O_4. Linked Data 솔루션

Linked Data 솔루션

OpenLink사의 Virtuoso

 기존의 온톨로지 레파지토리 시스템을 중심으로 한 데이터 통합 솔루션을 제공하던 OpenLink사는 자사의 솔루션인 Virtuoso를 이용하여 DBPedia의 Linked Data 제공 시스템을 구축하였다. Virtuoso Universal Server는 다양한 RDBMS, ODBMS, File Server의 데이터 뿐만 아니라 텍스트, XML, HTML 데이터를 하나로 통합하는 미들웨어로 다양한 형식의 데이터를 시맨틱웹 데이터 형식인 RDF로 변환하여 자사의 시맨틱웹 데이터 저장소인 RDF Quad Store에 저장하고, SPARQL 접점 제공 시스템(SPARQL Endpoint)을 통해 시맨틱웹 데이터를 제공하며, HTTP 서버를 통해 HTML, RDF 형식의 데이터로 접근할 수 있는 Linked Data의 발행, 저장, 접근 및 관리 기능을 가진 Linked Data 기반 솔루션이다. 

Virtuoso의 주요 특징

◦ XML 문서 저장 및 생성 지원

- Virtuoso는 eBusiness solutions을 개발하기 위한 공통 데이터 엑세스 레이어로서 XML을 사용한다. XML을 사용하여 구조적 및 비구조적 데이터에 엑세스가 가능하도록 제공한다. XML 데이터 문서는 웹으로부터 임포트하여 Virtuoso 내부에 저장하거나 내부적으로 자체 생성이 가능하다. 또한 단일 또는 이기종 데이터베이스 내에 있는 데이터를 활용하여 SQL을 XML로 변환해서 동적 XML 문서 생성이 가능하다. 또한 전체 XML 문서에 대해서 쿼리를 가능하게 해주는 산업 표준 쿼리 언어인 XPATH 2.0 쿼리 언어를 지원한다. Virtuoso 서버는 XQuery 1.0 XML Query Language specification 의 일부를 지원하며 SOAP 서비스를 사용하여 Virtuoso 데이터를 확장할 수 있다.

◦ 웹 페이지 호스팅 지원

- Virtuoso는 정적 HTML 페이지 및 Virtuoso Server Pages (VSP) 를 통해 동적 컨텐츠를 위해서 HTTP 웹서버를 통합하고 있다. PHP4 스크립트들의 실행과 호스팅을 위해서 PHP 스크립트 엔진인 Zend를 위한 Virtuoso Server Extensions Interface (VSEI) 를 지원한다.

◦ 웹 서비스 생성 및 호스팅 지원

- Virtuoso는 SQL Stored Procedure로부터 SOAP compliant 웹 서비스 생성이 가능하다. 이 SQL Stored Procedure는 Virtuoso 에서 자체적으로 제공하는 것과 ODBC 나 JDBC를 제공하는 third party 데이터베이스 내의 것을 사용하는 것이 가능하다. Virtuoso는 자동적으로 웹 서비스에 노출하기 위해서 Stored Procedure로부터 WSDL 파일들을 자동 생성한다. 또한 웹서버의 UDDI 서버에 등록하거나 다른 UDDI 서버들과 동기화를 하는 것도 가능하다.

◦ WebDAV 를 준용한 웹 저장소

- Virtuoso는 WebDAV를 준용함으로써 텍스트, 그래픽스, 멀티미디어 파일들을 포함하는 모든 eBusiness 데이터를 위한 웹 컨텐츠 저장소로서의 역할을 하며, 파일 및 웹 서버의 역할을 지원한다.

◦ 컨텐츠 복제 및 동기화 지원

- Virtuoso의 복제 및 동기화 엔진은 분산 Virtuoso 서버들 사이의 웹 컨텐츠 및 SQL 업데이트들을 지원한다.

◦ 이기종 데이터를 위한 액세스 지원

- Virtuoso의 가상 데이터베이스 엔진은 다른 데이터베이스 관리 시스템으로부터 동적 웹컨텐츠 생산을 지원하며, 다른 몇몇의 데이터베이스 엔진으로부터 동적 HTML 및 XML 생성을 지원한다.

◦ 메일 전송 및 추출 서비스 지원

- Virtuoso는 SMTP, POP3, 및 IMAP4 프록시 등 email 클라이언트로서 동작 가능하다. 

