KR101263583B1 - 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지 시스템 및 그 방법 - Google Patents

대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지 시스템은 온톨로지 스키마 데이터와 인스턴스 데이터가 저장된 저장 시스템으로부터 데이터의 편집 및 가시화를 수행하기 위해 편집 및 질의를 요청하는 가시화 편집 모듈과; 상기 가시화 편집 모듈로부터 요청된 질의 및 편집에 의해 변경할 데이터를 변환하여 출력하고, 질의 및 변경 데이터의 편집 반영 결과를 상기 가시화 편집 모듈에 다시 출력하는 질의 입출력 모듈과; 상기 저장 시스템으로부터의 온톨로지의 스키마 데이터를 로드하고 이를 관리하는 스키마 로더와; 상기 질의 입출력 모듈과 상기 스키마 로더로부터 질의와 변경 데이터를 입력받아 상기 저장 시스템에 출력하고, 상기 저장 시스템에 출력된 질의 및 변경 데이터에 대한 결과를 다시 상기 저장 시스템으로부터 입력받아 상기 질의 입출력 모듈과 상기 스키마 로더에 출력하는 저장 시스템 인터페이스 모듈을 포함하는 점에 그 특징이 있다.
본 발명에 따르면 대용량 온톨로지 데이터를 디스크 기반으로 편집할 온톨로지 데이터만을 로드하여 가시화하고 편집할 수 있다.

Description

대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지 시스템 및 그 방법{MEDITOLOY SYSTEM FOR LARGE ONTOLOGY DATA AND THE METHOD}
본 발명은 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 특히 대용량 온톨로지 데이터를 디스크 기반으로 편집할 온톨로지 데이터만을 로드하여 가시화하고 편집할 수 있는 온톨로지 편집기인 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
온톨로지(ontology)는 특정 도메인에 속한 개념과 개념 간의 관계로 정의될 수 있는 지식을 표현하는 방법으로서 시멘틱 웹(semantic web), 지식 관리(knowledge management) 등의 정보과학(information science) 분야와 의료, 전자상거래 등의 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그리고 최근 커뮤니티간의 정보 공유 활성화와 정보 추출 기술의 발전에 따라 온톨로지의 규모가 크게 증가하고 있다. 온톨로지는 W3C에서 제정한 표준 언어인 RDF, OWL 등의 XML 기반 언어를 이용하여 표현되며, 이는 개념을 나타내는 클래스(Class), 개념간의 관계를 나타내는 프로퍼티(Property), 그리고 클래스와 프로퍼티의 추가정보들로 구성된다. 사용자는 SPARQL 등의 질의 언어를 사용하여 온톨로지에 저장된 정보를 검색할 수 있다.
온톨로지는 대규모의 지식을 포함하지만, 새로운 데이터의 생성 및 기존 데이터의 변경 등으로 인해 그 지식이 항상 최신이고 완전할 수는 없다. 이에 따라, 온톨로지 데이터에 대한 지속적인 관리의 필요성이 대두되고 있다. 온톨로지 데이터의 관리를 위해 온톨로지 편집기를 사용할 수 있다. 그러나 기존 편집기들은 디스크 등에 파일로 저장된 온톨로지 데이터를 메모리(혹은 가상 메모리)로 모두 읽어 들인 뒤에 편집하는 메모리 기반의 편집 방법을 따르고 있어, 대용량 온톨로지 데이터를 효율적으로 편집하는데 적합하지 않다.
즉, 기존 편집기들은 파일에 저장된 온톨로지 데이터 모두를 메모리에 위치한 저장 시스템에 로드(load)한 뒤, 로드된 데이터를 이용하여 가시화 및 편집을 수행한다. 그리고 편집된 결과를 편집기의 저장 기능을 통해 파일에 저장한다. 본 발명에서는 이러한 데이터 편집 방법을 메모리 기반 편집이라 부르고, 메모리 기반 편집을 제공하는 편집기를 메모리 기반 편집기라 부르기로 한다. 프로테제는 온톨로지 기반의 응용프로그램 구축을 위해 Stanford에서 개발한 오픈 소스 플랫폼으로, RDF 형식의 데이터를 저장하기 위해 triplestore라는 메모리 기반 저장 시스템을 사용한다. 이 밖에도, 시스템 아키텍처가 구체적으로 알려져 있지는 않지만 SWeDE, OBO Edit, NeOn Toolkit, OntoTrack 등의 온톨로지 편집기들이 존재하며, 이들은 모두 메모리 기반 편집기로서, 기 설명한 바와 유사한 동작방법으로 데이터 가시화 및 편집 기능을 수행한다.
