과학 공학 분야의 사이버 인프라스트럭쳐는 다양한 도메인에서 수행되는 연구 활동을 통해서 얻어지는 다양한 형식의 데이타들뿐만 아니라 이런 데이타를 저장 관리하기 위한 이질적인 저장소들의 통합이 요구되고 있다. 데이타 통합 작업의 어려움은 다음과 같다: (1) 시스템 독립적인 다중 데이타 스키마 지원, (2) 다양하게 변화하는 스키마들의 쉬운 관리, (3) 직관적인 스키마 맵핑. 이 같은 문제를 해결하기 위해서, 우리는 XML Schema를 이용해서 과학 분야의 데이타 모델을 정의하고 RDF기반의 스키마 맵핑을 이용해서 의미적으로 통합할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. XML Schema기반의 데이타 모델 정의 방법은 실험 데이타들을 과학자들이 직관적이고 간편하게 표현 할 수 있게 해주며, 이 데이타 모델은 많은 시스템에서 사용중인 XML DBMS를 그대로 이용할 수 있는 장점이 있다. 또한, 스키마 맵핑을 위해서 RDF로 구축된 온톨로지를 이용해서 XML Schema로 정의되어 있는 스키마의 구조적인 관계를 정의하고, 맵핑 정보를 이용해서 통합 질의를 수행한다. 우리는 제안 시스템의 프로토타입을 토목 공학 분야 프로젝트인 KOCED에 적용하였다.
과학 공학 분야의 사이버 인프라스트럭쳐는 다양한 도메인에서 수행되는 연구 활동을 통해서 얻어지는 다양한 형식의 데이타들뿐만 아니라 이런 데이타를 저장 관리하기 위한 이질적인 저장소들의 통합이 요구되고 있다. 데이타 통합 작업의 어려움은 다음과 같다: (1) 시스템 독립적인 다중 데이타 스키마 지원, (2) 다양하게 변화하는 스키마들의 쉬운 관리, (3) 직관적인 스키마 맵핑. 이 같은 문제를 해결하기 위해서, 우리는 XML Schema를 이용해서 과학 분야의 데이타 모델을 정의하고 RDF기반의 스키마 맵핑을 이용해서 의미적으로 통합할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. XML Schema기반의 데이타 모델 정의 방법은 실험 데이타들을 과학자들이 직관적이고 간편하게 표현 할 수 있게 해주며, 이 데이타 모델은 많은 시스템에서 사용중인 XML DBMS를 그대로 이용할 수 있는 장점이 있다. 또한, 스키마 맵핑을 위해서 RDF로 구축된 온톨로지를 이용해서 XML Schema로 정의되어 있는 스키마의 구조적인 관계를 정의하고, 맵핑 정보를 이용해서 통합 질의를 수행한다. 우리는 제안 시스템의 프로토타입을 토목 공학 분야 프로젝트인 KOCED에 적용하였다.
Cyber-infrastructures for scientific and engineering applications require integrating heterogeneous legacy data in different formats and from various domains. Such data integration raises challenging issues: (1) Support for multiple independently-managed schemas, (2) Ease of schema evolution, and (3...
Cyber-infrastructures for scientific and engineering applications require integrating heterogeneous legacy data in different formats and from various domains. Such data integration raises challenging issues: (1) Support for multiple independently-managed schemas, (2) Ease of schema evolution, and (3) Simple schema mappings. In order to address these issues, we propose a novel approach to semantic integration of scientific data which uses XML schemas and RDF-based schema mappings. In this approach, XML schema al-lows scientists to manage data models intuitively and to use commodity XML DBMS tools. A simple RDF-based ontological representation scheme is used for only structural relations among independently-managed XML schemas from different institutes or domains We present the design and implementation of a prototype system developed for the national cyber-environments for civil engi-neering research activities in Korea (similar to the NEES project in USA) which is called KOCEDgrid (http://www.koced.net).
