$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

빅데이터 기반 대용량 시맨틱 웹 검색 기술 동향 원문보기

정보와 통신 : 한국통신학회지 = Information & communications magazine, v.29 no.11, 2012년, pp.24 - 29  

윤석찬 (다음커뮤니케이션) ,  남궁현 (한국전자통신연구원) ,  양성권 (솔트룩스) ,  김홍기 (서울대학교)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

시맨틱 웹 기술은 웹의 초창기부터 다양한 연구와 표준이 개발되었지만 이를 활용한 데이터 서비스 분야는 그 역사에 비해 성공 사례가 부족한 것이 현실이다. 최근 웹 2.0을 시초로 링크드 데이터의 성장, 정부의 개방형 데이터 서비스, 소셜 웹 서비스의 등장으로 인해 웹의 구조적 데이터는 폭발적으로 성장해 왔으며, 대용량 시맨틱 웹 기반 서비스에 대한 요구와 연구가 진행되고 있다. 본 고에서는 킬러 애플리케이션으로서 기존 시맨틱 웹 기반 검색 기술의 문제점들을 알아보고 이를 해결하기 위해 최근 화두로 떠오르는 빅데이터(Big Data) 기술 요소인 하둡(Hadoop) 및 NoSQL을 활용하여 대용량 시맨틱 웹 데이터를 활용한 Daum의 영화/음악/인물 기반 의미 검색 및 의학 LOD를 기반한 검색 서비스 개발 사례를 제시한다. 이를 토대로 이종 모델 데이터간 연결 및 실시간 데이터 리비전 관리 등 한계점들을 살펴보고 향후 대용량 공공 데이터 활용을 위한 방향을 모색해 본다.

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 기존에 활용하지 못했던 버려진 데이터를 값싸고 효율적으로 처리할 수 있는 도구를 제공해 주기 때문이다. 본 고에서는 기존 시맨틱 웹 연구의 한계점을 살펴보고 대용량 데이터 처리를 위해 Hadoop 및 NoSQL과 같은 빅데이터 기술을 활용한 몇 가지 연구 사례를 소개하였다. 최근에 공공 데이터를 활용한 빅데이터 활용에 대한 다양한 요구가 대두되고 있으며, 기존의 연구 결과를 토대로 이종 모델을 가진 공공 데이터와 웹 데이터를 취합하여 일반 사용자가 쉽게 질의할 수 있는 원스톱 대용량 지식 기반 시스템이 필요하다.
  • 본 고에서는 이러한 시맨틱 웹의 문제점들을 해결하고 새로운 서비스 모델을 만들어 내기 위해 최근 화두로 떠오르는 빅데이터(Big Data) 기술을 이용한 대용량 분산 처리 기법과 공공 데이터 활용이라는 두 가지 관점에서 현황과 발전 방향을 모색해 본다. 