◦ NNTP 통합 및 서비스 지원

- Virtuoso는 인터넷 뉴스그룹 포럼들에서 사용되는 Network News Transfer Protocol을 지원한다. NNTP 서버는 NNTP 수집기로써 다양한 정보들을 저장하고 뉴스그룹들을 수집하는 글로벌 네트워크들을 관리한다. Virtuoso는 전 세계 여러 개 뉴스 포럼들의 통합을 가능하게 하며, Virtuoso 내의 모든 뉴스 컨텐츠 정보들에 대해서 키워드 검색을 제공하기 위해 동적으로 인덱싱된다. Virtuoso 는 또한 eBusiness Intelligence 글로벌 지식 베이스로서의 역할이 가능하도록 인터넷 및 인트라넷 뉴스 포럼들을 생성할 수 있는 NNTP 서버로서도 동작 가능하다.

Talis Platform

Talis Platform은 영국의 data.gov.uk 서비스와  Linked Data 어플리케이션인 BBC Music 서비스의 구축에 도입된 영국의 시맨틱웹 솔루션 회사인 Talis의 Linked Data 솔루션이다. 구조적, 비구조적 데이터를 RDF형식의 시맨틱웹 데이터로 변환하여 저장하고, 가공되지 않은 원 데이터(Raw Data)를 쉽게 접근하는 기능과 함께 서비스 개발자를 통해 어플리케이션이 개발 될 수 있도록 하기 위한 질의 기능, SPARQL Endpoint 기능 및 데이터를 RDF, RDFa 형태로 웹사이트에 게시할 수 있도록 제공하는 기능 등을 제공한다. 또한 Linked Data 호스팅을 위한 서비스를 제공함으로써 보다 쉽고, 간결한 Linked Data 발행을 지원한다. 데이터 발행자(publisher)와 개발자를 지원하기 위해 Talis Platform이 제공하는 기능은 다음과 같이 요약할 수 있다. 

◦ 구조적, 비구조적 데이터를 위한 데이터 저장소

- 비구조적 데이터 저장소는 Amazon S3와 유사하게 운영된다. 이진데이터의 저장과 복구를 위해 비구조적 데이터 저장을 지원하는데, 개발자가 플랫폼에 콘텐츠를 간단하게 저장 할 수 있도록 데이터 식별 기능과 조직화 기능을 제공하며, 문서, 스프레드시트나 XML 데이터 등을 지원한다. 

- Talis 플랫폼의 핵심은 구조적인 데이터 저장소에 있다. RDF 트리플 데이터 저장을 지원하며, 사용자의 많은 이용을 위해 미리 저장된 데이터 또는 메타데이터 레파지토리를 제공한다. 플랫폼은 모든 자원을 독립적이고 글로벌한 식별자를 갖도록 지원한다. RDF 데이터들의 자동 업데이트 기능을 제공하며, 외부 Linked Data 데이터 셋과의 링킹을 지원하기 위한 환경을 제공한다. RDF 트리플에 대한 읽기, 쓰기, 업데이트를 위한 기능들을 제공하며 간단히 XML과 HTTP 기반의 프로토콜을 통하여 전달 할 수 있는 기능도 포함하고 있다.

◦ 데이터의 조작과 관리를 위한 질의 인터페이스

- Tails 플랫폼은 구조화된 데이터의 검색을 위하여 데이터 접근과 질의 옵션의 풍부한 기능을 제공한다. 플랫폼 안에서 모든 구조적 데이터는 RDF로 저장되며, 구조화된 질의 언어인 SPARQL을 통하여 Linked Data로써 접근할 수 있도록 지원한다. 저장소에 있는 모든 자원은 URI로 식별되며, SPARQL을 통해 질의된 결과는 RDF, XML, JSON 형식으로 제공 받을 수 있다.  SPARQL 질의 엔진과 함께 Tails 플랫폼은 메타데이터를 질의할 수 있는 기존의 검색엔진을 제공하며, 이 검색 엔진은 키워드 분석과 랭킹, 논리 검색 연산 등과 같은 풍부한 기능을 제공한다. 지원되는 검색엔진은 메타데이터를 통하여 사용자 정의 검색 인덱스를 만들어 구성할 수 있도록 지원한다. 검색결과는 RSS로 전달할 수도 있으며, 페이징과 검색 랭킹을 위하여 오픈서치 확장을 이용할 수 있다. 