Cyber-infrastructures for scientific and engineering applications require integrating heterogeneous legacy data in different formats and from various domains. Such data integration raises challenging issues: (1) Support for multiple independently-managed schemas, (2) Ease of schema evolution, and (3) Simple schema mappings. In order to address these issues, we propose a novel approach to semantic integration of scientific data which uses XML schemas and RDF-based schema mappings. In this approach, XML schema al-lows scientists to manage data models intuitively and to use commodity XML DBMS tools. A simple RDF-based ontological representation scheme is used for only structural relations among independently-managed XML schemas from different institutes or domains We present the design and implementation of a prototype system developed for the national cyber-environments for civil engi-neering research activities in Korea (similar to the NEES project in USA) which is called KOCEDgrid (http://www.koced.net).
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문제 정의
이 논문에서는 이질적인 데이타에 대한 효율적 공유 를 위한 XML Schema기반의 데이타 통합 방법을 제안 하였다. 먼저 같은 연구 분야의 데이타들이 실험 시설이 나 살험 조건에 따라서 다양하게 정의되야하는 특징이 있는 Metadata를 확장성 (flexible) 있는 XML Schema를 이용해 정의하였다.
이 논문에서는, 이질적인 데이타 자원으로부터 다양한 타입의 데이타들을 그리드 시스템간에서 효율적으로 검 색하고 공유하기 위해서 XML Schema를 이용해서 멀 티 데이타 모델을 정의하는 방법을 제안하고, 데이타 모델의 구조적인 차이점으로 인해서 통합 검색할 수 없는 XML Schema기반의 데이타 모델을 RDF/RDF Sche- ma를 이용해서 구조적 차이점을 표현하는 통합 온톨로 지를 구축하고, 이를 기반으로 해서 통합 검색하는 방안 을 제안한다.
가설 설정
다른 데이타 모델의 모든 요소들의 구 조적 차이는 다음의 3가지 관계로 정의 될 수 있다. 1. 이름은 다르지만 의미가 같은 것: Schema A에서 정 의한 Element와 Schema B에서 정의되어 있는 Element가 정의된 이름은 다르지만, 의미하는 것은 같은 경우 (/A/B equal /A'/B). 2.
우리가 제안하는 방법에서는 다양한 실험 시설의 스 키마를 독립적으로 관리하는 것을 가정한다. 이 스키마 관리 방법은 그림 2에서 자세히 볼 수 있다.
제안 방법
우리는 건축토목분야의 그리드 시스템인 K0CED[8] 에 본 논문의 방법을 적용하였다. KOCED의 다양한 건 축, 토목의 연구 분야에서 실험 정보를 공유하기 위해 각 실험에 맞는 데이타 모델올 정의하고 관리하기 위한 XML Schema 기반의 Tool을 구현하였다. 이 ISl을 이 용해서 새로운 데이타 모델을 XML Schema문법에 대해서 알고 있지 않아도 쉽게 작성할 수 있고, 또한 기존 에 등록된 Schema를 검색해서 자신이 표현하고자 하는 데이타 모델로 수정층].
[3이. 그래서 우리가 제안하는 방법은 각 시스템 별로 스키마를 독립적으로 관리한다. 예를 들어서 실험 사이 트 A에서 스키마를 생성했다고 가정하면, 사이트 日에서 는 이 스키마를 이용해서 새로운 스키마를 생성할 수 있다.
이 온톨로지는 지질학적인 특징들로 정리되어 있으며, 새롭게 추가되는 지도 이미지들을 구축된 분류 정보인 온톨로지와 연결시킴으로써, 사용자들이 통합 검색을 할 수 있기 하였다. 그러나 이 프로젝트는 데이타를 통합한 것이 아니라, 지구 과학의 분류 기준으로 사용되는 정보 들을 온톨로지로 구축하고, 연구를 통해서 얻어지는 이 미지 데이타들과 온톨로지로 표현된 분류 정보들의 관계를 온톨로지로 표현해서 관리하고, 분류 정보를 검색 조건으로 이용한 검색이 가능하도록 구축되어 있다. EDUTELLA와 Piazza는 다양한 포맷의 데이타들을 사용하게 되는 다른 시스템들간의 정보 상호 운용 서비스를 제공하는 시스템들이다[19, 2이.