기존의 메모리 기반 온톨로지 편집기들은 편집기의 기본 기능인 데이터의 저장, 검색, 편집 및 가시화 기능을 제공하지만, 대용량 온톨로지 데이터를 고려하여 설계되어 있지는 않다. 기존 편집기들은 온톨로지 데이터 모두를 메모리로 로드한 뒤, 가시화 및 편집을 수행한다. 따라서 비교적 짧은 시간 내에 사용자가 원하는 데이터를 검색할 수 있다. 그러나 온톨로지 데이터 전체의 용량에 비례하여 편집기의 시동 시간이 증가하며 전체 데이터를 유지하기 위해 사용하는 메모리의 용량 역시 크다. 따라서 대용량의 온톨로지 데이터를 효율적으로 편집하기 어려운 문제가 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 전체 데이터 중 편집할 데이터만을 메모리로 가져와 처리하는 편집기가 필요하다. 이 절차를 따르는 편집기는 기존 메모리 기반 편집기와는 다른 시스템 아키텍처와 동작방법을 따르므로, 기존 편집기를 단순 수정하여 구현할 수는 없다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 디스크에 저장된 대용량 온톨로지 데이터 중에 편집할 온톨로지 데이터만을 로드하여 가시화하고 편집할 수 있는 온톨로지 편집기인 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지 시스템은 온톨로지 스키마 데이터와 인스턴스 데이터가 저장된 저장 시스템으로부터 데이터의 편집 및 가시화를 수행하기 위해 편집 및 질의를 요청하는 가시화 편집 모듈과; 상기 가시화 편집 모듈로부터 요청된 질의 및 편집에 의해 변경할 데이터를 변환하여 출력하고, 질의 및 변경 데이터의 편집 반영 결과를 상기 가시화 편집 모듈에 다시 출력하는 질의 입출력 모듈과; 상기 저장 시스템으로부터의 온톨로지의 스키마 데이터를 로드하고 이를 관리하는 스키마 로더와; 상기 질의 입출력 모듈과 상기 스키마 로더로부터 질의와 변경 데이터를 입력받아 상기 저장 시스템에 출력하고, 상기 저장 시스템에 출력된 질의 및 변경 데이터에 대한 결과를 다시 상기 저장 시스템으로부터 입력받아 상기 질의 입출력 모듈과 상기 스키마 로더에 출력하는 저장 시스템 인터페이스 모듈을 포함하고, 상기 가시화 편집 모듈에서 상기 온톨로지 스키마 데이터의 삽입은 상기 온톨로지 스키마 데이터에서 클래스 및 클래스의 관계, 상기 클래스의 제약 조건 및 추가 정보, 상기 온톨로지 스키마 데이터에서 프로퍼티 및 프로퍼티의 관계 또는 상기 프로퍼티 추가 정보들을 생성하고, 상기 온톨로지 스키마 데이터의 삭제는 상기 온톨로지 스키마 데이터에서 클래스 및 클래스와 관계된 모든 트리플을 추출하여 삭제하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 상기 가시화 편집 모듈은 입력된 스키마 데이터를 계층적 또는 그래프 구조로 가시화하는 스키마 가시화 뷰와; 상기 스키마 데이터 가시화 결과에서 선택된 특정 스키마의 인스턴스 데이터를 가시화하는 인스턴스 가시화 뷰와; 사용자의 SPARQL 질의 결과를 가시화하는 사용자 질의 입출력 뷰를 포함하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 상기 사용자 질의 입출력 뷰는 서브젝트, 프리디케이트, 오브젝트(subject, predication, object) 형태의 트리플 조인으로 표현되는 질의 조건을 가진 SPARQL 질의를 입력받고, 질의 조건을 만족하는 결과 튜플(tuple)들을 출력하는 점에 그 특징이 있다.
또한, 본 발명에 따른 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지를 이용한 편집 방법은, XML/RDF 데이터베이스의 데이터 로드 기능을 이용하여 온톨로지 데이터 파일을 트리플로 변환하고, 데이터베이스에 저장하는 단계와; 상기 데이터베이스에 저장된 온톨로지 스키마 데이터를 스키마 로더에 저장하는 단계와; 상기 스키마 로더에 저장된 온톨로지 스키마 데이터를 계층적으로 가시화하는 단계와; 상기 가시화된 온톨로지 스키마 데이터에서 요청에 따라 상기 온톨로지 스키마 데이터에 대응하는 인스턴스 데이터를 가시화하는 단계와; 상기 가시화된 온톨로지 스키마 데이터 및 상기 인스턴스 데이터를 편집하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 상기 인스턴스 데이터를 가시화하는 단계 이후, 사용자의 질의에 의한 질의 결과를 가시화하는 단계를 더 포함하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 상기 온톨로지 스키마 데이터를 가시화하는 단계는, SPARQL 질의를 이용하여 스키마 데이터의 클래스 및 프로퍼티를 가시화하고, 상기 클래스의 가시화는 클래스를 추출하는 단계와; 상기 추출된 클래스에서 클래스 간의 관계를 추출하는 단계 및 상기 클래스의 추가 정보를 추출하는 단계를 포함하고, 상기 프로퍼티의 가시화는 프로퍼티를 추출하는 단계와; 상기 추출된 프로퍼티간의 관계를 추출하는 단계 및 상기 프로퍼티의 추가 정보를 추출하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 상기 인스턴스 데이터를 가시화하는 단계는 SPARQL 질의를 이용하여 사용자가 선택한 클래스를 타입으로 가진 인스턴스의 개수를 추출하는 단계와; 상기 클래스의 추출된 인스턴스 전체를 출력하는 단계와; 상기 인스턴스의 클래스를 도메인 클래스로 가지는 프로퍼티와 값을 출력하는 단계와; 상기 인스턴스의 주석을 출력하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 상기 온톨로지 스키마 데이터를 편집하는 단계는, 상기 스키마 데이터의 삽입 또는 삭제를 위해 JNI 함수를 호출하는 단계와; 상기 스키마 데이터를 삽입하는 단계 및 상기 스키마 데이터를 삭제하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 상기 스키마 데이터를 삽입하는 단계는 상기 호출된 스키마 데이터에서 클래스 및 클래스의 관계를 생성하는 단계와; 상기 클래스의 제약 조건 및 추가 정보를 생성하는 단계와; 상기 호출된 스키마 데이터에서 프로퍼티 및 프로퍼티의 관계를 생성하는 단계; 또는 상기 프로퍼티의 추가 정보를 생성하는 단계를 수행하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 상기 스키마 데이터를 삭제하는 단계는 상기 호출된 스키마 데이터에서 클래스 및 클래스와 관계된 모든 트리플을 추출하여 삭제하는 단계; 또는 상기 호출된 스키마 데이터에서 프로퍼티 및 프로퍼티와 관계된 모든 트리플을 추출하여 삭제하는 단계를 수행하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 상기 인스턴스 데이터를 편집하는 단계는, 선택된 클래스의 인스턴스 정보를 생성, 인스턴스 정보를 수정 또는 인스턴스 정보를 삭제하는 점에 그 특징이 있다.
