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NTIS 바로가기주관연구기관 | 호서대학교 Hoseo University |
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연구책임자 | 임동혁 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2017-05 |
과제시작연도 | 2016 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO201800005653 |
과제고유번호 | 1711036690 |
사업명 | 개인연구지원 |
DB 구축일자 | 2018-05-05 |
키워드 | 시맨틱 웹 데이터.빅데이터.맵리듀스.데이터 진화.온톨로지 진화.Semantic Web Data.Big Data.MapReduce.Data Evolution.SPARQL.Ontology Evolution. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201800005653 |
연구의 목적 및 내용
기존의 시맨틱 웹 데이터 진화 연구들은 대용량 데이터에 대한 효율적인 관리가 아직 미성숙한 상태에 머물고 있다. 시맨틱 웹 데이터 진화 연구를 위해서는 다양하고 동적인 대량의 데이터를 효율적으로 활용할 수 있어야 한다. 이에 대응하여, 본 연구에서는 빅데이터 처리 기술을 활용하여 대용량 시맨틱 웹 데이터의 진화 프레임워크를 연구하고자 한다. 이를 위해 세 가지 세부 과제를 수행하고자 한다.
1. 빅데이터 처리 기술 기반 변경 탐지 기법
2. 빅데이터 처리 기술 기반 변화 처리 및
Purpose& contents
Large scale data processing technology for semantic web data evolution still remains one of the fields left challenged in fully supporting semantic web environment. The challenge is to effectively manage and utilize diverse and dynamic large scale triple data. In order to meet t
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