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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 R2RML 방식과 Non-R2RML 방식을 각각 적용하여 RDB를 RDF 온톨로지로 변환한 결과를 비교하였다. RDB 기반의 구조적학술용어사전 데이터베이스인 STNet의 데이터를 대상으로, 변환이 완료된 데이터의 규모, 튜플당 변환에 걸리는 시간, 그리고 질의 응답 속도를 측정하였다. 변환 규모의 평가 결과 Non-R2RML 방식이 더 많은 수의 변환을 하였으며, 표현의 풍부성과 추론 가능성 정도를 높이는 변환을 수행한 것으로 나타났다. 튜플당 변환 시간의 경우 Non-R2RML 방식이 미세하지만 더 빠른 것으로 나타났으며, 질의 응답 속도는 두 방식 모두 300회 이상의 질의 횟수부터는 안정적인 성능을 보이면서 유사한 형태의 속도를 보였다. 측정에 대한 종합적 검토 결과 데이터의 변형이 빈번하고 새로운 데이터의 추가나 데이터들 간의 연결관계가 지속적으로 변화하는 STNet과 같은 동적인 RDB에는 Non-R2RML 방식이 적절한 것으로 평가되었다.
Abstract
This study described the results of converting RDB to RDF ontology by each of R2RML method and Non-R2RML method. This study measured the size of the converted data, the conversion time per each tuple, and the response speed to queries. The STNet, a structured terminology dictionary based on RDB, was served as a test bed for converting to RDF ontology. As a result of the converted data size, Non-R2RML method appeared to be superior to R2RML method on the number of converted triples, including its expressive diversity. For the conversion time per each tuple, Non-R2RML was a little bit more faster than R2RML, but, for the response speed to queries, both methods showed similar response speed and stable performance since more than 300 numbers of queries. On comprehensive examination it is evaluated that Non-R2RML is the more appropriate to convert the dynamic RDB system, such as the STNet in which new data are steadily accumulated, data transformation very often occurred, and relationships between data continuously changed.
초록
본 연구는 한국학 연구 논문 텍스트의 의미 구조를 기반으로 하는 메타데이터를 적용한 학술정보시스템을 구축하여 기존 유사 시스템과의 비교를 통해, 텍스트 구조 기반 메타데이터의 활용 가능성을 확인해 보고자 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)에서 일정 기준을 충족하는 한국학 분야 연구 논문 데이터를 대상으로 의미 구조 메타데이터 항목을 적용한 시범적 검색 시스템(Korean Studies Metadata Database, KMD)을 구축하였으며, 동일한 검색 키워드를 적용하여 기존의 KCI 시스템과 비교했을 때 어떤 특징과 차이점을 갖는지 비교해 보았다. 연구 결과, KMD 시스템이 KCI에 비해 이용자의 검색 의도에 맞는 결과를 보다 효율적으로 보여주는 것으로 확인되었다. 즉 검색하고자 하는 키워드의 조합이나 조건식이 기존 시스템과 동일하더라도 검색 결과를 통해 최종적으로 연구 진행과 관련해 찾고자 하는 연구 목적, 연구의 대상 데이터나 시공간적 배경 등에 따른 검색 결과를 다양하게 보여줄 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
This study aims to develope a scholarly metadata information system based on conceptual elements of text structure of Korean studies research articles and to identify the applicability of text structure based metadata as compared with the existing similar system. For the study, we constructed a database(Korean Studies Metadata Database, KMD) with text structure based on metadata of Korean Studies journal articles selected from the Korea Citation Index(KCI). Then we verified differences between KCI system and KMD system through search results using same keywords. As a result, KMD system shows the search results which meet the users’ intention of searching more efficiently in comparison with the KCI system. In other words, even if keyword combinations and conditional expressions of searching execution are same, KMD system can directly present the content of research purposes, research data, and spatial-temporal contexts of research et cetera as search results through the search procedure.