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논문 상세정보

초록

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 못지 않게 지식자원에 대한 중요성도 커질 수밖에 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.

Abstract

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.

참고문헌 (10)

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