데이타 모델 의 모든 요소들을 subject로 정의하고 이들의 하위 요 소(sub-element)들을 object로 정의하였다. 그리고 이들 간을 predicate를 이용해서 관계를 설정하였다. 우리는 앞에서 언급한 각 요소들간의 연관성과 element와 attri- bute들 간의 관계를 정의하기 위해서 3개의 predicated 정의하였다.
또한, 사용자들이 데이타 모델에 대한 정보 없이 시스 템에 등록되어 있는 메타데이타를 검색할 수 있도록, 구 축된 Ontology를 검색 조건으로 보여주고, 이 조건 중에 하나를 선택해서 질의어를 작성 할 수 있다. 그리고 하나의 조건만이 아닌 복수의 질의어를 입력하여, 효율적인 검색이 가능하도록 구현하였다. 이렇게 생성된 검색 질의어는 OGSA-DAI[9]를 통해서 그리드 시스템의 전체 데이타 베이스에 통합 질의를 실행하고 결과를 취 합해서 사용자에게 보여준다,
새롭게 주가되는 ComplexType인 eensorCtype: sensor)'를 'Equipments'에 추가해야 된다, "Sensorftype: sensor)'를 object로 정의하고 'Equipments'와 hasPro- perty 로 predicate 를 연결한다. 또한 'Sensor(type: sensor)'7} 가지고 있는 Sub-Elemenet인 4Name(xsd: string)'과 'Values(xsd:float)‘를 Ontology로 표현하기 위해서, 'Sensor(xsd:seiisor)'를 subject로, 'Name(xsd:string)'과 1Values(xsd:float)object로 하고, has- Property를 predicate로 정의해서 새로운 Description을 추가한다. 새롭게 추가된 'Sensor(type:sensor)‘의 'Name (xsd:string)'과 기존에 존재하는 'Sensor(xsd:string)'가 서로 같은 의미를 가지고 있기 때문에 두 Element에 대해서 앞에서 설명했던predicate중에 'equalproperty'로 관계를 설정하게 된다.
먼저 같은 연구 분야의 데이타들이 실험 시설이 나 살험 조건에 따라서 다양하게 정의되야하는 특징이 있는 Metadata를 확장성 (flexible) 있는 XML Schema를 이용해 정의하였다. 또한 사용자가 다양한 데이타 모델을 통합 검색하기 위해서 시스템에 등록되는 Metadata 데이타 모델의 각 Element간의 관계만을 통합 Onto- logy로 구축함으로서, 계속 변화하는 Schema에 대한 효율적인 관리와, 검색 방안을 개발하였다.
통합 검색은 RDF based-Query Generatore}- Ontology & Schema Searching component에 의흥H 서 이루 어 진다. 먼저 RDF base-Query Generatore- 사용자가 통합 검색을 할 수 있도록 통합 온톨로지를 분석하여 제공하고, 사용자가 선택한 온톨로지 정보를 기반으로 해서 전체 데이타 모델의 부분 구조 정보를 이용해 검색 질의어인 RDQL을 생성하게 된다. 여기서 생성된 질 의어들은 Ontology&Schema Searching component로 전달되어, 이를 데이타 모엘이 저장되어 있는 각 데이다 베이스에 맞는 XQuery의 질의어로 변환되게 된다.
