웹의 데이터의 양이 증가함에 따라, 원하는 데이터를 정확하게 검색하는 것은 어렵다. 그래서 많은 연구자들은 웹의 자원을 효율적으로 검색하기 위해 노력하고 있다. W3C는 RDF 메타데이터를 이용하여 웹에 있는 자원의 의미를 부여하는 표준을 제정하였다. 지금까지 RDF 메타데이터는 주로 웹에 있는 문서 데이터를 표현하는데 사용되어 왔으나 웹에 있는 응용 프로그램을 위한 메타데이터를 표현하는 데는 사용되지 않았다. 본 논문에서는 웹에 있는 응용프로그램을 검색하기 위해 RDF 메타데이터를 이용하는 방법을 제안한다. 우선 응용프로그램의 정보를 저장하는 RDF 데이터 모델을 정의하고, RDF 데이터 모델을 참조하는 RDF 스키마를 정의한다 그리고 적용 가능성을 보이기 위해 응용프로그램을 검색하는 시스템 prototype을 설계한다. 이 시스템은 사용자가 필요로 하는 응용프로그램을 좀 더 쉽게 얻을 수 있는 기대 효과를 가지며, 응용프로그램에 대한 검색 기능 향상의 효율성을 기할 수 있다.
W3C(World Wide Web Consortium)에서는 DCAT(Data Catalog Vocabulary)이라는 RDF(Resource Description Framework) 기반의 메타 데이터 표준을 제시한 바 있고 세계 각국에서 적용되고 있다. DCAT은 웹에서 발행된 데이터 카탈로그 간의 상호운용성 향상을 위해 설계된 RDF 어휘로 W3C에서 2014년 웹 표준으로 권고 승인되었다. 상호운용성 및 통합성을 고려할 때, 교통부문의 메타 데이터도 RDF 기반의 DCAT 형식을 채택하되, 교통데이터 특성에 맞게 수정 보완하는 것이 필요할 것이다. 교통데이터의 복잡한 관계를 이용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 하는 데에 RDF 그래프 형태의 시각화가 효과적일 것으로 판단된다. 본 연구에서는 RDF 기반의 메타 데이터 표준이 제정되고 광범위하게 사용되는 추세에 맞춰, 교통데이터에서 나타내어야 하는 데이터 간의 관계를 RDF 그래프 형식으로 표현하기 위한 어휘를 개발하고, RDF 그래프 형식으로 나타낸 데이터 맵을 예로 제시하였다. 본 연구결과는 DCAT 기반의 교통 메타 데이터 구축의 방향을 제시하고, 복잡한 데이터 관계를 시각적으로 직관적으로 이해하고 이용자가 필요한 데이터를 효율적으로 검색하는 데이터 검색시스템의 기반이 될 것으로 기대된다.
지능형 웹의 확장을 위해 링크드 데이터(Linked Open Data)를 통한 표준화 연구가 활발하게 진행되고 있다. 뿐만 아니라 링크드 데이터는 RDF, SPARQL을 이용한 정보를 더욱 더 지능적이고 다양한 분야에 적용 할 수 있는 방법으로 제시되고 있다. 하지만 이기종 환경에서는 각각 서로 다른 데이터 형식을 지니게 되므로 통합환경을 구축하는데 어려움이 따른다. 이를 위해 본 논문에서는 다양한 이기종 환경에서의 데이터 형식 변환이 가능한 RDF 컨버터를 제안한다. 제안하는 RDF 컨버터는 SPARQL를 비롯한 다양한 질의어로 데이터의 효율적인 분석, 변환이 가능하다. 성능평가를 통해 RDB 데이터 형식 분석과 RDF 데이터 변환에 대한 정확도를 확인하였고 D2RQ와 Jena2의 비교를 통해 서로 다른 RDB 데이터가 D2RQ에서 변환시간이 4.2% 빠르다는 성능을 증명하였다.
차세대 웹으로 인식되고 있는 시맨틱 웹에서는 정보 리소스의 개념과 의미적 관계를 정의하는 메타데이터와 온톨로지의 역할이 무엇보다 중요시되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마 같은 시맨틱 웹 언어로 표현되어 있는 시맨틱 데이터의 효과적인 저장 및 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 RDF와 RDF 스키마를 함께 고려하여 시맨틱 웹 데이터의 질의 유형을 크게 3가지로 분류하였다. 그리고 RDF와 RDF 스키마가 그래프 데이터 모델로 표현이 가능하고 다양한 질의의 형태가 그래프 모델에서 추출 가능한 경로식으로 표현될 수 있다는데 초점을 맞추고 효율적인 질의 처리를 위한 저장 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 저장 구조는 RDF와 RDF 스키마에 기본적으로 기술되어 있는 클래스, 프로퍼티, 리소스에 대한 정의나 계층 정보는 물론 추출 가능한 모든 경로 정보를 유지할 수 있다. 본 논문에서 제안한 저장 기법을 통해 일반적인 질의 유형은 물론 그래프 모델 상의 복잡한 경로식으로 표현되는 질의 유형에 대해서도 테이블의 조인 횟수를 최소화하면서 특정 클래스나 프로퍼티로부터 시작하는 모든 경로에 대한 질의 처리가 가능한 장점이 있다.