본 발명에 따르면 메디톨로지는 디스크에 저장된 대용량 온톨로지 데이터로부터 편집할 온톨로지 데이터만을 로드하여 가시화하고 편집할 수 있는 디스크 기반 편집 기능을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면.
도 2는 본 발명에 따른 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지의 편집 방법에 대한 순서도.
도 3은 본 발명에 따른 온톨로지 스키마 가시화 방법에 대한 순서도.
도 4는 본 발명에 따른 온톨로지 스키마 데이터의 편집 방법에 대한 순서도.
도 5는 본 발명에 따른 온톨로지 인스턴스 데이터 편집 방법에 대한 순서도.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있는 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시 예에 대한 동작 원리를 상세하게 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
또한, 도면 전체에 걸쳐 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용한다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 '연결'되어 있다고 할 때, 이는 '직접적으로 연결'되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 '간접적으로 연결'되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 구성 요소를 '포함'한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하 본 발명의 일 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지 시스템(100)은 온톨로지 스키마 데이터와 인스턴스 데이터가 저장된 저장 시스템(200)으로부터 데이터의 편집 및 가시화를 수행하기 위해 편집 및 질의를 요청하는 가시화 편집 모듈(110)과; 상기 가시화 편집 모듈(110)로부터 요청된 질의 및 편집에 의해 변경할 데이터를 변환하여 출력하고, 질의 및 변경 데이터의 편집 반영 결과를 상기 가시화 편집 모듈(110)에 다시 출력하는 질의 입출력 모듈(140)과; 상기 저장 시스템(200)으로부터의 온톨로지의 스키마 데이터를 로드하고 이를 관리하는 스키마 로더(120)와; 상기 질의 입출력 모듈(140)과 상기 스키마 로더(120)로부터 질의와 변경 데이터를 입력받아 상기 저장 시스템(200)에 출력하고, 상기 저장 시스템(200)에 출력된 질의 및 변경 데이터에 대한 결과를 다시 상기 저장 시스템(200)으로부터 입력받아 상기 질의 입출력 모듈(140)과 상기 스키마 로더(120)에 출력하는 저장 시스템 인터페이스 모듈(130)을 포함하여 구성된다.
상기 저장 시스템(200)에서는 RDF 데이터의 로드 사용자 혹은 관리자는 XML/RDF 데이터베이스의 데이터 로드 기능을 이용하여 온톨로지 데이터 파일의 내용을 트리플로 변환하고 이를 XML/RDF 데이터베이스로 로드하여 저장한다. 온톨로지 데이터는 1번만 저장 시스템에 저장되고 메디톨로지의 편집 기능을 이용하여 여러 번 편집될 수 있다.
상기 스키마 로더(120)는 편집 구동 시점에 SPARQL 질의를 이용하여 XML/RDF 데이터베이스에 저장된 온톨로지의 스키마 데이터만을 읽고 이를 스키마 로더 내에 저장한다.
상기 가시화/편집 모듈(110)은 상기 읽어 들인 스키마 데이터를 계층적으로 가시화함으로써 초기 화면을 구성한다. 스키마 데이터는 온톨로지 전체 데이터보다 비교적 작은 용량을 가진다. 따라서 편집기의 시동 시점에 온톨로지 전체 데이터를 읽어 들이는 기존의 메모리 기반 편집기에 비해 초기 화면을 구성하는 시점까지 걸리는 시간이 짧아 빠른 시동이 가능하다. 또한, 이때 사용하는 메모리의 용량 역시 기존 편집기 보다 작다.
상기 가시화/편집 모듈(110)은 시동 시점에 로드한 스키마 데이터를 가시화하고, 사용자의 요청에 따라 스키마에 대응하는 인스턴스 데이터를 읽고 가시화한다. 이때, 사용자는 가시화/편집 모듈(110)을 통해 가시화된 스키마 및 인스턴스 데이터를 편집할 수 있다.
이러한, 온톨로지 스키마의 가시화는 온톨로지 데이터 중 스키마에 속하는 클래스(Class)와 프로퍼티(Property)를 가시화하는 기능이다. 메디톨로지는 SPARQL 질의를 이용하여 이러한 정보를 XML/RDF 데이터베이스로부터 추출한 뒤, 스키마 로더 내의 온톨로지 스키마 객체에 저장하고, 이를 가시화한다. 단, 스키마 정보를 XML/RDF 데이터베이스로부터 추출하는 작업은 시동단계에서 스키마 로더에 의해 1번만 수행되며, 이후 스키마의 가시화 요청이 있을 때는 스키마 로더 내에 저장된 온톨로지 스키마 객체를 가시화한다.
