시맨틱 웹의 확산을 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하는 연구가 활발히 진행 중이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하기 위한 연구들은 관계형 데이터베이스의 구성 요소와 RDF 구성 요소를 매핑하는 방식인 RDB to RDF 매핑 모델을 주로 사용한다. 하지만 지금까지 제안된 매핑 모델들은 그 표현방식이 서로 다르며, 이는 사용자의 접근성과 재사용성을 떨어트린다. 이로 인해 표준화된 매핑 언어의 필요성이 대두되었으며, W3C에서는 RDB to RDF 모델의 표준 매핑 언어로서 R2RML을 제안하였다. R2RML은 관계형 데이터베이스 스키마 정보만을 RDF로 변환하는 특징을 가진다. 이와 같은 이유로 관계형 데이터베이스의 테이블 명, 컬럼 명 사이의 관계정보에 대한 온톨로지를 추가할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 구성 요소의 의미 관계를 고려한 RDB to RDF 매핑 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 R2RML에서 정의한 관계형 데이터베이스의 스키마 정보에 RDFS 속성 정보를 확장하여 매핑 정보를 생성한다. 이러한 매핑 정보는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDFS 속성 정보가 포함된 RDF로 변환시킨다. 이 논문에서는 제안 시스템을 자바 기반의 프로토타입으로 구현하며, 비교 평가를 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDF로 변환하는 실험을 수행하고 결과를 D2RQ, RDBToOnto, Morph와 비교한다. 제안 시스템은 다른 연구들에 비해 변환한 온톨로지가 풍부한 의미관계를 표현하며, 데이터 변환 시간에서 가장 우수한 성능을 보인다.
시맨틱 웹의 확산을 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하는 연구가 활발히 진행 중이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하기 위한 연구들은 관계형 데이터베이스의 구성 요소와 RDF 구성 요소를 매핑하는 방식인 RDB to RDF 매핑 모델을 주로 사용한다. 하지만 지금까지 제안된 매핑 모델들은 그 표현방식이 서로 다르며, 이는 사용자의 접근성과 재사용성을 떨어트린다. 이로 인해 표준화된 매핑 언어의 필요성이 대두되었으며, W3C에서는 RDB to RDF 모델의 표준 매핑 언어로서 R2RML을 제안하였다. R2RML은 관계형 데이터베이스 스키마 정보만을 RDF로 변환하는 특징을 가진다. 이와 같은 이유로 관계형 데이터베이스의 테이블 명, 컬럼 명 사이의 관계정보에 대한 온톨로지를 추가할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 구성 요소의 의미 관계를 고려한 RDB to RDF 매핑 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 R2RML에서 정의한 관계형 데이터베이스의 스키마 정보에 RDFS 속성 정보를 확장하여 매핑 정보를 생성한다. 이러한 매핑 정보는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDFS 속성 정보가 포함된 RDF로 변환시킨다. 이 논문에서는 제안 시스템을 자바 기반의 프로토타입으로 구현하며, 비교 평가를 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDF로 변환하는 실험을 수행하고 결과를 D2RQ, RDBToOnto, Morph와 비교한다. 제안 시스템은 다른 연구들에 비해 변환한 온톨로지가 풍부한 의미관계를 표현하며, 데이터 변환 시간에서 가장 우수한 성능을 보인다.
For the expansion of the Semantic Web, studies in converting the data stored in the relational database into the ontology are actively in process. Such studies mainly use an RDB to RDF mapping model, the model to map relational database components to RDF components. However, pre-proposed mapping mod...
For the expansion of the Semantic Web, studies in converting the data stored in the relational database into the ontology are actively in process. Such studies mainly use an RDB to RDF mapping model, the model to map relational database components to RDF components. However, pre-proposed mapping models have got different expression modes and these damage the accessibility and reusability of the users. As a consequence, the necessity of the standardized mapping language was raised and the W3C suggested the R2RML as the standard mapping language for the RDB to RDF model. The R2RML has a characteristic that converts only the relational database schema data to RDF. For the same reasons above, the ontology about the relation data between table name and column name of the relational database cannot be added. In this paper, we propose an RDB to RDF mapping system considering semantic relations of RDB components in order to solve the above issue. The proposed system generates the mapping data by adding the RDFS attribute data into the schema data defined by the R2RML in the relational database. This mapping data converts the data stored in the relational database into RDF which includes the RDFS attribute data. In this paper, we implement the proposed system as a Java-based prototype, perform the experiment which converts the data stored in the relational database into RDF for the comparison evaluation purpose and compare the results against D2RQ, RDBToOnto and Morph. The proposed system expresses semantic relations which has richer converted ontology than any other studies and shows the best performance in data conversion time.
For the expansion of the Semantic Web, studies in converting the data stored in the relational database into the ontology are actively in process. Such studies mainly use an RDB to RDF mapping model, the model to map relational database components to RDF components. However, pre-proposed mapping models have got different expression modes and these damage the accessibility and reusability of the users. As a consequence, the necessity of the standardized mapping language was raised and the W3C suggested the R2RML as the standard mapping language for the RDB to RDF model. The R2RML has a characteristic that converts only the relational database schema data to RDF. For the same reasons above, the ontology about the relation data between table name and column name of the relational database cannot be added. In this paper, we propose an RDB to RDF mapping system considering semantic relations of RDB components in order to solve the above issue. The proposed system generates the mapping data by adding the RDFS attribute data into the schema data defined by the R2RML in the relational database. This mapping data converts the data stored in the relational database into RDF which includes the RDFS attribute data. In this paper, we implement the proposed system as a Java-based prototype, perform the experiment which converts the data stored in the relational database into RDF for the comparison evaluation purpose and compare the results against D2RQ, RDBToOnto and Morph. The proposed system expresses semantic relations which has richer converted ontology than any other studies and shows the best performance in data conversion time.
관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDF 형태의 온톨로지로 변환하기 위해 주로 어떤 방식을 사용하는가?
이러한 연구들은 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하는 방법에 대한 것이 대부분이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDF 형태의 온톨로지로 변환하기 위해서는 주로 매핑 방식을 이용한다[8,9]. 또한 매핑 규칙을 표현하기 위해 다양한 매핑 언어들도 제안되고 있다.
온톨로지 저장소 어떤 데이터 구조를 가지는가?
또한 이를 저장하고 관리하기 위한 온톨로지 저장소에 대한 연구가 진행되고 있다[1-7]. 온톨로지 저장소는 RDF 형태의 그래프 모델을 표현하기 위한 데이터 구조를 가진다. 이러한 데이터 구조는 대부분 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터 구조와 다르다.
W3C에서 R2RML을 제안한 까닭은?
DB2OWL은 매핑을 구현하기 위하여 R2O 언어를 개발하였으며[10], D2RQ의 경우에는 자체적으로 정의한 언어를 사용한다[11]. 하지만 다양한 매핑 언어의 사용은 매핑 언어에 대한 접근성과 재사용성을 떨어뜨린다.
참고문헌 (23)
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