정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
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| 한글제목(Korean Title) |
Spark 데이터프레임을 이용한 대용량 지식 그래프 추론 통합 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
An Integrated System for Large-Scale Knowledge Graph Inference Using the Spark DataFrame |
| 저자(Author) |
이민호
김민성
이완곤
박영택
Min-Ho Lee
Min-Sung Kim
Wan-Gon Lee
Young-Tack Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 12 PP. 1162 ~ 1171 (2020. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 웹으로부터 얻은 빅 데이터들을 활용하여 대용량 온톨로지의 추론 방법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 데이터의 양이 증가함에 따라 추론 성능 및 처리 속도가 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 효과적인 추론 수행을 위해 클라우드 컴퓨팅 환경에서 스파크 데이터프레임을 활용하여 추론을 수행할 수 있는 2단계의 통합 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 선행 연구인 추론 엔진을 통해 OWL Horst 수준의 공리 규칙 추론을 수행한다. 두 번째 단계는 선행 연구와 마찬가지로 스파크 데이터프레임을 활용한 SWRL 추론 엔진을 통해 사용자 정의 규칙에 대한 추론을 수행한다. |
영문내용
(English Abstract) |
Recently, there has been an active study of large-scale ontology reasoning methods using big data obtained from the Web. However, when the amount of data increases, there is a problem with inference performance and processing speed decreasing. In this paper, we propose a two-step integrated system to perform inference using the Spark DataFrame in a cloud computing environment for effective inference. The first step is to perform rule inference on the OWL through a previous study inference engine. The second step, as in the previous study, performs inference on the user-defined rules through the SWRL inference engine using the Spark DataFrame. |
| 키워드(Keyword) |
온톨로지
OWL-Horst
SWRL
빅데이터
데이터프레임
분산처리
ontology
OWL-Horst
SWRL
big data
DataFrame
distributed computing
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