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온톨로지에서의 그래프 레이블링을 이용한 효율적인 트랜지티브 클로저 질의 처리
김종남(Jongnam Kim),정준원(Junwon Jung),민경섭(Kyeung-Sub Min),김형주(Hyoung-Joo Kim) 한국정보과학회 2005 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.32 No.5
온톨로지는 특정 개념에 대한 부가정보 및 개념간의 관계를 기술하는 방법으로서 고차원의 웹과 서비스를 실현하기 위한 시멘틱 웹, 그리고 지식관리 시스템을 비롯한 다양한 응용분야의 요구와 관심이 증가하면서 그 중요성이 대두되고 있다. 온톨로지에서 정보에 대한 접근은 특정 개념과 특정 관계를 가지는 데이타를 찾는 것이 주를 이루는데, 이러한 관계가 주로 트랜지티브 관계이기 때문에 트랜지티브 질의를 처리하는 것이 많은 비중을 차지한다. 또한 이와 같은 트랜지티브 클로저 질의 처리는 재귀호출의 형태로서 그 처리 비용 또한 매우 크다. 본 논문에서는 이와 같은 트랜지티브 클로저 질의의 효율적 처리를 지원하기 위한 방법으로써 그래프 레이블링을 이용한 전처리 기법을 제안한다. 이 기법은 저장 공간을 효율적으로 사용하고 알고리즘도 단순한 특징을 가지기 때문에 트랜지티브 클로저 질의에 대한 응답 시간을 줄이는 장점을 가지게 된다. 그리고 이와 같이 제안한 기법에 대해 기존 시스템들과 비교해 봄으로써 그래프 레이블링을 이용한 기법이 대용량 온톨로지에서의 트랜지티브 클로저 질의 처리에 효율적임을 보이고자 한다. Ontology is a methodology on describing specific concepts and their relationships, and it is being considered important more and more as semantic web and variety of knowledge management systems are being highlighted. Ontology uses the relationships among concepts to represent some concrete semantics of specific concept. When we want to get some useful information from ontology, we severely have to process the transitive relationships because most of relationships among concepts represent transitivity. Technically, it causes recursive calls to process such transitive closure queries with heavy costs. This paper describes the efficient technique for processing transitive closure queries in ontology. To the purpose of it, we examine some approaches of current systems for transitive closure queries, and propose a technique by graph labeling scheme. Basically, we assume large size of ontology, and then we show that our approach gives relative efficiency in processing of transitive closure queries.
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김정민(Jungmin Kim),박철만(Chulman Pak),정준원(Junwon Jung),이한준(Hanjun Lee),민경섭(Kyoungsub Min),김형주(Hyoung-Joo Kim) 한국정보과학회 2004 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.10 No.1
시맨틱 웹은 지능적인 서비스를 제공하기 위한 새로운 웹 환경이다. 시맨틱 웹을 구현하기 위해 많은 새로운 노력들이 진행되어 왔다. 이 중에서 가장 기본적이고 중요한 것은 의미 정보를 표현, 저장, 질의, 관리해 주는 온톨로지 관리 시스템이다. 우리는 이와 같은 기능을 제공하기 위한 새로운 시스템으로서, 토픽맵 모델을 기반으로 한 효율적인 온톨로지 관리 시스템인 K-Box를 구현하였다. K-Box는 온톨로지 관리를 위한 기본적인 기능들을 제공하며, 이질적인 저장소들을 일관된 인터페이스로 접근할 수 있도록 함으로써 저장 장치 독립성을 제공하였다. 또한, 저장 관리되는 모든 온톨로지들의 무결성을 보장하기 위한 새로운 기법과 사용자 관심을 중심으로 한 온톨로지 검색 지원을 위한 방법을 제안하였다. 마지막으로, 우리는 여러 온톨로지들을 적용해 봄으로써 K-Box 시스템이 효율적으로 사용 가능함을 확인하였다. The Semantic Web introduces the next generation of the Web by establishing a semantic layer of machine-understandable data to enable machines(i.e intelligent agents) retrieve more relevant information and execute automated web services using semantic information. Ontology-related technologies are very important to evolve the World Wide Web of today into the Semantic Web in representation and share of semantic data. In this paper, we proposed and implemented the efficient ontology management system, K-Box, which constructs and manages ontologies using topic maps. We can use K-Box system to construct, store and retrieve ontologies. K-Box system has several components: Topicmap Factory, Topicmap Provider, Topicmap Query Processor, Topicmap Object Wrapper, Topicmap Cache Manager, Topicmap Storage Wrapper.
