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김병훈 (충북대학교) 김대윤 (충북대학교) 고건식 (충북대학교) 노연우 (충북대학교) 임종태 (충북대학교) 복경수 (충북대학교) 이병엽 (배재대학교) 유재수 (충북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제5호
발행연도
2017.5
수록면
275 - 283 (9page)

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시맨틱 웹 서비스의 증가로 인해 RDF 데이터가 대용량화되고 있다. 대용량 RDF 데이터를 효율적으로 활용하기 위하여 다양한 분산 저장 및 질의 처리기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 대용량 RDF 데이터의 데이터 지역성 및 질의 수행 경로를 고려한 분산 SPARQL 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 질의 처리 시의 조인 비용 및 통신비용을 감소시키기 위해 분산 저장된 RDF 데이터의 지역성 및 질의 수행 경로를 고려한다. 분산 환경에서 SPARQL 질의를 처리할 때 데이터 지역성을 고려하여 WHERE절을 기준으로 해당 질의를 여러 개의 서브 질의로 분할한다. 제안하는 기법은 분할된 서브 질의들을 인덱스를 통해 연관 노드들끼리 그룹화 하여 처리함으로써 데이터 통신비용을 감소시킬 수 있다. 또한 그룹 화된 서브 질의 처리 시 불필요한 조인 및 대기 시간을 감소시키기 위해 데이터 파싱 비용, 노드별 데이터 통신량 및 대기 시간 등을 고려한 효율적인 질의 수행 경로를 생성한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수함을 보인다.
#RDF #SPARQL #질의 처리 #조인 비용 #RDF #SPARQL #query processing #join cost

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 질의 처리 기법
4. 성능평가
5. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
Ontology, [Online]. Available: https://www.w3.org/standards/semanticweb/ontology SPARQL, [Online]. Available: https://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/, 2008. B. Quilitz and U. Leser, Querying Distributed RDF Data Source with SPARQL, Proc. of European Semantic Web Conference, pp. 524-538, 2008. RDF, [Online]. Available: https://www.w3.org/TR/rdf11-new/, 2014. K. Zeng, J. Yang, H. Wang, B. Shao, and Z. Wang, A distributed graph engine for web scale RDF data, Proc. of the VLDB Endowment, Vol. 6, No. 4, pp. 265-276, 2013.

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