미디어 온톨로지의 시공간 정보 확장을 위한 분산 인메모리 기반의 대용량 RDFS 추론 및 질의 처리 엔진 


43권  9호, pp. 963-973, 9월  2016


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  요약

대용량 미디어 온톨로지를 이용하여 의미 있는 지능형 서비스를 제공하기 위해 기존의 Axiom 추론뿐만 아니라 다양한 추론을 활용하는 지식 확장이 요구되고 있다. 특히 시공간 정보는 인공지능 응용분야에서 중요하게 활용될 수 있고, 시공간 정보의 표현과 추론에 대한 중요도는 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 공간 정보를 추론에 활용하기 위해서 공공 주소체계에 대한 LOD를 대용량 미디어 온톨로지에 추가하고, 이러한 대용량 데이터 처리를 위해 인메모리 기반의 분산 처리 프레임워크를 활용하는 공간 추론을 포함하는 RDFS 추론 시스템을 제안한다. 또한 추론을 통해 확장된 데이터를 포함하는 대용량 온톨로지 데이터를 대상으로 하는 분산 병렬 시공간 SPARQL 질의 처리 방법에 대해서 설명한다. 제안하는 시스템의 성능을 측정하기 온톨로지 추론과 질의 처리 벤치 마킹을 위한 LUBM과 BSBM 데이터셋을 대상으로 실험을 진행했다.


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  논문 참조

[IEEE Style]

W. Lee, N. Lee, M. Jeon, Y. Park, "Distributed In-Memory based Large Scale RDFS Reasoning and Query Processing Engine for the Population of Temporal/Spatial Information of Media Ontology," Journal of KIISE, JOK, vol. 43, no. 9, pp. 963-973, 2016. DOI: .


[ACM Style]

Wan-Gon Lee, Nam-Gee Lee, MyungJoong Jeon, and Young-Tack Park. 2016. Distributed In-Memory based Large Scale RDFS Reasoning and Query Processing Engine for the Population of Temporal/Spatial Information of Media Ontology. Journal of KIISE, JOK, 43, 9, (2016), 963-973. DOI: .


[KCI Style]

이완곤, 이남기, 전명중, 박영택, "미디어 온톨로지의 시공간 정보 확장을 위한 분산 인메모리 기반의 대용량 RDFS 추론 및 질의 처리 엔진," 한국정보과학회 논문지, 제43권, 제9호, 963~973쪽, 2016. DOI: .


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