가설 설정

  • 사용하기 어려운 기술은 문제다. 두번째 이유는 킬러 애플리케이션이 없다는 점이다. 기존의 인터넷 산업에서 성공했던 포털, 포럼, 블로그, 사진, 동영상, 검색 등에 비해 성공한 서비스 모델이 나오지 않았다는 점이다.
  • 이렇듯 LOD를 이용한 대용량 데이터 처리는 많은 활용 가능성이 있으나 아직도 풀어야할 숙제 또한 안고 있다. 첫번째로 데이터의 규모가 여전히 작다는 점이다. 상용 LOD 대용량 데이터 처리에 대한 관심이 높아지자 국제 시맨틱 웹 콘퍼런스(ISWC)에서는 매년 Billion Triples Challenge라는 콘테스트를 통해 수십억 RDF 트리플의 데이터를 제공하여 다양한 서비스 실험을 하도록 장려하고 있다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
시맨틱 웹 분야에 다양한 웹 표준이 발전했고 다양한 연구가 진행되었지만 성공 사례가 나오지 않았던 이유는 무엇인가? 그러나 이에 대한 성공 사례가 나오지 않았다는 점에는 모두 동의하고 있다. 첫번째 이유는 기술이 여전히 어렵다는데 있다. 웹이 발전했던 가장 큰 요인이 바로 간단한 마크업과 이를 복사 및 붙여넣기를 통해 배우고 재생산 할 수 있었다는 점이 크다. 특히, 블로그와 위키 같은 다양한 참여형 애플리케이션이 가능하다. 개발자의 경우도 기존의 서비스 지향 구조(SOA) 기반 기술 즉, WSDL이나 SOAP이나 웹 서비스(Web Services)가 성공하지 못하고 RESTful한 API를 통해서 성공한 오픈 API가 이를 반증한다. 사용하기 어려운 기술은 문제다. 두번째 이유는 킬러 애플리케이션이 없다는 점이다. 기존의 인터넷 산업에서 성공했던 포털, 포럼, 블로그, 사진, 동영상, 검색 등에 비해 성공한 서비스 모델이 나오지 않았다는 점이다. 세번째는 시맨틱 웹은 몇몇 도메인에서만 발전하게 되었다는 점이다. 문헌 정보에서의 서지 정보, 의료 정보 및 영화나 음악 같은 콘텐츠 정보 즉, 기존의 관계형 데이터베이스로 이미 구축되고 있었던 정보들을 시맨틱 웹으로 전환하는 연구에 불과했다.
오픈 API를 통한 웹의 플랫폼적인 성장은 어떤 데이터를 생산하는데 큰 기여를 하였는가? 오픈 API를 통한 웹의 플랫폼적인 성장은 반구조적(Semi-structured) 데이터를 생산하는데 큰 기여를 하였다. 이어서 트위터와 페이스북 등의 소셜웹 서비스는 다양한 사람과 데이터를 연결하고 이를 공개적으로 제공하면서 질적 양적 성장을 이루어냈다.
하둡은 어떤 기술에 큰 변화를 가져왔는가? 최근에 클라우드 및 분산 처리 기술에 큰 변화를 가져온 하둡(Hadoop)을 이용하여 이러한 문제를 획기적으로 바꾸는 계기가 되고 있다. Hadoop은 구글의 검색 데이터 처리에서 주로 사용한 맵리듀스(Map/Reduce) 방식을 오픈 소스 소프트웨어로 구현한 것으로 2006년 야후!의 더그커팅이 처음 시작하여, 지금은 대용량 데이터 처리 비용을 감소 시키고 빅데이터(BigData)'라는 새로운 IT 기술 조류를 만들어 내는 주요 기술로 자리잡았다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (9)

  1. 박윤정, "웹 3.0 정보서비스의 사례와 시사점", 방송통신 정책, 21(20), pp. 25-43. 2009 

  2. Alex Iskold, "Semantic Search: The Myth and Reality", http://www.readwriteweb.com/archives/semantic_search_the_myth_and_reality.php, 2008 

  3. 네이버랩 시맨틱 영화검색, http://semantic.lab.naver.com/, 2008 

  4. 김평, 김태홍, 정한민, "개체 식별 관점에서 바라본 링크 드 데이터 동향", 주간 기술 동향, 정보통신산업진흥원. 2011.12.2 

  5. Seokchan Yun, Mina Song, Hyun Namgung, Sungkwon Yang, Harshit Kumar, Hong-Gee Kim, "Imporving the Workflow of Semantic Web Portals using Map/Reduce in Cloud Platform", International Conference on Knowledge Engineering and Ontology Development, pp.485-488, 2009 

  6. 양성권, 정진욱, 윤석찬, 김홍기, "영화 컨텐츠 검색에서의 관계 기반 질의 확장", HCIKorea 2011 Conference 

  7. 팀 오라일리, "열린 정부 만들기(모든 시민이 참여하는 투 명한 정부 2.0 프로젝트)", 에이콘 출판사, 2012 

  8. Nansu Zong, Dong-Hyuk Im, Sungkwon Yang, Hyun Namgoong, Hong-Gee Kim, "Dynamic Generation of Concepts Hierarchies for Knowledge Discovering in Bio-medical Linked Data Sets", ACM International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication, 2012. 

  9. Dong-Hyuk Im, Nansu Zong, Eung-Hee Kim, Seokchan Yun, Hong-Gee Kim, "A Hypergraphbased Storage Policy for RDF Version Management System." ACM International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication, 2012 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로