◦ 장비와 초기 비용을 절감시켜주는 클라우드 기반 데이터 호스팅 서비스

- 어플리케이션 개발자를 위하여 Talis 플랫폼은 클라우드 기반의 데이터 레파지토리를 제공한다. 클라우드 환경에서 구조적인 데이터와 비구조적인 데이터를 모두 관리할 수 있다. 공개 가능 데이터와 그렇지 않은 데이터의 서비스 분리를 위해 접근제어 옵션을 제공한다.   

Ontotext의 OWLIM

독일의 Ontotext사는 LOD 데이터 셋 중 생명공학분야의 UniProt, PubMed, EntrezGene 등의 데이터 셋의 40억개의 데이터에 대한 SPARQL Endpoint 및 검색 인터페이스를 제공하는 www.linkedlifedata.com 서비스를 오픈한 것으로 유명하다. 여기에는 Ontotext의 시맨틱웹 데이터 저장소(트리플 레파지토리)인 OWLIM을 이용한 대용량 데이터의 통합과 추론, SPARQL 질의, 브라우징 인터페이스를 제공하는 LDSR(Linked Data Semantic Repository) 솔루션이 사용되었다.  

LDSR은 Linking Open Data Cloud의 주요 데이터 셋인 DBPedia, Freebase, Geonames, UMBEL, Wordnet, CIA World Factbook, Lingvoj, MusicBrainz 등과  Dublin Core, SKOS, RSS, FOAF 같은 온톨로지를 이용하였다.

 Ontotex사가 제공하는 시맨틱 레파지토리는 OWLIM이다. OWLIM은 자바로 개발된 트리플 레파지토리로 스토리지와 추론 계층(SAIL)으로 구성되어 있다. 저장 및 질의 기능을 제공하는 오픈소스 Sesame 프레임워크와 결합된 시스템이다, Sesame는 Aduna사에 의해 개발된 오픈 소스이다. RDFS 질의 처리기 및 저장소로서 SPARQL 질의 언어와 RDF/XML, N3, Turtle 등의 형식을 지원한다. OWLIM은 Native 방식의 Sesame 트리플 레파지토리를 사용하며 TRREE 엔진을 이용한 추론기능을 제공한다. 특히 EMPTY, RDFS, OWL-HORST, OWL-MAX, OWL2-RL 등으로 미리 정의된 규칙 셋을 선택함으로써 표현력에 따라 추론이 수행되도록 지원한다. OWLIM의 주요 특징은 다음과 같다.

◦ Native 트리플 스토어로써, 자바로 구현되었으며, Sesame를 사용하였다.

◦ RDFS, OWL Horst, OWL2 RL, OWL2 QL 등의 어휘를 지원한다.

◦ 사용자 규칙 셋 정의를 지원한다.

◦ Full-Text 검색 및 Geo-Spatial Extension을 지원한다.

◦ 일관성 검사 매카니즘을 지원한다.

◦ 클러스터링 기능을 지원한다.

 OWLIM은 2011년 08월 현재 3가지의 서로 다른 기능을 제공하는 에디션을 제공하며, 차이점과 특징은 다음과 같다.

1. OWLIM-Lite 

- 100만 개의 non-trivial 추론을 지원한다.

- 배포 및 호환의 용이성이 보장되도록 순수 Java 로 구현되었다. 

- 모든 RDF 구문과 질의 언어가 지원되는 Sesame2를 기반으로 한다.

- RDFS, OWL Horst, and OWL 2 RL  추론 및 사용자 정의 추론을 지원한다.

2. OWLIM-SE

- 대용량을 지원하며, 로딩 및 추론에 대한 속도를 보장한다.

- 배포 및 호환의 용이성이 보장되도록 순수 Java 로 구현되었다. 

- 모든 RDF 구문과 질의 언어가 지원되는 Sesame2를 기반으로 한다.

- RDFS, OWL Horst, and OWL2 RL  추론 및 사용자 정의 추론을 지원한다.

- 대용량 문서들에 대해서도 성능과 사용성을 향상시킬 수 있는 최적화된 owl:sameAs 처리를 지원한다.

- 대용량 데이터 셋을 위한 병렬 처리 질의 프로세싱 및 클러스터링을 지원한다.

- WGS84 RDF Vocabulary를 사용하는 2차원 공간 데이터를 처리할 수 있는 Geo-Spatial Extension을 지원한다.