상기 가시화 편집 모듈(110)은 입력된 스키마 데이터를 계층적 또는 그래프 구조로 가시화하는 스키마 가시화 뷰(111)와, 상기 스키마 데이터 가시화 결과에서 선택된 특정 스키마의 인스턴스 데이터를 가시화하는 인스턴스 가시화 뷰(112)와, 사용자의 SPARQL 질의 결과를 가시화하는 사용자 질의 입출력 뷰(113)으로 구성되어 있다.
상기 질의 입출력 뷰(113)를 이용하여 SPARQL 질의를 사용자로부터 직접 입력받아 처리하고 그 결과를 테이블 형식으로 가시화할 수 있다. 이러한 과정 중에 메디톨로지(100)는 XML/RDF 데이터베이스가 제공하는 색인 등의 유용한 기능을 이용하여 데이터 전체에 접근하지 않고도 질의 조건을 만족하는 데이터를 추출할 수 있어 비교적 빠르게 질의를 처리할 수 있다.
보다 상세하게는, 사용자의 질의 결과 가시화에서는 먼저 사용자 질의 입출력 뷰를 통해 입력된 질의를 XML/RDF 데이터베이스로 전송한다. XML/RDF 데이터베이스는 (subject, predicate, object) 형태의 트리플의 조인으로 표현되는 질의 조건을 가진 SPARQL 질의를 입력받아, 질의 조건을 만족하는 결과 튜플(tuple)들을 추출하여 사용자 질의 입출력 뷰로 전송한다. 그리고 결과를 받은 뷰는 이를 테이블 형태로 가시화한다. 온톨로지 편집 기능은 사용자에 의해 편집된 데이터를 XML/RDF 데이터베이스의 데이터 삽입/삭제 API를 이용하여 XML/RDF 데이터베이스에 동적으로 저장한다. 온톨로지에서 데이터의 변경은 변경된 데이터뿐만 아니라, 그 데이터와 연관된 다른 데이터에도 영향을 줄 수 있다. 따라서 데이터 변경 요청을 받은 질의/데이터 입출력 모듈은 필요에 따라 변경 데이터와 연관된 데이터도 추출하여 변경한다.
따라서 메디톨로지 시스템(100)은 가시화된 온톨로지 데이터의 편집 결과를 데이터로 변환하고 XML/RDF 데이터베이스가 제공하는 API를 호출함으로써 변경된 데이터를 동적으로 저장 시스템에 반영할 수 있다.
또한, SPARQL 질의를 이용한 데이터 가시화와 XML/RDF 데이터베이스의 API를 이용한 데이터 편집의 구현에 대해 구체적으로 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 메디톨로지의 편집 방법에 대한 순서도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 메디톨로지를 이용한 편집 방법은, XML/RDF 데이터베이스의 데이터 로드 기능을 이용하여 온톨로지 데이터 파일을 트리플로 변환하고, 데이터베이스에 저장하는 단계가 수행된다(S201).
그리고 상기 데이터베이스에 저장된 온톨로지 스키마 데이터를 스키마 로더에 저장하는 단계가 수행된다(S202).
그 다음, 상기 스키마 로더에 저장된 온톨로지 스키마 데이터를 계층적으로 가시화하는 단계가 수행된다(S203).
도 3은 본 발명에 따른 온톨로지 스키마 가시화 방법에 대한 순서도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 온톨로지 스키마의 가시화를 위해 사용되는 질의(혹은 알고리즘)를 이용하여 메디톨로지의 스키마 가시화에 대해 설명한다.
먼저, SPARQL 질의를 이용하여 클래스를 추출하는 단계가 수행된다(S301).
아래는 온톨로지의 클래스 정보를 추출하기 위해 사용되는 질의이다.
Figure 112011080991913-pat00001
클래스는 질의 1-1에서와 같이 독립적으로 정의될 수 있지만, 질의 1-2와 같이, 어떤 집합에 속한 클래스 간의 교집합(intersection), 합집합(union) 및 여집합(complement)으로도 표현될 수 있다. 질의 1-2에서 class_set은 변수로 교집합, 합집합 및 여집합을 구성하는 집합 클래스의 URI를 값으로 가진다.
그리고 SPARQL 질의를 이용하여 클래스간의 관계 추출을 수행한다(S302).
하기와 같이 클래스간의 관계를 추출하기 위해 질의가 사용된다.
Figure 112011080991913-pat00002
온톨로지의 클래스와 프로퍼티는 다른 클래스 혹은 프로퍼티를 부모로 가지는 부모-자식 관계를 가질 수 있으며, 이 경우 자식은 부모의 모든 속성을 상속 받는다. 따라서 부모-자식 관계는 상속 관계라고도 부른다. 2-1의 첫 번째 질의에서와 같이 어떤 클래스가 다른 클래스와 상속 관계를 가지면, 그 클래스들은 subClassOf 관계로 연결된다. 클래스와 클래스 간에는 상속 관계뿐만 아니라 다른 관계들도 존재한다. 질의 2-1의 두 번째 및 세 번째 질의는 동등 관계와 disjoint 관계를 가진 클래스들을 추출한다. 알고리즘 2-2는 질의 1-2의 결과인 클래스의 URI <class>와 클래스 집합의 URI인 <class_set>을 입력으로 받아 <class>를 교집합 혹은 합집합으로 가지는 클래스와 <class>와 여집합 관계를 가지는 클래스를 추출한다. 여기서, 2-2에서 ":=" 는 오른 편의 질의 결과를 왼편의 변수에 할당하는 연산자로서 명세서 전체에서 동일 의미로 사용된다.
