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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2006 가을 학술발표논문집 제33권 제2호(B)
발행연도
2006.10
수록면
346 - 351 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2007

다양한 OWL-DL 추론 엔진에서 대용량 ABox 추론에 대한 성능평가
서은석 ,  박영택 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2007.07 학술저널

2006

OWL-DL 기반의 대용량 ABox 추론 기법
서은석 ,  최용준 ,  박영택 한국정보과학회 학술발표논문집 2006.10 학술대회자료
OWL 기반 대용량 ABox 추론 시스템 평가
서은석 ,  박영택 한국정보과학회 학술발표논문집 2006.10 학술대회자료

초록· 키워드

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시맨틱 웹에 대한 관심이 높아짐과 더불어 관련 기술인 온톨로지와 이를 이용한 추론 기술 역시 이슈가 되고 있다. RacerPro, Pellet 등 지금까지의 전형적인 추론 시스템들은 주로 Tableaux Algorithm 기반의 추론 시스템으로 Tableaux Algorithm의 특성상 대용량 ABox 추론에서 문제점을 나타낸다. 이를 해결하기 위한 연구로는 Tableaux Algorithm 기반의 Instance Store와 Disjunctive Datalog Approach를 사용한 KAON2가 있다. 이러한 추론 기술에 대해서는 많은 연구가 진행되고 있지만 각 추론 시스템들에 대한 평가는 부족하다. 현재 추론 시스템들의 벤치마킹은 대부분 Tableaux Algorithm 기반의 TBox 추론에 대한 것으로 ABox 추론 및 최근 이슈인 대용량 ABox 추론에 대한 평가는 특히 부족하다. 이에 본 논문에서는 각 추론 시스템들의 이론적 배경을 근간으로 지금까지의 전형적 추론엔진들과 최근 이슈에 따른 대용량 ABox 추론을 위한 시스템들을 이론적 비교를 통해 살펴보며, 특히 대용량 ABox 추론를 위한 시스템인 Instance Store와 KAON2를 LUBM을 사용하여 평가함으로 대용량 ABox 추론에 있어 사용자의 요구에 따른 적절한 시스템을 제시한다.

목차

요약
1. 서론
2. LUBM(Lehigh University BenchMark)
3. DL과 추론 시스템의 기본구조
4. LUBM 평가 방법에 따른 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌
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참고문헌 (0)

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서은석 ,  박영택 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2007 .07

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