본 논문에서는 대용량 RDF의 효율적인 저장을 위하여 관계 정보와 데이터 정보를 분리한 새로운 방식의 저장 구조를 제안하였다. 제안 방식은 기존의 저장 방식에 비해 데이터의 중복을 최소화하여 대량의 RDF 데이터를 효율적으로 저장할 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 저장 방식을 이용하여 트리플 형태의 관계 정보 릴레이션과 데이터 정보 릴레이션에서 필요한 데이터를 분리 검색하여 결합하는 방식에 의해 RDF 데이터에 대한 질의 성능을 개선할 수 있다. 본 연구 결과는 RDF 데이타를 이용한 전자상거래, 시맨틱 웹, 지식관리 등과 같은 응용 분야에서 대량의 RDF 데이터의 효율적인 관리를 통하여 질의 성능을 개선할 수 있는 기반 기술로 사용할 수 있다.
최근 데이터를 활용한 분석에 대한 수요와 함께 분석 데이터인 지식 그래프의 크기는 점차 증가하여, 웹에서 수집한 데이터를 지식 그래프로 추출하였을 때 약 820억개의 엣지(Edge)를 가지는 수준까지 도달하였다. 많은 지식 그래프들은 웹 자원에 대한 메타데이터를 표현하기 위한 W3C 표준인 RDF(Resource Description Framework) 형식으로 표현되며, RDF 특성으로 인해 기존의 RDF 저장소들은 대량 RDF 데이터를 압축하고 저장할 때 처리 시간의 오버헤드가 발생하는 문제점을 가진다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해, 맵리듀스를 사용하여 대량 RDF 데이터를 정수 ID로 압축 변환하고, 수직 분할하여 저장하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 RDF-3X와 비교하였을 때 최대 25.2배, H2RDF+와 비교하였을 때 최대 3.7배까지의 높은 성능 향상을 보였다.
RDF는 다양한 응용 분야에서 정보의 표현 및 저장 수단으로 활용되고 있으며, 차세대 웹으로 촉망받고 있는 시맨틱 웹에서는 중요한 기반구조의 역할을 갖고 있다. RDF 메타데이터의 저장과 검색 기능을 제공하기 위하여 개발된 기존 시스템들의 단점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 새로운 RDF 메타데이터 저장 구조를 설계하고, 이를 구현한 시스템 SMARTTriple을 개발하였다. 이 시스템은 기존 시스템보다 우수한 성능을 갖는 RDF 메타데이터에 대한 효율적인 저장 및 검색 기능을 제공함으로써 향후 RDF 표준을 이용하는 웹 기반 응용 시스템의 연구와 개발에 좋은 도구를 제공하게 될 것이다.
최근 대규모 RDF 데이터를 효과적으로 분산 저장 및 관리하기 위해 RDF 분할 기법의 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 지속적으로 데이터의 추가 및 변경이 발생하는 동적 환경에서 부하 분산을 지원하는 RDF 동적 분할 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 그래프 분할을 수행하기 위한 기준으로 질의에 의해 사용된 RDF 데이터의 사용 빈도에 따라 클러스터와 서브 클러스터 그룹을 생성한다. 생성된 클러스터와 서브 클러스터는 분산된 서버의 부하 및 저장되는 데이터 크기를 고려하여 분할을 수행한다. 이를 통해 지속적인 데이터 변경 및 추가로 인해 특정 서버에 대한 데이터 집중을 해결하고 서버들간에 효율적인 부하 분산을 수행한다. 성능평가를 통하여 분산 서버에서 제안하는 기법이 기존 분할 기법에 비해 질의 수행 시간이 크게 향상됨을 보인다.
시멘틱 웹상에서는 정보 리소스들이 서로 의미적으로 연결되어. 이를 컴퓨터가 처리할 수 있다. Resource Description Framework (RDF)는 이런 의미적 연결성을 제공한다. 시멘틱 웹이 발전하기 위해서는 RDF 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 방법이 매우 중요하다. 본 논문에서는 RDF 데이터를 XML 데이터베이스 시스템에 저장하고 이를 검색하는 기법을 제안한다 XML 데이터베이스 시스템을 사용함으로써 XML 데이터와 RDF 데이터를 통합적이고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한. 효율적인 검색 방법과 성능을 향상시킬 수 있는 방법들을 제안하고 있다. 논문에서 제안한 질의 처리 기법은 기존 연구 보다 나은 성능을 보여준다.
상이한 메타데이터형식 상호간 어의적인 연계성을 확보하는 일은 메타데이터의 재사용성을 가능하게 할 뿐 아니라 메타데이타 처리에 일관성을 제공할 수 있다는 점에서 대단히 중요한 요인이라 할 수 있다. 이를 위해 RDF에 대한 제반 특성을 검토하고, 어의적 연계성을 위한 공통요소를 추출하였다. 이들 공통요소를 RDF스키마명세와 구문명세에 기반하여 공통스키마로 설계함으로써 어의적 연계성을 확보한 메타데이터스키마 설계에 기반으로 삼았으며, 공통스키마의 활용을 제시하기 위해 KORMARC를 표본으로 스키마를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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