SPARQL 기반의 효율적 키워드 쿼리 프로세싱 구조 연구

Abstract

시맨틱 웹이 활성화 되면서 W3C의 시맨틱 웹 권장사항인 RDF로 작성되는 데이터가 점점 증가하고 있다. 이에 따라 RDF 데이터에 대한 일반 사용자의 정보 검색 필요성이 요구 되었으며, Formal 질의인 SPARQL보다 쉽게 사용할 수 있는 Keyword 질의 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 연구에서는 대용량 RDF에서의 Formal 질의와 Keyword 질의를 함께 지원하지 않을 뿐만 아니라, 각 방식마다 저장-인덱싱 연구가 달리 진행 되었다. 따라서, 본 논문에서는 기존 SPARQL을 지원하는 Formal 질의 시스템에서도 저장-인덱스 구조의 변경 없이 Keyword 질의를 제공할 수 하는 쿼리 프로세서를 제안한다. 이 쿼리 프로세서는 요청된 Keyword 질의를 SPARQL로 변환하여 질의의 단어를 포함하는 트리플을 추출, 조합, 확장하여 질의 결과를 출력한다. 또한, 본 연구에서는 기존의 Formal 질의 시스템에서도 효과적으로 Keyword 질의를 처리할 수 있도록 쿼리 프로세서를 포함한 Keyword 질의 시스템을 제안한다. 이는 대용량 RDF의 저장-질의-관리 할 수 있는 통합적인 시스템이며, 대량 사용자 질의 요청 처리가 가능하도록 캐쉬 시스템과 질의 결과의 정확도를 높이는 랭킹 시스템을 포함한다.