이어서, SPARQL 질의를 이용하여 클래스의 추가 정보를 추출하게 된다(S303).
하기와 같이 온톨로지는 클래스의 특성을 정의하기 위해 추가정보를 제공하기 위한 질의가 사용된다.
Figure 112011080991913-pat00003
질의 3-1은 어떤 프로퍼티에 대해 그 프로퍼티의 도메인에 속한 클래스(단순히 도메인 클래스)가 그 프로퍼티에 대해 가지는 제약조건을 추출하기 위해 사용된다. 질의 3-1에는 표현되어 있지 않지만 제약조건은 도메인 클래스와 부모-자식 관계를 가진다. 따라서 2-1의 첫 번째 질의에서 sup 값과 질의 3-1의 restriction 값이 같으면, 그 restriction은 sub 값을 URI로 가지는 클래스의 제약조건이 된다. 질의 3-2는 클래스가 가진 주석 정보를 추출한다.
그 다음, SPARQL 질의를 이용하여 프로퍼티를 추출하게 된다(S304).
아래는 프로퍼티 정보를 추출하는 질의이다.
Figure 112011080991913-pat00004
프로퍼티는 도메인 영역 및 레인지 영역에 속한 클래스를 속성으로 가진다. 여기서, 레인지 영역에 속한 클래스가 객체를 나타내면 객체 프로퍼티라 하고(질의 4-1), 상수를 나타내면 데이터 타입 프로퍼티라 한다(질의 4-2).
이어, SPARQL 질의를 이용하여 프로퍼티간의 관계를 추출하게 된다(S305).
아래는 프로퍼티간의 관계를 추출하는 질의이다.
Figure 112011080991913-pat00005
질의 5-1은 프로퍼티의 도메인 클래스와 레인지 영역에 속한 클래스(단순히 레인지 클래스)를 추출한다. 클래스처럼 프로퍼티도 다양한 관계를 가질 수 있다. 질의 5-2의 첫 번째 질의는 프로퍼티의 상속 관계를 추출하는 질의로, 두 프로퍼티가 상속 관계를 가지면, 프로퍼티들은 subPropertyOf 관계로 연결된다. 그리고 두 번째 및 세 번째 질의는 각각 동등 관계와 역 관계, 즉 도메인 클래스와 레인지 클래스의 역할이 반대인 프로퍼티들(예로, hasChild와 hasParent)을 추출한다.
그 다음, SPARQL 질의를 이용하여 클래스의 추가 정보를 추출하게 된다(S306).
Figure 112011080991913-pat00006
질의 6-1은 프로퍼티의 특성을 추출하는 질의로, 함수관계, 역함수 관계, 이행 관계 및 대칭 관계를 가진 프로퍼티를 추출한다. 질의 6-2는 프로퍼티의 주석 정보를 추출한다.
상기와 같은 과정에 의해 추출한 온톨로지의 스키마 정보를 계층 구조로 시각화한다. 즉, 스키마의 상속 관계 정보를 이용하여 부모 클래스(혹은 프로퍼티)를 상위, 자식 클래스(혹은 프로퍼티)를 하위 노드로 가지는 계층 구조로 시각화한다.
이어서, 상기 가시화된 온톨로지 스키마 데이터에서 사용자의 요청에 따라 상기 온톨로지 스키마 데이터에 대응하는 인스턴스 데이터를 가시화하는 단계가 수행된다(S204). 여기서, 인스턴스 데이터의 가시화는 클래스와 프로퍼티를 타입으로 가진 온톨로지 데이터를 가시화하는 기능이다. 메디톨로지는 온톨로지 스키마의 계층적 가시화 결과에서 사용자가 선택한 클래스의 인스턴스들을 추출하여 가시화한다.
Figure 112011080991913-pat00007
상기와 같이 인스턴스의 정보를 추출하는 질의를 보여준다. 질의 7-1은 사용자가 선택한 클래스인 <class>를 타입으로 가진 인스턴스의 개수를 추출한다. 질의 7-2는 <class>의 인스턴스 전체를 출력한다. 질의 7-3은 인스턴스인 <instance>에 대해 그 인스턴스의 클래스를 도메인 클래스로 가지는 프로퍼티와 값(즉, 그 프로퍼티의 레인지 클래스의 인스턴스 혹은 상수)를 출력한다. 마지막으로 질의 7-4는 <instance>의 주석을 출력한다.
