LOD 연결 신뢰성 향상을 위한 문법요소 보완적 연결성 평가 기법 = A Syntax Added Link Evaluation Technique for Improving Trustworthiness of LOD’s Linkages

국문 초록 (Abstract)

LOD(Linking Open Data) 데이터집합은 개념에 대한 명세인 온톨로지에 기반하여 주어, 술어, 목적어로 작성된 RDF 트리플들로 구성되며 이를 공개 시 Linked Data 원칙에 의거하여 기존의 여러 LOD 데이터집합들과 연결시킴으로써 지식의 확장을 이룰 수 있도록 한다. 그러나, 의미적으로 유사한 사실들이 여러 LOD 데이터집합들에 걸쳐 상이한 형태로 존재하는 경우 이들의 유사성을 평가하여 연결을 결정하는 것은 어려운 문제이다. 기존 연구에서는 소스와 타겟 LOD 데이터집합의 술어들을 지정하고 이와 연결된 목적어 값들을 비교하는 방식으로 유사성을 평가하였다. 본 논문에서 제안하는 SALE(Syntax Added Link Evaluation)은 목적어 값 비교에 더하여 술어가 RDFS/OWL에서 가지는 문법적 의미를 면밀히 고찰하고 가중치를 부여한 후 유사성을 평가한다. SALE의 보다 정교한 평가구조는 연결의 신뢰수준을 향상시킨다. 또한, SALE은 연결 평가값을 분석한 결과를 LOD 공개자에게 제공하고 필요한 경우 가중치를 재조정하여 유사성 재평가를 요청할 수 있도록 함으로써 최종 연결의 신뢰성을 재차 개선한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

LOD(Linking Open Data) datasets are composed of RDF triples which are formed with subject, predicate, object and based on the ontology, a specification of a conceptualization. Publication of them leads to the knowledge expansion by linking them with other LOD datasets in accordance with the principles of linked data. If semantically similar things are spread over various LOD datasets but exist as different ones, however, it is difficult to evaluate the similarities and decide their linkages. Previous work evaluated the similarities by specifying the predicates and comparing their objects’ values of RDF triples in the source and the target LOD datasets. SALE(Syntax Added Link Evaluation), in addition to the comparison of objects’ values, gives careful consideration to the syntactic meanings of predicates in RDFS/OWL, assigns weight values to the predicates, and then evaluates the similarities. SALE’s elaborative evaluation improves the trustworthiness of links. SALE reports the analysis results of link evaluation to a publisher of the LOD dataset who may adjust weight values and request re-evaluation to improve the trustworthiness of final links.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 관련 연구
• 3. 문법요소 보완적 연결성 평가(Syntax AddedLink Evaluation: SALE)
• 4. 실험 및 평가
• 5. 결론 및 향후 연구
• References

참고문헌 (Reference)

1 R. Vesse, "dotNetRDF An Open Source C# .Net Library for RDF"

2 J. Volz, "Silk - A Link Discovery Framework for the Web of Data" 2009

3 F. Scharffe, "RDF-AI: An Architecture for RDF Datasets Matching, Fusion, and Interlink" 2009

4 SWEO Community Project, "Linking Open Data"

5 C. Bizer, "Linked data - the story so far" 5 (5): 1-22, 2009

6 T. Berners-Lee, "Linked Data"

7 A.-C. Ngonga Ngomo, "LIMES - A Time- Efficient Approach for Large-Scale Link Discovery on the Web of Data" 2312-2317, 2011

8 T. Heath, "Heath, C" Morgan & Claypool 2011

9 SeongHun-Cho, "Does the Seoul Metropolitan Government benchmark White House's website? Why?"

10 Y. Raimond, "Automatic Interlinking of Music Datasets on the Semantic Web" 2008