$\require{mediawiki-texvc}$

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.

관계형 데이터베이스로부터 생성된 OWL 온톨로지를 위한 탐색기
Navigator for OWL Ontologies Generated from Relational Databases 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.14 no.10, 2014년, pp.438 - 453  

최지웅 (숭실대학교 컴퓨터학부) ,  김명호 (숭실대학교 컴퓨터학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문은 RDB를 OWL 온톨로지로 번역할 수 있으며 번역된 OWL 온톨로지를 사용자가 GUI를 통해 탐색 가능케 하는 시스템을 제안한다. 이러한 목적을 달성하기 위해서 이 시스템은 두 가지 문제를 극복한다. 첫째, 이 시스템은 DB와 온톨로지 사이의 요소간 매핑을 정의하는 새로운 매핑 알고리즘을 내장하고 있다. 이 알고리즘은 기존의 것들과 비교하여 더 다양한 DB 구조로부터 온톨로지를 생성할 수 있다. 둘째, 이 시스템은 DB로부터 생성한 온톨로지의 ABox를 추론기에 적재하지 않고도 추론기로부터 얻을 수 있는 데이터와 동일한 데이터를 사용자에게 제공한다. Tableau 알고리즘 기반의 추론기들은 큰 볼륨의 ABox 추론을 다차시간에 다루지 못하는 문제가 있다. 이것은 DB부터 번역된 큰 볼륨의 ABox를 갖는 온톨로지는 사실상 서비스 될 수 없음을 의미한다. 하지만 이 시스템은 ABox 요소가 요구될 때마다 추론기로부터 얻을 수 있는 데이터와 동일한 데이터를 획득할 수 있는 SQL 질의문을 내부적으로 실행한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes a system to translate an RDB into an OWL ontology which enables the users to navigate the ontology in GUI. In order to accomplish the goals mentioned previously, the system overcame two difficulties. First, our system defines a new mapping algorithm to map between DB elements and...

주제어

#시맨틱 웹   #관계형 데이터베이스   #온톨로지   #추론  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
차세대 웹으로서 시맨틱 웹의 비전은 무엇인가? 차세대 웹으로서의 시맨틱 웹의 비전은 표준 데이터 모델인 RDF(Resource Description Framework)와 OWL(Web Ontology Language)을 가지고 웹 스케일의 데이터 수준에서의 데이터 통합을 이루는 것이다. 시맨틱 웹이 현재의 웹과 완전한 별개의 것이 아니라 현재의 웹을 기반으로 한 확장의 개념이기 때문에, 두 웹의 연결을 위해서는 현재의 웹에 데이터를 공급하고 있는 다양한 포맷의 데이터 모델들과 시맨틱 웹이 요구하는 RDF 혹은 OWL 모델간 호환성을 확보해야 한다.
관계형 모델에서 시맨틱 웹 표준 데이터 모델로의 변환 중 물리적 변환의 결과는 어디에 저장되는가? 물리적 변환은 DB로부터 공개하고자 하는 범위에 해당하는 전체 데이터를 대상으로 ETL(Extrac, Transform, and Load) 과정을 수행한 후 공개되는 방식이다. 결과적으로, 물리적 변환은 사전 변환이며 변환 결과는 원본 DB와는 다른 별도의 저장소에 물리적으로 저장된다. 가상적 변환은 사용자의 SPARQL과 같은 시맨틱 웹 데이터 모델을 위한 질의 언어 포맷의 질의 요청이 발생할 때마다, 이를 SQL 질의로 재작성한 후 그 질의 결과 셋 만을 변환하여 사용자에게 제공하는 방식이다.
시멘틱 웹이 RDF 혹은 OWL 모델간 호환성을 확보해야 하는 이유는 무엇인가? 차세대 웹으로서의 시맨틱 웹의 비전은 표준 데이터 모델인 RDF(Resource Description Framework)와 OWL(Web Ontology Language)을 가지고 웹 스케일의 데이터 수준에서의 데이터 통합을 이루는 것이다. 시맨틱 웹이 현재의 웹과 완전한 별개의 것이 아니라 현재의 웹을 기반으로 한 확장의 개념이기 때문에, 두 웹의 연결을 위해서는 현재의 웹에 데이터를 공급하고 있는 다양한 포맷의 데이터 모델들과 시맨틱 웹이 요구하는 RDF 혹은 OWL 모델간 호환성을 확보해야 한다. 그 중에서 동적 웹 콘텐츠의 70% 이상이 관계형 데이터베이스(RDB)로부터 생성되고 있기 때문에 관계형 모델을 RDF 혹은 OWL 모델로 표현하기 위한 연구는 이 분야에서 상당히 시급하며 중요하다[1].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (16)

  1. B. He, M. Patel, Z. Zhang, and K. C. Chang, "Accessing the deep web," Communication of the ACM, Vol.50, pp.94-101, 2007. 

  2. C. Bizer and A. Seaborne, "D2RQ - treating non-RDF databases as virtual RDF graphs," 3rd International Semantic Web Conference, 2004. 

  3. S. Auer, S. Dietzold, J. Lehmann, S. Hellmann, and D. Aumuller, "Triplify: lightweight linked data publication from relational databases," Proceedings of the 18th International Conference on World Wide Web, pp.621-630, 2009. 

  4. O. Erling and I. Mikhailov, "RDF Support in the Virtuoso DBMS," Proceedings of the 1st Conference of Social Semantic Web, pp.59-68, 2007. 

  5. http://www.w3.org/2001/sw/rdb2rdf/ 

  6. N. Cullot, R. Ghawi, and K. Yetongnon, "DB2OWL: A Tool for Automatic Databaseto- Ontology Mapping," Proceedings of 15th Italian Symposium on Advanced Database System, pp.491-494, 2007. 

  7. M. Li, X. Y. Du, and S. Wang, "Learning Ontology from Relational Database," Proceedings of the 4th International Conference on Machine Learning and Cybernetics, pp.3410-3415, 2005. 

  8. S. S. Sane and A. Shirke, "Generating OWL ontologies from a relational databases for the semantic web," Proceedings of the International Conference on Advances in Computing, Communication and Control, pp.157-162, 2009. 

  9. Z. Xu, S. Zhang, and Y. Dong, "Mapping between Relational Database Schema and OWL Ontology for Deep Annotation," Proceedings of the 2006 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, pp.548-552, 2006. 

  10. S. Zhou, G. Meng, H. Ling, and H. Zhang, "Tool for Translating Relational Databases Schema into Ontology for Semantic Web," Proceedings of the 2nd International Workshop on Education Technology and Computer Science, pp.198-201, 2010. 

  11. J. W. Choi and M. H. Kim, "Generationg OWL Ontology from Relational Database," Proceedings of MUSIC'12 , pp.53-59, 2012. 

  12. I. Horrocks, L. Li, D. Turi, and S. Bechhofer, "The Instance Store: DL Reasoning with Large Numbers of individuals," Proceedings of the Description Logic Workshop, pp.31-40, 2004. 

  13. C. Chen, V. Haarslev, and J. Wang, "LAS: extending Racer by a large Abox store," Proceedings of the 2005 International Workshop on Description Logics, pp.200-207, 2005. 

  14. B. Motik and U. Sattler, "A Comparison of Reasoning Techniques for Querying Large Description Logic Aboxes," Proceedings of LPAR'06, pp.227-241, 2006. 

  15. http://www.w3.org/TR/owl2-syntax/ 

  16. http://clarkparsia.com/pellet/ 

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