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관계형 데이타베이스 기반의 RDF와 OWL의 저장 및 질의처리
정호영(Hoyoung Jeong),김정민(Jungmin Kim),정준원(Junwon Jung),김종남(Jongnam Kim),임동혁(Donghyuk Im),김형주(Hyoung-Joo Kim) 한국정보과학회 2005 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.11 No.5
컴퓨터의 발전에도 불구하고 수많은 전자 문서가 범람하는 현재와 같은 상황에서 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서 데이타를 얼마나 빠르게 처리하는지 보다 얼마나 의미 있는 정보를 얻을 수 있는지가 중요한 문제가 되고 있다. 이에 웹 자원에 대해 지식기반의 메타 데이타를 기술하고 이를 이용한 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 것이 시멘틱 웹이다. 또한 시멘틱 웹이 발전함에 따라 웹 자원 못지않게 지식자원에 대한 중요성도 커질 수 밖에 없다. 본 논문에서는 시멘틱웹을 기술하는 W3C표준 언어인 OWL에 대해 효율적이고 의미 있는 질의처리를 제공할 수 있는 데이타베이스의 저장 시스템 및 OWL-QL 질의 처리기를 제공한다. In spite of the development of computers, the present state that a lot of electronic documents are overflowing makes it more difficult for us to get appropriate information. Therefore, it’s more important to focus on getting meaningful information than processing the data quickly. In this context, Semantic Web enables an intelligent processing by adding semantic metadata on your web documents. Also, as the Semantic Web grows, the knowledge resources as well as web resources are getting more and more importance. In this paper, we propose an OWL storage system aiming at an intelligent processing by adding semantic metadata on your web documents, plus a system aiming at an OWL-QL Query Processing.
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김정민(Jungmin Kim),박철만(Chulman Park),정준원(Junwon Jung),이한준(Hanjun Lee),정호영(Hoyoung Jung),민경섭(Kyungsub Min),김형주(Hyungjoo Kim) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1A
지식관리시스템의 지식 분류 체계가 지식맵이며 이 지식맵을 이용하여 지식 서비스가 제공된다. 그러나 현재의 지식맵은 비표준적인 지식 네트웍 구조와 정적인 분류체계라는 문제를 가진다. 문제 해결 방법은 지식맵은 온톨로지를 적용해서 표준성, 의미 기반의 지식 네트웍 구조, 동적인 지식분류, 자동화된 지식 서비스를 제공하는 새로운 개념의 지식맵을 구현하는 것이다. 본 논문에서는 토픽맵 모델을 기반으로 온톨로지를 생성, 저장 검색하는 효율적인 온톨로지 관리 시스템인 K-Box를 구현하였다. K-Box는 온톨로지 관리를 위한 기본적인 기능들을 제공하며, 이질적인 저장소들을 일관된 인터페이스로 접근할 수 있도록 함으로써 저장 장치 독립성을 제공하였다. 또한, 저장 관리되는 모든 온톨로지들의 무결성을 보장하기 위한 새로운 기법과 사용자 관심을 중심으로 한 온톨로지 검색 지원을 위한 방법을 제안하였다. 마지막으로, 우리는 여러 온톨로지들을 적용해 봄으로써 K-Box 시스템이 효율적으로 사용 가능함을 확인하였다.
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RDF 문서의 저장소와 RDQL 질의 처리기의 설계 및 구현
정호영(Hoyoung Jeong),김정민(Jungmin Kim),정준원(Junwon Jung),김종남(Jongnam Kim),임동혁(Donghyuk Yim),김형주(Hyoung-Joo Kim) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.33 No.4
컴퓨터의 발전에도 불구하고 수많은 전자 문서가 범람하는 현재와 같은 상황에서 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서 데이타를 얼마나 빠르게 처리하는지 보다 얼마나 의미 있는 정보를 얻을 수 있는지가 중요한 문제가 되고 있다. 이에 웹 자원에 대해 지식기반의 메타 데이타를 기술하고 이를 이용한 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 것이 시멘틱 웹이다. 또한 시멘틱 웹이 발전함에 따라 웹 자원 못지않게 지식자원에 대한 중요성도 커질 수 밖에 없다. 본 논문에서는 웹 자원에 대해 지식구조를 기술하여 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 RDF에 대해 관계형 데이타베이스 모델을 설계하고 저장 시스템을 통해 의미 있는 질의를 처리할 수 있는 질의 처리기를 설계 및 구축하여 효율적인 메타 데이타의 저장, 관리 및 질의를 지원하고자 한다. 저장을 위한 모델은 관계형 모델을 사용함으로써 객체형 모델이나 메모리 모델을 사용하는 한계점을 극복할 수 있을 것이다. In spite of computer’s development, the present state of a lot of electronic documents overflowed it’s going to be more difficult to get appropriate information. Therefore it’s more important to get meaningful information than to focus on the speed of processing. Semantic web enables and intelligent processing by adding semantic meta data on your web documents. Also as the semantic web grows, the knowledge resource is more important. In this paper, we propose a RDF storage system using relational database model aimed at intelligent processing by adding semantic meta data on your web documents, also a query processor aimed at query processing through the storage system. By using relational model, we could overcome a weakness of object or memory model.
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