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클라우드 컴퓨팅 환경에서 분산 테이블 구조를 활용한 OWL-Horst 온톨로지 추론 엔진 ＝ OWL-Horst ontology inference engine using distributed table structure in cloud computing environment / 김민성 ; 이민호 ; 이완곤 ; 박영택 1

요약 1

Abstract 1

1. 서론 2

2. 관련 연구 2

2.1. OWL Horst 추론 엔진 2

2.2. 스파크 데이터프레임 2

3. 연구 내용 3

3.1. OWL Horst 추론 구조 3

3.2. 데이터프레임 기반 온톨로지 추론 3

3.3. 조인 기반 Transitive Closure 연산 5

3.4. 대용량 데이터 처리를 위한 분산 병렬 추론 5

3.5. 최적화를 위한 온톨로지 추론 방식 5

4. 실험 6

5. 결론 7

References 7

[저자소개] 8

초록보기

최근에 웹으로부터 얻은 데이터들을 통해 온톨로지를 확장하는 많은 기계 학습법들이 연구되고 있다. 그리고 웹으로부터 얻는 데이터들은 계속 증가하기 때문에 대용량 온톨로지 추론 방법에 대한 관심도 증가하고 있다. 하지만 점점 증가하는 데이터의 양은 처리 속도가 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대용량 데이터 처리속도 저하 문제점을 해결하기 위해 분산 테이블 구조 데이터프레임을 사용 하여 대용량 OWL-Horst 추론 성능 개선 방법에 대해 설명하고, OWL-Horst 추론순서 구조를 정확도와 속도를 고려하여 효과적으로 설계한 방법에 대해 설명한다. 또 추론 성능을 높이기 위한 분산 병렬 추론 알고리즘 및 최적화 방법에 관해 설명한다. 본 논문에서 제안하는 분산 테이블 구조 데이터프레임을 사용한 추론 시스템의 성능을 평가하기 위해 LUBM1000, LUBM2000, LUBM3000, LUBM4000 대상으로 실험을 진행했고, 기존 RDD(Resilient Distrbuted DataSet), SQL(Structured Query Language) 기반 추론 엔진을 비교하여 가장 우수한 성능을 얻었다.



Recently, many machine learning methods that extend ontology through data obtained from the web are being studied. As data from the web continues to increase, interest in large-capacity ontology inference methods is also increasing. However, the increasing amount of data decreases processing speeds. This paper describes how to improve the performance of large-scale OWL-Horst inference using distributed table structured data frames to solve the problem of the slow processing speed of large-capacity data. Also, a distributed parallel inference algorithm and optimization method used to improve the inference performance is described. To evaluate the performance of the inference system using the distributed table structured data frame proposed in this paper, experiments were conducted with LUBM1000, LUBM2000, LUBM3000, and LUBM4000. Our reasoning system showed the best performance.

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클라우드 컴퓨팅 환경에서 분산 테이블 구조를 활용한 OWL-Horst 온톨로지 추론 엔진 = OWL-Horst ontology inference engine using distributed table structure in cloud computing environment 김민성, 이민호, 이완곤, 박영택 p. 674-681

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배낭 문제를 이용한 조합경매의 승자 결정 = Winner determination of combinatorial auction using the knapsack problem 공은배 p. 629-634

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전이 학습과 어텐션(Attention)을 적용한 합성곱 신경망 기반의 음성 감정 인식 모델 = CNN-based speech emotion recognition model applying transfer learning and attention mechanism 이정현, 윤의녕, 조근식 p. 665-673

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서버 응용프로그램 성능 향상을 위한 운영체제 스케줄러 변수 조정 = Adjusting OS scheduler parameters to improve server application performance 한태현, 이현명, 조희승 p. 643-649

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소규모 데이터 기반 한국어 버트 모델 = A small-scale Korean-specific BERT language model 이상아, 장한솔, 백연미, 박수지, 신효필 p. 682-692

