분산 시맨틱 웹 환경에서의 효율적인 시공간 RDF 데이터 처리
Efficient Spatial-Temporal RDF Data Processing in Distributed Semantic Web Environment
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초록
빅데이터 시대가 도래하면서, 시맨틱 웹 환경에서도 다양한 건물, 도로, 시설물 등에서 생성되는다양한 빅데이터를 시공간 RDF(Resource Description Framework) 형태로 저장 및 교환하는 방식이 증가하고 있다. 시공간 RDF 데이터는 일반 및 시공간 데이터가 같이 저장되어 있으므로, 시공간정보를 효율적으로 관리하기 위한 시공간 데이터 타입, 연산자, 인덱스 등이 지원되어야 한다. 그러나기존 시맨틱웹 기반 시스템들은 시공간 RDF 데이터를 저장하거나 시공간 특성에 따른 연산 처리를효율적으로 지원하지 못하며, MongoDB, HBase 등의 분산 데이터베이스 시스템들 또한 시공간 연산 및 인덱스의 부재로 시공간 정보의 특성을 반영한 데이터 검색이 어렵다. 따라서, 본 논문에서는분산 시맨틱 웹 환경에서 기존에는 지원하지 않던 시공간 RDF 데이터의 통합 처리가 가능하고 효율적인 시공간 연산을 지원하도록 시공간 데이터 처리 기술을 제안한다. 시공간 데이터 처리 기술은OGC의 공간 표준을 따르는 공간 데이터 타입 및 연산자를 지원하고, ISO의 시간 표준을 따르는 시간 데이터 타입 및 시간 연산자를 지원하며, 이를 통합한 시공간 데이터 타입, 시공간 연산자, 시공간인덱스를 지원한다. 그리고 관련 연구와의 검색 시간을 비교하여 연구의 우수성을 검증하였다.
Abstract
With the advent of the Big Data era, the Semantic Web environment is being created in a variety of buildings, roads,A method of storing and exchanging various big data in the form of space-time RDF (Resource Description Framework)Is increasing. Since the ordinary and space time data are stored together with the space time RDF data,Spatial and temporal data types, operators, and indexes should be supported to efficiently manage information. ButExisting Semantic Web based systems can store space-time RDF data or perform computation according to time-space characteristics. In addition, distributed database systems such as MongoDB, HBase, etc.,It is difficult to retrieve data that reflects the characteristics of space-time information with the absence of mountains and indices. Therefore, in this paperIn the distributed semantic web environment, it is possible to integrate spatial and temporal RDF data that was not previously supported,Time space data processing technology to support space - time operations. Spatio-temporal data processing technologySupports spatial data types and operators that conform to OGC spatial standards, and supports time-based ISO standardsTime data types, time operators, time-space data types, time-space operators,Indexes are supported. We compared the search time with the related research and verified the superiority of the study.
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