인메모리 기반의 클러스터 환경에서 분산 병렬 SWRL 추론에 대한 연구A Study on Distributed Parallel SWRL Inference in an In-Memory-Based Cluster Environment
- Other Titles
- A Study on Distributed Parallel SWRL Inference in an In-Memory-Based Cluster Environment
- Authors
- 이완곤; 배석현; 박영택
- Issue Date
- Mar-2018
- Publisher
- 한국정보과학회
- Keywords
- big data; ontology; reasoning; SWRL; 빅데이터; 온톨로지; 추론; 시멘틱웹 규칙언어
- Citation
- 정보과학회논문지, v.45, no.3, pp.224 - 233
- Journal Title
- 정보과학회논문지
- Volume
- 45
- Number
- 3
- Start Page
- 224
- End Page
- 233
- URI
- http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/31838
- ISSN
- 2383-630X
- Abstract
- 최근 들어 대용량 온톨로지를 사용하여 분산 환경에서 사용자 정의 규칙을 기반으로 하는 SWRL 추론엔진에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 스키마를 기반으로 하는 공리 규칙과 다르게 SWRL 규칙들은 미리 효율적인 추론 순서를 정의할 수 없다. 또한 불필요한 반복과정으로 인해 많은 양의 네트워크 셔플링이 발생한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 Map-Reduce 알고리즘과 인메모리 기반의 분산처리 프레임워크를 활용하여 동시에 여러 규칙을 추론할 수 있고, 클러스터의 노드간에 발생하는 데이터 셔플링의 양을 최소화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위해 약 2억 트리플로 구성된 WiseKB 온톨로지와 36개의 사용자 정의 규칙을 사용하여 실험을 진행했고 약 16분이 소요되었다. 또한 LUBM 벤치 마크 데이터를 이용한 비교 실험에서 기존 연구보다 2.7배 높은 성능을 보였다.
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