RDF 데이터에 대한 SPARQL 질의 결과의 개체-관계 변형 (Entity-Relationship Reformulation of SPARQL Query Results on RDF Data)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회논문지 : 데이타베이스 / 38권 / 5호 / 303 ~ 316페이지
· 저자명 : 이정훈, 이상연, 한욱신

초록

온톨로지는 특정 도메인에 속하는 개념과 개념 간의 관계에 대한 형식화된 표현 방법으로서 정보과학 분야, 전자상거래 및 의료 분야 등의 다양한 분야에서 사용되고 있다. 온톨로지 데이터의 활용도를 높이기 위해서는 데이터를 검색하는데 사용되는 잘 알려진 질의언어인 SPARQL 질의의 결과를 효과적으로 가시화하는 방법이 필요하다. 그러나 기존 가시화 방법들은 질의 결과의 의미를 이해하기 위해 때때로 사용자에게 중요한 정황정보, 즉 개념 수준에서의 질의 결과를 설명하기 위해 필요한 개체 및 그들간의 관계 등의 개념요소를 효과적으로 가시화하지 못한다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 SPARQL 질의 결과의 스키마 정보를 활용하여 질의 결과를 개체-관계 모델에 매핑하고 가시화 하는 개체-관계 모델 기반 가시화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 가시화 방법들이 사용하지 않은 스키마 정보를 이용하여 질의 결과로부터 개념요소들을 추출한다. 그리고 이를 개체-관계 모델의 개념요소에 매핑한 뒤, 개념요소를 기반으로 질의 결과를 의미 있는 단위로 그룹핑하여 가시화한다. 본 논문에서는 제안한 가시화 방법의 알고리즘을 제시하고, 개체-관계 모델 관점에서 기존 방법들이 가지는 문제점을 설명함으로써, 제안하는 방법이 기존 방법들에 비해 질의 결과의 의미를 이해하는데 효과적임을 보인다.

영어초록

Ontology is a formal representation of concepts within a specific domain and their relationships. Ontology becomes prevalently used in many areas such as information science, e-commerce, and medical field. In order to enhance the utilization of ontology data, we need a method for effectively visualizing the result of a SPARQL query, which is a well-known query language for searching ontology data. However, existing methods for visualization cannot effectively visualize the query result’s context (i.e., conceptual components such as entities and their relationships) needed to explain the query result in the conceptual level. The context sometimes is important for a user to understand the meaning of the result. In order to solve the problem of the existing methods, we propose a visualization method based on entity-relationship model, which maps the query result to entity-relationship model and visualizes the mapped result. The proposed method retrieves the conceptual components from the query result by using its ontology schema information, and then, maps the components to corresponding those of entity-relationship model. Then, the method makes groups from query results by the meaningful unit and visualizes those groups. In this paper, we show algorithms for the proposed method. We also show that the proposed method is more effective than the existing methods for understanding the meaning of the query result by explaining problem of existing methods in view of entity-relationship model.

참고자료

· 없음