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초록

한국어

시멘틱 웹의 구현체인 LOD(Linked Open Data) 클라우드는 RDF 모델에 기반하여 구축된 LOD들의 집합체로 특정 개체에 대하여 여러 LOD들이 다양한 관점에서 기술한 내용을 제공함으로써 지식의 확장을 이루는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 LOD 클라우드에 대한 사용자 질의를 개체들간의 동일연결을 이용한 심층검색 으로 수행하고 사용자가 지정한 동일수준 이상으로 검색결과를 정제하여 제공하는 시스템(In-Depth Searching and Cleansing: IDSC)을 구현하였다. IDSC는 사용자가 특정 LOD를 지정하여 질의하면 다수의 LOD들로부터 동일연결된 개체들을 심층적으로 검색하고 그 결과를 취합, 제공한다. 또한, IDSC는 LOD의 평판을 측정하여 동일 연결된 개체들의 동일수준 평가에 반영하였다. 이 과정에서 개체간 동일성에 대한 동조를 발견하는 경우 관련 개체 들의 동일수준을 보완함으로써 보다 정밀하게 정제한 결과를 제공한다. IDSC는 GitHub를 통하여 공개하였다.

영어

LOD(Linked Open Data) cloud is the implementation of semantic web. It is composed of RDF modeled LODs and aims to extend knowledge of a specified entity by providing diverse descriptions from different viewpoints of LODs. We implemented In-Depth Searching and Cleansing(IDSC) system that performs in-depth searching with identical links and cleansing the results to meet user’s criterion for the identity of searched entities. IDSC, standing for the users, performs in-depth searching for linked entities, reconstitutes contents of the entities searched, and provides them as results. For entity identity evaluation, IDSC examines LODs’ reputations and reflects them to entities’ identity levels. If IDSC found an agreement on an entity identity, it compensates identity levels of relevant entities, and therefore provides results cleansed meticulously. IDSC is freely available at GitHub.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련 연구
 3. 심층검색 수행 및 검색결과 정제
  3.1 표층검색
  3.2 심층검색
  3.3 개체정제
  3.4 검색완결
 4. 실험 및 분석
  4.1 검색규모에 대한 동일연결수 영향
  4.2 검색규모에 대한 동일연결 참여율 영향
  4.3 개체동일수준에 대한 동일동조 영향
  4.4 개체동일수준에 대한 동일동조 참여율 영향
 5. 결론 및 향후 연구
 Acknowledgement
 참고문헌

저자

• 손용락 [ Yonglak Sohn | 서경대학교 컴퓨터공학과 ]

참고문헌