본 논문은 영상의 메타데이터를 RDF를 이용하여 표현, 저장하고, SPARQL을 이용하여 검색하는 솔루션을 구현하여, RDF와 SPARQL을 통한 멀티미디어 파일의 메타데이터 관리 방안을 제시한다. 솔루션은 Jena2 프레임워크 기반으로 구현하였으며, Controller, EXIF Extractor, Metadata Schema, RDF Generator, Repository Manager, SPARQL Executor의 모듈로 구성된다.
시맨틱 웹은 현재 웹의 확장된 개념으로 사람뿐만 아니라 컴퓨터 스스로가 데이터를 이해하고 처리할 수 있도록 정보에 의미를 부여하는 것이다. 시맨틱 웹 데이터를 기술하는 RDF를 통해 메타데이터를 표현하고 의미론적 추론이 가능하게 되었다. 따라서 기존에 일반 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 키워드 검색 방법을 시맨틱 웹 데이터인 RDF/RDF 스키마에 적용함으로써 차세대 웹으로 인식되고 있는 시맨틱 웹을 일반 사용자도 쉽게 활용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 RDF 문서의 효율적인 검색을 위해 RDF 인스턴스와 RDF 스키마 정보를 저장하고, 키워드, 속성, 클래스 타입의 복합 조건 검색을 만족시키는 키워드 인덱스와 스키마 테이블 구조를 제안한다. 본 논문에서 제안한 구조는 다양한 조건들을 만족하는 리소스 정보의 빠르고 정확한 검색이 가능하도록 한다.
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.
시맨틱 웹의 확산을 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하는 연구가 활발히 진행 중이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하기 위한 연구들은 관계형 데이터베이스의 구성 요소와 RDF 구성 요소를 매핑하는 방식인 RDB to RDF 매핑 모델을 주로 사용한다. 하지만 지금까지 제안된 매핑 모델들은 그 표현방식이 서로 다르며, 이는 사용자의 접근성과 재사용성을 떨어트린다. 이로 인해 표준화된 매핑 언어의 필요성이 대두되었으며, W3C에서는 RDB to RDF 모델의 표준 매핑 언어로서 R2RML을 제안하였다. R2RML은 관계형 데이터베이스 스키마 정보만을 RDF로 변환하는 특징을 가진다. 이와 같은 이유로 관계형 데이터베이스의 테이블 명, 컬럼 명 사이의 관계정보에 대한 온톨로지를 추가할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 구성 요소의 의미 관계를 고려한 RDB to RDF 매핑 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 R2RML에서 정의한 관계형 데이터베이스의 스키마 정보에 RDFS 속성 정보를 확장하여 매핑 정보를 생성한다. 이러한 매핑 정보는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDFS 속성 정보가 포함된 RDF로 변환시킨다. 이 논문에서는 제안 시스템을 자바 기반의 프로토타입으로 구현하며, 비교 평가를 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDF로 변환하는 실험을 수행하고 결과를 D2RQ, RDBToOnto, Morph와 비교한다. 제안 시스템은 다른 연구들에 비해 변환한 온톨로지가 풍부한 의미관계를 표현하며, 데이터 변환 시간에서 가장 우수한 성능을 보인다.
정보의 단순한 연결을 표현하는 현재 웹 환경의 한계를 보완하기 위해 차세대 웹으로서 평가되고 있는 시맨틱 웹에서는 정보 리소스의 의미와 개념적 관계를 정의하는 메타데이터와 온톨로지의 역할이 무엇보다 중요시되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마와 같은 표준 언어로써 표현되는 메타데이터와 온톨로지의 효과적인 저장과 검색의 방법이 필요하다. RDF와 RDF 스키마는 그래프 모델로서 표현이 가능하고 다양한 질의의 형태가 그래프 형태에서 추출 가능한 경로 형식으로 표현들 수 있기 때문에 보다 효율적인 질의 처리를 위해서는 경로 정보의 저장에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 기반으로 RDF와 RDF 스키마의 기본적인 정보와 특정 클래스, 프로퍼티, 리소스로 시작하는 경로 정보를 함께 저장할 수 있는 저장 구조를 제안한다.
