연결개방데이터 클라우드에서의 지식확장을 위한 연결정책 기반 검색시스템
Link Policy based Searching System for Knowledge Expansion in the Linked Open Data Cloud
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초록
LOD(Linked Open Data) 클라우드는 시멘틱 웹 구현 프로젝트이다. 여러 참여기관들은 특정 개체에 대하여 RDF(Resource Description Framework) 모델에 기반하여 다양한 관점에서 기술한 내용을 LOD로 구축하여 공개한다. 본 논문에서는 현재 LOD 클라우드에서의 지식확장이 <owl:sameAs>를 이용한 직접연결에 국한함에 따른 연결성 확충 한계를 극복하는 방안으로 LOD들이 연결정책을 수립, 공개할 것을 제안한다. 이를 통하여 대량의 직접연결 RDF 트리플 운영부담을 제거하고 검색결과의 적시성 확보가 가능하여진다. 본 논문에서는 연결정책 명세를 위한 어휘집을 제안하였으며 이러한 연결정책 운영의 적절성을 확인하기 위하여 연결정책기반 지식확장검색(Link Policy based Knowledge Expanding Search: LP-KES) 시스템을 구현하고 그 실행결과를 분석하였다. 분석결과 주어개체 동일수준을 0.9와 0.8 사이로 설정할 경우 충분한 확장성과 신뢰성을 확보할 수 있음을 확인하였다.
Abstract
The LOD(Linked Open Data) cloud is the implementation project of semantic web. Diverse participants describe facts about a specific entity based on their diverse viewpoints and constructs LODs and open them. This research advocates that LODs establish and publish their own link policies. It will overcome the connectivity insufficiencies in today’s LOD cloud because its knowledge expansions have been restricted only on to the direct link RDF triples including <owl:sameAs> as predicate. Utilizing the link policies, burdens on maintaining enormous volume of direct link RDF triples will disappear and timeliness of searching results will be ensured. This paper suggested vocabulary set for specifying link policies and implemented LP-KES(Link Policy based Knowledge Expanding Search) to assure the effectiveness of the link policies. We found out that LP-KES guaranteed sufficient expansion and credibility if sameness of subject entity was set between 0.8 and 0.9.
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