이러한 구조적인 차이점을 극복하고 전체 스키마에 대해서 통합 검색하기 위해서는 두 스키마의 Element중 의미적으로 같으나 구조적으로 다른 Element들에 대한 구조적 관계 정보를 통합 온톨로지로정의 해야 된다. 먼저 Schema A에 대해서 RDF문장을 이용해서 subject 가 'Equipments'이고, 'Sensort(xsd:string)‘와 lDAQ- Board'가 object로 정의되어있고, 이들간의 predicate는 'hasProperty'로 정의되었다. 이렇게 구축된 Ontology는 Metadata 日가 등록되면서 다음과 같이 수정되어야 한다.
이 논문에서는 이질적인 데이타에 대한 효율적 공유 를 위한 XML Schema기반의 데이타 통합 방법을 제안 하였다. 먼저 같은 연구 분야의 데이타들이 실험 시설이 나 살험 조건에 따라서 다양하게 정의되야하는 특징이 있는 Metadata를 확장성 (flexible) 있는 XML Schema를 이용해 정의하였다. 또한 사용자가 다양한 데이타 모델을 통합 검색하기 위해서 시스템에 등록되는 Metadata 데이타 모델의 각 Element간의 관계만을 통합 Onto- logy로 구축함으로서, 계속 변화하는 Schema에 대한 효율적인 관리와, 검색 방안을 개발하였다.
우리는 다중 스키마들간의 구조적 차이점을 설명하기 위한 온톨로지를 구축하기 위해서 XML 스키마를 RDF로 표현해서 관리할 수 있도록 시스템을 디자인 하였다. 우리가 제안하는 방법과 기존 RDF기반의 온톨로지 방법과의 차이점은 우리는 온톨로 지를 구축하기 위한 기본정보인 개념(Concept)과 관계 (Relationship)정보를 표현하지 않고, 계층 구조적의 스 키마에 정의되어 있는 요소(Element)들간의 간단한 구 조적 차이점을 표현함으로써 스키마 맵핑을 한다.
우리가 제안하는 방법은 심플한 스키마 맵핑 기법이다. 새로운 Metadata가 추가되거나, 기존의 Metadata가 수정돼서 등록될 경우에, schema의 모든 element를 RDF로 변화해서 통합 Ontology에 추가하는 것은 아니 다.
XML Schema기반의 데이타 모델은 다른 데이타 모 델간의 구조적인 차이점으로 인해서 통합하는 것이 어 렵기 때문에, 이를 극복하기 위해서 우리의 스키마 맵핑 기법은 XML Schema로 정의되어 있는 데이타 모델의 요소들을 의미적인 관계로 표현함으로써 구조적 충돌을 해결하였다. 우리는 계층적 구조의 데이타 모델의 요소 들간 구조적 관계를 정의해서 통합 온톨로지를 구축하였다. 좀더 자세히 설명하면, 데이타 모델의 요소들의 구조적인 관계를 RDF[15]로 표현해서 통합 온톨로지를 구축하는 것이다.
이것은 SQL언어와 비슷하고 검색하고자 하는 요소들을 관계정보인 triple(subject, predicate, object)로 표현하여 검색할 수 있는 기능을 제공한다. 우리는 구조적 관계를 표현하고 있는 통합 온 톨로지를 구축하고 이들을 XQuery와 같은 구조적 검색 언어가 아니라 RDQL언어를 이용해서 검색함으로써 같은 의미이면서 다른 구조적 특징을 가지고 있는 데이타 모델을 통합 검색 할 수 있도록 하였다(그림 7).
다중 스키마(Multiple Schema)를 통합 검색 할 수 있도록 통합 질의를 생성하기 위해서, 우리는 스키마 맵 핑 기술을 이용한다. 우리는 다중 스키마들간의 구조적 차이점을 설명하기 위한 온톨로지를 구축하기 위해서 XML 스키마를 RDF로 표현해서 관리할 수 있도록 시스템을 디자인 하였다. 우리가 제안하는 방법과 기존 RDF기반의 온톨로지 방법과의 차이점은 우리는 온톨로 지를 구축하기 위한 기본정보인 개념(Concept)과 관계 (Relationship)정보를 표현하지 않고, 계층 구조적의 스 키마에 정의되어 있는 요소(Element)들간의 간단한 구 조적 차이점을 표현함으로써 스키마 맵핑을 한다.