RDF의 활용이 증가하면서 RDF데이터를 저장하는 방법 또한 많은 연구가 이루어졌다. 그래프 형태인 RDF 데이터를 테이블로 바꿀 때, 동일한 데이터가 중복 저장되어 검색 시 불필요한 연산을 하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 중복저장 및 불필요한 검색을 줄이기 위해 색인을 주어(S), 목적어(O) 색인과 이들의 중복 값을 별도의 색인을 만들고, 검색 시 중복 값을 확인하여 필요한 색인만 검색하는 기법을 제안한다. 실험에서 본 기법을 사용하여 불필요한 검색을 줄여서 전체적인 검색 시간이 줄어드는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 링크드 데이터를 위한 대용량 RDF 저장 및 검색 시스템을 제안한다. 현재 링크드 데이터에 대한 핵심 이슈는 링크드 데이터의 효율적인 저장과 검색, 그리고 활용 애플리케이션 개발이다. 제안 시스템은 저장 관리자, 인덱스 구조, 그리고 질의 처리기로 구성되어 있다. 저장 관리자는 대용량 RDF 데이터를 처리하기 위해 그래프 데이터베이스에 데이터를 분산 저장하며, 인덱스 구조는 다차원 히스토그램, 보조 인덱싱, 그리고 그래프 인덱싱 기법이 구현된다. 질의 처리기는 SPARQL 또는 NoSQL 질의를 사용하여 질의 최적화 및 랭킹기법이 적용된 RDF 트리플 검색을 수행한다.
링크드오픈데이터를 통해 다양한 분야의 RDF 데이터가 공개되고 있으며 그 양이 지속적으로 증가하고 있다. RDF 데이터는 그래프 형태이기 때문에 대용량 RDF 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 그래프 데이터베이스에 대한 연구가 중요하다. 2개의 RDF 리소스가 그래프 상에서 연결됐는지 여부를 알아내는 기능은 RDF 요소간 연관관계를 식별하는 데에 관련이 있기 때문에 그래프 데이터베이스의 중요한 기능 중 하나이다. 대용량 그래프 데이터에 대한 그래프 도달가능성을 빠르게 처리하기 위해서 2-Hop 레이블링 변형들이 제안됐다. 최근에 2-Hop 레이블 크기를 줄이기 위해 2-Hop 레이블링이 진행되기 전에 노드 아이디를 부여하는 방법이 제안됐다. 하지만 그래프의 지역 정보만을 활용하기 때문에 복잡한 형태의 그래프에 대해서는 비효율적이라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 그래프의 전역 정보를 반영할 수 있는 Topological Sort를 활용한 노드 아이디 부여 기법에 대한 설계를 제안한다.
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.
웹이 보편화되고 웹 기반 학습을 관리하고 제공해 주는 학습관리시스템이 늘어남에 따라 이제 학습자는 시공간에 제약을 받지 않는 학습 환경을 체험 할 수 있게 되었다. 하지만 기존의 학습 관리 시스템들은 적합한 학습을 제공하기 위해 유용하고 적합한 메타데이터를 사용하고 있지 않다 이러한 문제점을 해결하기 위해서 학습관리 시스템에서는 학습자에게 다양한 학습 체험과 향상된 검색 능력을 제공할 수 있도록 학습자의 특성이나 많은 자원에 관한 학습 메타데이터를 자유롭게 정의하고 관리해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 학습관리시스템에서 부가적인 학습 메타데이터를 사용할 수 있도록 하기 위하여 시맨틱 웹의 기반이 되는 언어인 RDF(Resource Description Framework)를 이용한 검색 방법과 학습 메타데이터 제작하고 관리할 수 있는 방법을 두 가지 형태로 제안하였다. 차세대 메타데이터 관리 방법을 통해 교수자는 빠르고 편리하게 차세대 학습 메타데이터를 작성하고 저장할 뿐 아니라 학습자에게 정확하고 확장된 검색방법을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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