그리고 상기 가시화된 온톨로지 스키마 데이터 및 상기 인스턴스 데이터를 편집하는 단계가 수행된다(S205). 보다 상세하게는, 메디톨로지는 온톨로지 데이터의 가시화 결과 화면에서 사용자가 새로운 데이터를 삽입하거나 기존 데이터를 삭제 및 수정할 수 있는 데이터 편집 기능을 제공한다. 데이터 편집은 스키마와 인스턴스에 대해 모두 가능하며, 결과 데이터는 XML/RDF 데이터베이스와 메모리에 저장된 스키마 정보에 즉시 반영된다. SPARQL 언어로는 데이터의 삽입/삭제/수정을 표현할 수 없다. 이러한 이유로 메디톨로지는 변경된 데이터를 저장 시스템에 반영하기 위해 XML/RDF 데이터베이스의 데이터 삽입/삭제 API를 호출하여 사용한다. 또한, 기존 데이터를 삭제하고 새 데이터를 삽입하는 방법으로 데이터의 수정을 구현한다.
Figure 112011080991913-pat00008
상기 질의는 데이터의 삽입 및 삭제를 위해 메디톨로지가 호출하는 JNI(Java Native Interface) 함수를 보여준다. 메디톨로지는 상기 질의의 함수를 호출함으로써 데이터 편집 결과를 XML/RDF 데이터베이스에 반영한다.
한편, 온톨로지의 스키마인 클래스와 프로퍼티 정보의 변경에 대해 설명한다.
도 4는 본 발명에 따른 온톨로지 스키마 데이터의 편집 방법에 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 온톨로지 스키마 데이터의 편집에서 데이터 삽입을 위해 먼저 클래스 및 클래스의 관계를 생성한다(S401).
Figure 112011080991913-pat00009
상기 질의는 클래스 및 클래스 간의 관계 생성을 위한 API 호출을 나타낸다. 1-1은 URI가 <class>인 독립된 클래스를 생성한다. 1-2는 URI가 <parent>인 클래스의 자식 클래스를 생성하며, 1-3은 URI가 <sibling>인 클래스의 형제 클래스를 생성한다. 이때 <sibling>의 모든 부모 클래스가 새롭게 추가할 클래스 <class>의 부모 클래스가 되도록 하기 위해 <sibling>의 모든 부모 클래스 정보를 추출하고 <class>로 하여금 추출된 부모 클래스와 subClassOf 관계를 가지도록 한다. 1-4는 <class>가 클래스 <target>와 동등 관계 및 disjoint 관계를 가지도록 한다. 1-5는 URI가 <class>인 클래스가 URI가 <class_set>인 클래스 집합의 여집합, 교집합 혹은 합집합 관계를 가지도록 하며, 1-6의 알고리즘은 1-5의 클래스 집합을 정의한다. 마지막으로 1-7은 클래스와 프로퍼티간의 도메인 및 레인지 관계를 생성한다.
그리고, 온톨로지 스키마 데이터의 편집에서 선택적인 데이터 수정을 위해 클래스의 제약 조건 및 추가 정보를 생성한다(S402).
Figure 112011080991913-pat00010
상기 질의는 제약조건들을 생성하고 이를 클래스에 연관시키는 방법을 보여준다. 2-1은 URI가 <restriction>인 제약조건 클래스를 생성한다. 2-2에서 2-4는 제약조건 클래스에 제약조건을 추가한다. 2-2는 도메인 클래스가 따를 제약조건을 명시한다. 2-3은 프로퍼티에 대해 도메인 및 레인지 클래스와 가질 대응수(mapping cardinality)를, 2-4는 도메인 및 레인지 클래스의 인스턴스들이 모두 관계를 가질지 혹은 부분적으로 가질지를 명시한다. 2-5는 제약조건을 도메인 클래스의 부모 클래스가 되도록 명시하여, 제약조건의 모든 정보를 도메인 클래스가 상속받도록 한다. 마지막으로 2-6은 주석 정보를 생성한다.
또한, 온톨로지 스키마 데이터의 편집에서 데이터 삽입을 위한 프로퍼티 및 프로퍼티의 관계를 생성한다(S403).
Figure 112011080991913-pat00011
상기 질의는 프로퍼티 및 관계 생성을 위한 API 호출을 나타낸다. 3-1은 URI가 <property>인 객체 혹은 데이터 타입 프로퍼티를 생성한다. 3-2는 프로퍼티간의 부모-자식 관계를 지정, 3-3은 두 프로퍼티가 서로 역 관계 혹은 동등 관계를 가지도록 지정한다.
그리고, 온톨로지 스키마 데이터의 편집에서 데이터 수정을 위한 프로퍼티의 추가 정보를 생성한다(S404).
Figure 112011080991913-pat00012
상기 질의는 프로퍼티의 추가 정보를 생성하는 방법으로, 4-1은 프로퍼티인 <property>가 함수, 역함수, 이행 및 대칭 관계를 가지도록 지정하고 4-2는 프로퍼티에 주석을 생성한다.
한편, 온톨로지 스키마 데이터의 편집에서 클래스를 삭제하는 단계를 수행한다(S405).
Figure 112011080991913-pat00013
클래스의 삭제는 XML/RDF 데이터베이스에 저장된 트리플 중에 그 클래스와 관계하는 모든 정보를 삭제하는 것으로 상기 질의 5와 같이 수행된다. 클래스의 관계나 제약조건 정보를 삭제하는 것은 이미 설명한 생성 과정과 중복 설명되는 부분이 많아 생략한다.
또한, 온톨로지 스키마 데이터의 편집에서 프로퍼티를 삭제하는 단계를 수행한다(S406).
