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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2006 가을 학술발표논문집 제33권 제2호(B)
발행연도
2006.10
수록면
223 - 227 (5page)

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시맨틱 웹 기술을 이용하는 추론 엔진들이 사용하는 지식은 기본적으로 주어(subject)와 술어(predicate), 목적어(object)로 구성된 트리플(triple)들의 집합이며, 이를 저장하기 위한 구조로 관계형 데이터베이스(R-DB)가 주로 이용된다. 본 논문은 DBMS 기반의 추론 서비스인 OntoThink-K<SUP>®</SUP>에서의 트리플 저장 구조와 함께 SPARQL 질의 언어를 지원하기 위한 SPARQL-SQL 매핑에 대해 설명한다. OntoThink-K<SUP>®</SUP>는 스키마 무관과 스키마 인지의 두 가지 방식의 트리플 저장 구조를 지원하며, 본 논문에서는 각 저장 구조에 따른 SPARQL-SQL 매핑 방법을 설명하고 실험을 통해 두 방식에서의 추론 속도의 차이를 비교한다. 이 실험 결과로부터 우리는 스키마 인지 방식을 사용함으로써 스키마 무관 방식에 비해 적어도 2배 이상의 속도 향상을 꾀할 수 있음을 알았다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. OntoThink-K® 추론 서비스의 SPARQL 질의
4. SPARQL-SQL 변환
5. 실험
6. 결론
참고문헌
부록 : A. 추론 서비스 별 SPARQL 질의 및 변환된 SQL 질의 예

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