그리고 이들 간을 predicate를 이용해서 관계를 설정하였다. 우리는 앞에서 언급한 각 요소들간의 연관성과 element와 attri- bute들 간의 관계를 정의하기 위해서 3개의 predicated 정의하였다.
데이다 모델링을 설계할 때 가장 많이 사용되는 방법 으로는 Entity-Relationship(E-R) Model, Object- Oriented Model, XML based Model등이 있다[4-6]. 이 논문에서는 최근에 많은 과학 분야에서 데이타와 메 타'데이타를 표현하고 정의하기 위해서 사용되는 XML Schema를 이용해서 데이타 모델을 표현할 것이다. 또한 일반적인 XML Schema기반의 데이타 모델링 기법 과 더불어 데이타 모델의 구조적 관계를 정의하기 위해서 RDF(Resource Description Framework)를 사용할 것이다.
EDUTELLA는 P2P Network상에서 의미적으로 데이터를 공유를 목표 로 하는 시스템이다. 이 시스템은 RDF를 이용해서 실제 데이터를 정의하고, RDQL(RDF질의어)을 이용해 데이터를 검색한다. 이기종 시스템의 데이터들 검색하기 위해서 정의되어 있는 변환 모듈을 통해서 입력된 RDQL질의들은 해당 데이터를 검색할 수 있는 형태로 번역되고 최종적으로 검색을 수행하는 방식이다.
그러나 NEESCen-trale 실험에 대한 전체적인 데이타 모델을 제시하고 있지 않기 때문에 과학자들이 데이타를 효과적으로 관 리 할 수 없으며, 데이타 모델이 고정되어 있기 때문에 과학자들의 실험을 수행하면서 새롭게 표현되는 데이타 모델을 적용할 수 없다, GEONgridCGeosciences Net- work)[3]는 지구과학 분야의 공동 연구를 위한 이미지 데이타를 통합 관리하기 위한 그리드 시스템으로서, 이 지도 정보인 이미지들을 통합 관리하고, 일관적인 사용자 인터페이스를 제공하여 통합 검색할 수 있도록 구축 하였다. 이 시스템은 이런 데이타들을 관리하기 위해서 ONL을 이용해서 온톨로지 기반의 검색을 구현하였다. 이 온톨로지는 지질학적인 특징들로 정리되어 있으며, 새롭게 추가되는 지도 이미지들을 구축된 분류 정보인 온톨로지와 연결시킴으로써, 사용자들이 통합 검색을 할 수 있기 하였다.
사용자는 자신이 찾고자 하는 검색 항목과 키워드를 입력하면 시스템은 이에 맞는 HDQL(Resource Description Query Language)[13]을 생성되게 된다. 이렇게 생성된 RDQL을 실행해서 구축되어 있는 Ontology 의 구조적 관계를 분석하고, 상관 관계를 찾아내어 XML Schema의 구조적인 정보를 파악한 다음에, 해당 Schema에 맞는 XQuery를 생성하게 된다. 결과적으로 생성된 XQuery를 실행해서 얻어진 Metadata들을 취합 해서 사용자에게 보여지게 된다; 그림 4 2) Searching.
첫 번째 단 계는 사용자가 검색하고자 하는 질의를 입력한다. 입력 된 질의어는 RDQL 언어로 변환되어 스키마 데이타 베 이스에서 실행되고 구축되어 있는 온톨로지의 요소와 스키마의 구조적인 관계를 분석하게 된다. 두 번째 단계 는 RDQL의 실행 결과로 얻어진 정보들을 이용해서실제 데이타 소스를 검색하기 위한 XQuery언어가 생성된다.