- Lucene 및 특화된 검색 기술을 바탕으로 하는 Full-Text 검색을 지원한다.

- Materialisation을 사용한 고성능의 추론을 지원한다. 

- 강력한 일관성 검사(Consistency Check) 및 무결성(Integrity) 검사 매커니즘을 제공한다.

- Google의 PageRank와 유사한 RDF Rank를 제공한다.

- 효과적인 데이터 선택 및 상황인지를 위한 Activation Spreading을 바탕으로 하는 RDF Priming을 제공한다.

- Notification 매카니즘을 제공한다.

3. OWLIM-Enterprise

- 대용량 동시 질의 처리가 가능하다.

- 장애 발생 시 하드웨어 및 소프트웨어 이벤트를 저장하는 기능을 제공한다.

- 동적 구성 및 자동 동기화 기능을 제공한다.

- Notification 매카니즘을 제공한다.

Franz의 Allegrograph

미국 Franz사의 제품인 AllegroGraph는 대표적인 상용 시맨틱웹 데이터 저장소(트리플 레파지토리)이다. Native 방식으로 가장 많이 알려져 있으며, 10억 개 이상의 트리플을 처리하는 대용량 고성능 트리플 레파지토리이다. 또한 시맨틱웹 어플리케이션을 구축하기 위한 데이터베이스뿐만 아니라 어플리케이션 프레임워크도 포함하고 있다. AllegroGraph는 SPARQL 질의 API를 통해 트리플에 대한 질의를 수행하며, 추론을 지원하기 위해 RDFS++ 추론기를 내장하고 있다. 더욱 복잡한 추론이 필요한 경우에는 Racer와의 통합기능을 통해 추론을 지원할 수 있으며, 온톨로지 모델링 도구인 TopBraid Composer와 통합되어 사용이 가능하다.

최근 Franz사는 AllegroGraph와 브라우저인 AGWebView 및 Graph 기반 브라우징을 제공하는 뷰어인 Gruff 등을 패키지화하여 Linked Data 셋을 대상으로 한 운영, 관리 및 SPARQL Endpoint를 이용한 데이터의 조회와 검색 결과에 대한 시각화와 브라우징이 가능하도록 솔루션화 하였다. 이러한 솔루션은 DBPedia 독일 사이트를 구축하는데 이용되었는데, Wikipedia로부터 데이터를 추출하여 AllegroGraph에 저장하고 AGWebView를 이용하여 DBPedia 데이터를 웹 브라우저를 통해 접근, 이용할 수 있도록 하였으며 SPARQL Endpoint를 제공하고 있다. 

 Java, Python, Lisp, C# 과 같은 언어로 된 클라이언트 API를 제공할 뿐만 아니라 Pythonm Rubym, JavaScript와 같은 HTTP 클라이언트 어플리케이션을 만들 수 있는 다양한 언어와의 인터페이스를 제공한다. 이외에도 AllegroGraph 3.0은 데이터의 연계(Federation), 소셜 네트워크 분석(SNA), 공간 정보 저장기능 및 시간 추론(Temporal Reasoning)과 같은 기능을 제공하고 있다. 

Oracle

가장 널리 사용되는 관계형 데이터베이스인 Oracle은 10g 이후의 버전부터 Oracle  Spatial의 일부분으로서 시맨틱 데이터와 온톨로지에 대한 저장, 질의 및 추론을 지원하고 있다. 시맨틱웹 기술을 지원하기 위한 별도의 관리자 계정(MDSYS)을 두고 그 아래 시맨틱웹 기술에 특화된 다양한 프로시저를 제공한다.  

 RDF/RDFS/OWL/SKOS 표준을 지원하며, 사용자 정의에 의한 Rules, Rule Bases, Rule Indexes 및 OWL Subset, RDFS에 의한 추론이 가능하다. 10억 개 이상의 트리플들로 구성된 대규모 그래프를 처리할 수 있으며, 대용량 데이터의 로딩을 위해 Bulk Load란 기능이 마련되어 있다. 저장된 시맨틱 데이터를 효과적으로 질의하기 위하여 SPARQL 쿼리를 지원하며,  Joseki를 활용하여 웹 서버를 통해서도 SPARQL 질의를 실행할 수 있다. Oracle에서 SPARQL 쿼리는 Oracle이 인식 가능한 SQL 문장으로 번역되어 처리된다. Jena API를 지원하는 Jena Adaptor를 통하여 Java 인터페이스를 제공한다. 