Figure 112011080991913-pat00014
상기 질의 6는 프로퍼티의 삭제 역시 클래스의 삭제 방법과 다르지 않다. 프로퍼티의 관계나 추가 정보를 삭제하는 과정은 생성 과정과 중복 설명되는 부분이 많아 설명을 생략한다.
한편, 클래스와 프로퍼티 정보의 변경은 다음과 같이 수행된다. 변경할 클래스 혹은 프로퍼티의 URI를 이용하여 관계된 모든 트리플을 추출한다. 그리고 기 설명한 삭제 방법으로 이 트리플들을 XML/RDF 데이터베이스로부터 제거한다. 마지막으로 추출한 트리플을 수정하여 XML/RDF 데이터베이스에 삽입한다. 이 과정에서 사용되는 질의들은 앞에서 설명한 가시화 및 편집의 질의들과 중복되므로 별도로 제시하지 않는다. 클래스와 프로퍼티의 정보들이 변경되면 메디톨로지는 이를 시동 시점에 로드한 온톨로지 스키마 객체에도 반영하여, 스키마의 가시화 결과가 항상 변경사항을 반영토록 한다.
한편, 도 5는 본 발명에 따른 온톨로지 인스턴스 데이터 편집 방법에 대한 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 온톨로지 인스턴스 데이터 편집은 데이터의 생성, 수정 또는 삭제 단계를 선택적으로 수행할 수 있게 된다.
온톨로지 인스턴스 데이터 편집의 인스턴스 데이터를 생성하는 단계가 수행된다(S501).
Figure 112011080991913-pat00015
상기 질의 1은 메디톨로지에서 인스턴스 정보를 생성하는 방법을 보여준다. 1-1은 클래스 <class>가 선택된 상황에서 그 클래스의 인스턴스 <instance>를 생성하거나, 기존 인스턴스의 클래스로 <class>를 추가하는데 사용된다. 1-2는 인스턴스와 인스턴스간의 프로퍼티 관계를 지정하는데 사용되며 1-3은 주석을 생성하기 위해 사용된다.
또는, 온톨로지 인스턴스 데이터 편집의 인스턴스 데이터를 삭제하는 단계를 수행한다(S502).
Figure 112011080991913-pat00016
상기 질의 2는 인스턴스 정보를 삭제하는 방법을 보여 준다. 이는 상기 클래스 삭제와 유사하다. 즉, 삭제할 인스턴스를 포함한 모든 트리플을 찾아 삭제한다. 인스턴스의 관계 및 주석 삭제는 프로퍼티 삭제 질의에서 InsertTriples 대신 DeleteTriples를 사용하여 가능하다.
또한, 온톨로지 인스턴스 데이터 편집의 인스턴스 데이터를 수정하는 단계를 수행할 수 있다. 이때, 메디톨로지가 제공하는 인스턴스의 수정 방법 역시 클래스 혹은 프로퍼티의 수정 방법과 유사하다. 즉, 해당 인스턴스를 포함하는 모든 트리플을 읽고, 읽어 들인 트리플을 XML/RDF 데이터베이스에서 제거한다. 그리고 읽어 들인 트리플을 수정한 뒤 XML/RDF 데이터베이스에 저장한다.
본 발명에서 제시하는 온톨로지 편집기인 메디톨로지는 온톨로지가 제공해야 할 기본 기능인 데이터의 저장/검색, 데이터의 가시화 및 데이터의 편집 기능을 모두 제공한다. 메디톨로지는 온톨로지 데이터를 디스크에 유지하고, 사용자 요청이 있을 때마다 편집 혹은 가시화할 데이터만을 디스크로부터 메모리로 읽어서 처리하는 디스크 기반 편집 방법을 취한다. 따라서 메모리 기반 편집기에 비해 짧은 시간 내에 편집기의 시동이 가능하며, 불필요한 메모리 사용을 줄일 수 있다. 또한, 디스크 기반의 데이터 처리를 효율적으로 수행하기 위해, 잘 알려진 도구인 색인 등을 활용할 수 있어, 메모리 기반 편집기와 비교하여 디스크 기반 편집기가 가질 수 있는 질의 처리 및 가시화 시간 관점의 비효율성 문제를 어느 정도 해결할 수 있다. 결과적으로 메디톨로지는 대용량의 온톨로지 데이터를 다루기 위해 편집기가 제공해야 할 추가적인 특징들도 만족한다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 관하여 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 따라서 본 발명의 권리 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 안되며, 후술하는 청구범위뿐만 아니라, 이와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>
100 --- 메디톨로지 110 --- 가시화 편집 모듈
120 --- 스키마 로더 130 --- 저장 시스템 인터페이스 모듈
140 --- 질의 데이터 입출력 모듈

Claims (11)

  1. 온톨로지 스키마 데이터와 인스턴스 데이터가 저장된 저장 시스템으로부터 데이터의 편집 및 가시화를 수행하기 위해 편집 및 질의를 요청하는 가시화 편집 모듈과;
    상기 가시화 편집 모듈로부터 요청된 질의 및 편집에 의해 변경할 데이터를 변환하여 출력하고, 질의 및 변경 데이터의 편집 반영 결과를 상기 가시화 편집 모듈에 다시 출력하는 질의 입출력 모듈과;
    상기 저장 시스템으로부터 온톨로지의 스키마 데이터를 로드하고 이를 관리하는 스키마 로더와;
    상기 질의 입출력 모듈과 상기 스키마 로더로부터 질의와 변경 데이터를 입력받아 상기 저장 시스템에 출력하고, 상기 저장 시스템에 출력된 질의 및 변경 데이터에 대한 결과를 다시 상기 저장 시스템으로부터 입력받아 상기 질의 입출력 모듈과 상기 스키마 로더에 출력하는 저장 시스템 인터페이스 모듈을 포함하고,