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챗봇을 이용한 FHIR 기반 노인우울척도 설문지의 사용성평가 = Usability assessment of FHIR-based geriatric depression scale questionnaire using chatbot 김지웅, 김일곤 p. 650-654

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UAV-BS 환경에서 서비스 처리량 최대화를 위한 강화학습 기반의 UAV 배치 연구 = Deploying UAV based on reinforcement learning for throughput maximization in UAV environments 박유민, 홍충선 p. 700-706

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SSD 방법을 이용한 Cut transition 검출 모델 = The cut transition detection model using the SSD method 박성민, 윤의녕, 조근식 p. 655-664

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PSL-DB = PSL-DB : non-volatile memory-optimized lsm-tree with skip list : 비휘발성 메모리 환경에서 스킵리스트를 이용한 LSM-Tree 최적화 박찬열, 김동의, 남범석 p. 635-642

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도로 교통망에서 로컬 차분 프라이버시를 적용한 사용자의 민감한 부분경로 보호 기법 = A technique of protecting user sensitive partial trajectory with local differential privacy on the road network 김재원, 박석 p. 693-699

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참고문헌 (16건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Bollacker, Kurt, et al., "Freebase: a collaboratively created graph database for structuring human knowledge," Proc. of the 2008 ACM SIGMOD international conference on Management of data, pp. 1247-1250, Jun. 2008. 미소장
2 DBpedia: A Nucleus for a Web of Open Data 네이버 미소장
3 Suchanek, Fabian M., Gjergji Kasneci, and Gerhard-Weikum, "Yago: a core of semantic knowledge,"Proc. of the 16th international conference on WorldWide Web. ACM, pp. 697-706, May, 2007. 미소장
4 Apache Spark 네이버 미소장
5 LUBM: A benchmark for OWL knowledge base systems 네이버 미소장
6 The Semantic Web needs more cognition 네이버 미소장
7 W. G. Lee, H. K. Park, B. Jagvaral and Y. T. Park, "Confidence Value based Large Scale OWL Horst Ontology Reasoning," Journal of KIISE, Vol. 43, No. 5, pp. 553-561, May. 2016. (in Korean) 미소장
8 J. M. Kim and Y. T. Park, "A Scalable OWL Horst Lite Ontology Reasoning Approach based on Distributed Cluster Memories," Journal of KIISE, Vol. 42, No. 3, pp. 307-319, Mar. 2015. (in Korean) 미소장
9 Je-Min Kim, and Young-Tack Park, "Scalable OWL-Horst ontology reasoning using SPARK,"2015 International Conference on Big Data and Smart Computing (BIGCOMP), IEEE, pp. 79-86, Apr. 2015. 미소장
10 Combining RDF and Part of OWL with Rules: Semantics, Decidability, Complexity 네이버 미소장
11 Armbrust, Michael, et al., "Spark sql: Relational data processing in spark," Proc. of the 2015 ACM SIGMOD international conference on management of data, pp. 1383-1394, May, 2015. 미소장
12 ZAHARIA, Matei, et al., Resilient distributed datasets:A fault-tolerant abstraction for in-memory cluster computing, Presented as part of the 9th {USENIX} Symposium on Networked Systems Design and Implementation ({NSDI} 12), pp. 15-28, 2012. 미소장
13 Wilkinson, Kevin, and Kevin Wilkinson, "Jenaproperty table implementation," 2006. 미소장
14 Schätzle, Alexander, et al., "Sempala: Interactive SPARQL Query Processing on Hadoop," The Semantic Web-ISWC 2014, Springer International Publishing, pp. 164-179, 2014. 미소장
15 Chowdhury, Mosharaf, Matei Zaharia, and Ion Stoica, "Performance and scalability of broadcast in Spark," press. 2014. 미소장
16 Armbrust, Michael, et al., "Spark sql: Relational data processing in spark," Proc. of the 2015 ACM SIGMOD international conference on management of data, pp. 1383-1394, May. 2015. 미소장

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