대상 데이터
앞에서 설명한 것과 같이 다양한 실험이 수행하면서 새로운 스키마가 생성되거나, 기존 스키마가 수정되면서 스키마의 구조적 차이를 표현하기 위해서 통합 Ontology가 구축되고 저장, 관리된다. 사용자는 이렇게 구축된 Ont이ogy정보를 이용해서 데이타를 검색한다. 사용자는 자신이 찾고자 하는 검색 항목과 키워드를 입력하면 시스템은 이에 맞는 HDQL(Resource Description Query Language)[13]을 생성되게 된다.
이론/모형
그림 2는 이 같은 시스템 디자인을 설명하고 있으며, 그림3은 XML 스키마의 변화에 대해서 설명하고 있다. 다중 스키마(Multiple Schema)를 통합 검색 할 수 있도록 통합 질의를 생성하기 위해서, 우리는 스키마 맵 핑 기술을 이용한다. 우리는 다중 스키마들간의 구조적 차이점을 설명하기 위한 온톨로지를 구축하기 위해서 XML 스키마를 RDF로 표현해서 관리할 수 있도록 시스템을 디자인 하였다.
이 논문에서는 최근에 많은 과학 분야에서 데이타와 메 타'데이타를 표현하고 정의하기 위해서 사용되는 XML Schema를 이용해서 데이타 모델을 표현할 것이다. 또한 일반적인 XML Schema기반의 데이타 모델링 기법 과 더불어 데이타 모델의 구조적 관계를 정의하기 위해서 RDF(Resource Description Framework)를 사용할 것이다.
우리는 건축토목분야의 그리드 시스템인 K0CED[8] 에 본 논문의 방법을 적용하였다. KOCED의 다양한 건 축, 토목의 연구 분야에서 실험 정보를 공유하기 위해 각 실험에 맞는 데이타 모델올 정의하고 관리하기 위한 XML Schema 기반의 Tool을 구현하였다.
우리는 이런 관계를 표현하기 위해서 RDF를 사용하였다. RDF는 온톨로지를 구축하기 위한 표현 언어중의한 종류로서, 모든 요소를 Triples(subject, predicate, object)의 관계로 정의하여 표현한다.
성능/효과
2) 시스템 독립적인 다중 데이타 스키마 지원: 다양한 연구 기관들간의 통합 인프라스트럭쳐인 e-Science 와 그리드 시스템에서 데이타를 통합 관리하기 위해서 중앙 집중적인 방법으로 스키마를 관리하는 것은 매우 어려운 일이다. 그러므로, 시스템들간 독립적으 로 스키마들을 정의하고 관리할 수 있는 분산된 방 식의 스키마 관리방법이 필요하다.
3) 직관적인 스키마 맵핑: 과학 분야에서의 데이타 통합 은 과학자들이 다른 형태의 스키마로 표현되어 있는 데이타들을 통일된 방법으로 검색 할 수 있도록 해 야 된다. 이를 위해서 각 스키마들의 요소들간에 연 관성을 정의해 주어야 한다(이것을 스키마 맵핑이라 고 한다).
NEES (The Network for Earthquake Engineering Simulation)는 참조 데이타 모델을 정의해서 이 데이타 모델을 기반으로 분산되어 있는 기관들간의 데이타를 관리하고 공유하기 위해서 NEESCentral을 구 축하였다. 이 NEESCentrale 실험 시설로부터의 연습 및 실험 결과 데이타들 기반의 일반적인 데이타 모델을 이용해서 데이타를 관리 할 수 있는 웹 기반의 서비스를 제공한다. 또한, 이 시스템은 계충적 모델을 제공함 으로써, 개별적으로 데이타들을 디렉터리기반으로 관리 할 수 있는 기능을 제공하고 있다.
후속연구
우리가 제안한 방안인 XML Schema로 정의되어 있는 데이타 모델과 RDF로 표현되는 Ontology와위 Mapping과 통합 검색 시에 선택하는 Ontology에 대해 서, 사용자가 쉽게 접근 할 수 았는Visual Tool의 개발 에 대해서 계속적인 연구가 필요하다.
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