문장들을 반영하는 기본적인 방법은 주어와 객체를 나타내는 토큰들의 순서쌍으로 구성된 토큰을 생성하여, 술어를 나타내는 자리로 전이하는 방법이다. 주어진 RDF 모델을 제안하는 방법으로 실제 CPNTools를 이용하여 컬러 페트리 넷 모델로 변환하고, RDF 질의에 대한 추론과 답을 CPNTools에서 구하는 사례를 보였다.
시멘틱웹을 구축하는 표준언어인 RDF (Resource Description Framework)는 언어의 그래프 기반 특성으로 인해 일반적인 방식들로는 효과적인 저장과 추출이 어렵다. 더욱이 대용량 RDF 데이터의 저장과 추출에는 성능문제가 더욱 커지므로 많은 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 SPARQL을 지원하면서 RDF 파일들을 효과적으로 저장하고 검색할 수 있는 저장방식에 대해 연구한 결과를 제시한다. RDF 데이터를 전처리를 통해 RDF의 트리플(주어:subject, 술어:property, 목적어:Object)에서 중복되는 주어(S)나 목적어(O)를 묶고, 사용자가 SPARQL 형식으로 검색했을 때 이용자가 주어부분을 변수로 두었는지 아니면 서술어 부분을 변수로 두어 찾는지에 따라 검색어와 유사한 단어 클러스터를 찾아준다. 동일 단어에 대해 여러 번 검색되던 부분을 한 번 검색으로 처리할 수 있기 때문에 효율이 높아진다.
RDF는 모든 자원을 독립적으로 취급하며, 특정 자원과 관련한 자원을 연결하는 모형을 제공하는 인터넷 자원 기술을 위한 통합기술모형이다. 본 연구는 인터넷의 분산된 정보환경에서 탐색과 접근을 제공하는 의미와 구조, 구문의 공통적인 규칙인 RDF의 모형과 구문, 스키마 명세와 메타데이터 기술요소인 Dublin Core의 이론적인 검토를 수행하였다. 이를 통해 XML의 응용인 RDF를 기반으로 Dublin Core 요소의 DTD 및 스키마, 메타데이터 설계를 구현하였다.
On the Semantic Web, the content of the documents must be explicitly represented through metadata in order to enable contents-based inference. In this study, we propose a mechanism to convert the Conceptual Graph (CG) into Resource Description Framework (RDF). Quite a large number or representation languages for representing knowledge on the Web have been established over the last decade. Most of these researches are focused on design of independent knowledge description. On the Semantic Web, however, a knowledge conversion mechanism will be needed to exchange the knowledge used in independent devices. In this study, the CG could give an entire conceptual view of knowledge and RDF can represent that knowledge on the Semantic Web. Then the CG-based object oriented PROLOG could support the natural inference based on that knowledge. Therefore, our proposed knowledge conversion mechanism will be used in the designing of Semantic Web-based knowledge representation and inference systems.
Recently, due to emerging technologies such as radio frequency identification(RFID), global positioning system(GPS), and wireless mobile communication technologies, it is possible to build up the infrastructure for tracking and tracing product logistics data at any place and at any time. However, for implementing the infrastructure, it is necessary to develop a suitable management method for product logistics data. To this end, this study deals with a resource description framework(RDF) based modeling and application method for product logistics data in the ubiquitous environment. It will give us the capability to control product logistics data, which leads to streamline logistics operations.
The Linked Open Data(LOD) cloud is quickly becoming one of the largest collections of interlinked datasets and the de facto standard for publishing, sharing and connecting pieces of data on the Web. Data publishers from diverse domains publish their data using Resource Description Framework(RDF) data model and provide SPARQL endpoints to enable querying their data, which enables creating a global, distributed and interconnected dataspace on the LOD cloud. Although it is possible to extract structured data as query results by using SPARQL, users have very poor in analysis and visualization of RDF data from SPARQL query results. Therefore, to tackle this issue, based on Formal Concept Analysis, we propose a novel approach for analyzing and visualizing useful information from the LOD cloud. The RDF data analysis and visualization technique proposed in this paper can be utilized in the field of semantic web data mining by extracting and analyzing the information and knowledge inherent in LOD and supporting classification and visualization.
인터넷 상의 문서가 많아지고 이에 대한 정확한 접근이 요구됨에 따라, 인터넷 자원에 대한 메타데이터를 표준화시키고, 메타베이스를 구축, 활용하는 것은 매우 중요하다. RDF(Resource Description Framework)는 구조화된 메타데이터를 표현하고, 교환하며 재사용하기 위한 기반 구조이며, 문법으로 XML을 이용하기 때문에 표준화된 메타데이터에 대한 일괄된 표현 및 교환, 처리가 가능하다. RDF 스키마는 RDF 모델에서 사용을 위해 제안한 기본 타입 시스템으로 본 논문에서는 XML로 된 RDF 스키마를 UML 클래스 다이어그램에 사상시키는 규칙과 알고리즘을 제안하고 이를 통해 객체 모델링하므로써 객체 지향 데이터베이스 스키마로의 변환을 용이하게 한다. 그리고, RDF 스키마에 대한 객체지향 스키마 형태인 형식 모델을 정의하여 객체지향 문서 처리와 검색을 위한 효율적인 환경을 제시할 것이다.
시맨틱 웹 프로그래밍은 아직 발전 과정 상 초기 단계로서 API에 의존하고 있어, 컴파일 시 에러 검출이 어려우며 프로그래밍 생산성이나 실행 효율성이 낮다. 이를 극복하기 위한 여러 연구 중 하나로 기존 프로그래밍 언어를 확장하여 시맨틱 웹데이터 처리를 위한 전용 프로그래밍 언어를 만드는 작업들이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 RDF (Resource Description Framework) 전용 프로그래밍 언어인 Jey로 작성된 프로그램의 효율성을 높이기 위한 방법으로 Jey의 SPARQL 지원 구조에 캐싱 기법을 추가하여 성능을 높이는 방법을 제안한다. 프로그램 정적 분석을 바탕으로 캐시 대상이 판별되므로 정확도를 높이며 성능향상에 기여하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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