    상기 가시화 편집 모듈에서 상기 온톨로지 스키마 데이터의 삽입은 상기 온톨로지 스키마 데이터에서 클래스 및 클래스의 관계, 상기 클래스의 제약 조건 및 추가 정보, 상기 온톨로지 스키마 데이터에서 프로퍼티 및 프로퍼티의 관계 또는 상기 프로퍼티 추가 정보들을 생성하고, 상기 온톨로지 스키마 데이터의 삭제는 상기 온톨로지 스키마 데이터에서 클래스 및 클래스와 관계된 모든 트리플을 추출하여 삭제하는 것을 특징으로 하는 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 가시화 편집 모듈은
    입력된 스키마 데이터를 계층적 또는 그래프 구조로 가시화하는 스키마 가시화 뷰와;
    상기 스키마 데이터 가시화 결과에서 선택된 특정 스키마의 인스턴스 데이터를 가시화하는 인스턴스 가시화 뷰와;
    사용자의 SPARQL 질의 결과를 가시화하는 사용자 질의 입출력 뷰를 포함하는 것을 특징으로 하는 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 사용자 질의 입출력 뷰는 서브젝트, 프리디케이트, 오브젝트(subject, predication, object) 형태의 프리플 조인으로 표현되는 질의 조건을 가진 SPARQL 질의를 입력으로 받고, 질의 조건을 만족하는 결과 튜플(tuple)들을 출력하는 것을 특징으로 하는 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지 시스템.
  4. XML/RDF 데이터베이스의 데이터 로드 기능을 이용하여 온톨로지 데이터 파일을 트리플로 변환하고, 데이터베이스에 저장하는 단계와;
    상기 데이터베이스에 저장된 온톨로지 스키마 데이터를 스키마 로더에 저장하는 단계와;
    상기 스키마 로더에 저장된 온톨로지 스키마 데이터를 계층적으로 가시화하는 단계와;
    상기 가시화된 온톨로지 스키마 데이터에서 요청에 따라 상기 온톨로지 스키마 데이터에 대응하는 인스턴스 데이터를 가시화하는 단계와;
    상기 가시화된 온톨로지 스키마 데이터 및 상기 인스턴스 데이터를 편집하는 단계를 포함하고,
    상기 온톨로지 스키마 데이터를 편집하는 단계는, 상기 스키마 데이터의 삽입 또는 삭제를 위해 JNI 함수를 호출하여, 상기 스키마 데이터를 삽입 또는 삭제하고, 상기 스키마 데이터의 삽입은 상기 호출된 스키마 데이터에서 클래스 및 클래스의 관계를 생성하는 단계; 상기 클래스의 제약 조건 및 추가 정보를 생성하는 단계; 상기 호출된 스키마 데이터에서 프로퍼티 및 프로퍼티의 관계를 생성하는 단계 또는 상기 프로퍼티의 추가 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지를 이용한 편집 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 인스턴스 데이터를 가시화하는 단계 이후, 사용자의 질의에 의한 질의 결과를 가시화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지를 이용한 편집 방법.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 온톨로지 스키마 데이터를 가시화하는 단계는, SPARQL 질의를 이용하여 스키마 데이터의 클래스 및 프로퍼티를 가시화하고, 상기 클래스의 가시화는 클래스를 추출하는 단계와; 상기 추출된 클래스에서 클래스 간의 관계를 추출하는 단계 및 상기 클래스의 추가 정보를 추출하는 단계를 포함하고,
    상기 프로퍼티의 가시화는 프로퍼티를 추출하는 단계와; 상기 추출된 프로퍼티간의 관계를 추출하는 단계 및 상기 프로퍼티의 추가 정보를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지를 이용한 편집 방법.
  7. 제 4항에 있어서,
    상기 인스턴스 데이터를 가시화하는 단계는 SPARQL 질의를 이용하여 사용자가 선택한 클래스를 타입으로 가진 인스턴스의 개수를 추출하는 단계와;
    상기 클래스의 추출된 인스턴스 전체를 출력하는 단계와;
    상기 인스턴스의 클래스를 도메인 클래스로 가지는 프로퍼티와 값을 출력하는 단계와;
    상기 인스턴스의 주석을 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지를 이용한 편집 방법.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 제 4항에 있어서,
    상기 스키마 데이터를 삭제하는 단계는 상기 호출된 스키마 데이터에서 클래스 및 클래스와 관계된 모든 트리플을 추출하여 삭제하는 단계 또는
    상기 호출된 스키마 데이터에서 프로퍼티 및 프로퍼티와 관계된 모든 트리플을 추출하여 삭제하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지를 이용한 편집 방법.
  11. 제 4항에 있어서,
    상기 인스턴스 데이터를 편집하는 단계는,
    선택된 클래스의 인스턴스 정보를 생성, 인스턴스 정보 수정 또는 인스턴스 정보 삭제하는 것을 특징으로 하는 대용량 온톨로지 데이터를 위한 메디톨로지를 이용한 편집 방법.
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