SDB

SDB는 다양한 관계형 데이터베이스를 백엔드로 하는 Non-Native 방식의 레파지토리로 Jena의 다양한 제품군 중 하나이다. Jena는 HP Lab에서 개발한 시맨틱웹 어플리케이션 구축을 위한 자바 프레임워크로 RDFS, OWL과 SPARQL을 위한 프로그램 환경을 제공할 뿐만 아니라 규칙 기반의 추론엔진을 포함하고 있다. 

Jena를 구성하는 프로그래밍을 위한 다양한 API와 SPARQL 쿼리 엔진 외에 중요한 제품으로 레파지토리가 있는데, Jena API를 통한 In-Memory 방식 뿐만 아니라 영속 스토리지 방식의 Non-Native 및 Native 방식의 트리플 레파지토리 모두를 지원한다. 

 Non-Native 방식의 스토리지가 SDB로 Jena API를 통해 여러 관계형 데이터베이스로의 접속을 제공하며, SPARQL 서버인 ‘Joseki’와 연동하여 SPARQL 쿼리를 처리한다. 

 SDB가 지원하는 데이터베이스의 종류는 다음과 같다.

◦ Microsoft SQL Server 2005(SQL Servier Express 포함)

◦ Oracle 10gR2(Oracle Express 포함)

◦ IBM DB2(DB2 Express 포함)

◦ PostgreSQL v8

◦ MySQL 5.0

◦ HSQLDB 1.8

◦ H2 1.0.73

◦ Apache Derby 10.2

 Jena SDB의 또 다른 특징으로 멀티플 백엔드 스토리지 시스템을 지원하며, 10억 개의 트리플을 지원하는 대용량 스토리지라는 점, 다양한 수준의 추론 엔진(OWL-DL, OWL-Lite, RDFS)을 지원한다는 점을 들 수 있다.

D2R Server

D2R Server 는 Linked Data를 구성하는 글로벌한 정보 공간인 시맨틱웹에서 관계형 데이터베이스 내의 콘텐츠들을 Linked Data로써 발행할 수 있도록 지원 해주는 도구이며, 엔진이다. D2R Server는 데이터베이스 콘텐츠들을 RDF 데이터로 매핑하기 위해서 고유의 변환 규칙을 기술할 수 있도록 하고 있으며, 여기에는 자체 개발한 D2RQ 매핑을 사용한다. HTML 또는 RDF 브라우저에서 D2R Server에 접근하면, 데이터베이스에서 관련된 데이터를 추출한 후 브라우저의 특성에 따라 HTML 또는 RDF 형식으로 제공하는 것이 D2R Server의 특징이다. 이때 관계형 데이터베이스의 데이터를 RDF로 형식으로 변환하는 것이 중요하다. D2R 매핑은 관계형 데이터베이스에 정의된 스키마를 의미적 데이터로 표현하기 위한 규칙을 정의하는데 사용되고, D2R Server는 클라이언트의 요구에 맞게 HTML 또는 RDF로 변환해 주는 역할을 한다. D2R Server는 Linked Data의 허브 역할을 하는 DBPedia에서 적극적으로 사용되었다. DBPedia는 WikiPedia에 있는 데이터를 시맨틱웹 환경을 위해 RDF 기반의 구조화된 데이터로 변환한 것으로, SPARQL을 이용해 WikiPedia에 대한 의미적 질의를 지원해 준다. 현재 DBPedia는 다른 사이트나 데이터와 가장 많은 링킹으로 연결되어 있다.

 D2R Server 플랫폼은 다음과 같이 3 부분으로 구성되어 있다.

◦ D2RQ Mapping Language - 관계형 데이터 모델과 온톨로지 사이의 매핑 관계를 기술하기 위한 매핑 언어

◦ D2RQ Engine – Jena 와 Sesame를 사용하며, SPARQL 쿼리를 데이터베이스에 대한 SQL 쿼리로 매핑하여, 프레임워크의 최상단 레이어에 질의 결과를 전달하는 역할을 담당.

◦  D2R Server - Linked Data View, HTML view, SPARQL Endpoint  등을 제공하는데 사용되어지는 서버.

 D2R Server에서 제공되는 주요 인터페이스는 다음과 같다.

◦ Linked Data Interface - Linked Data Interface 는 HTTP 프로토콜을 이용하여 리소스들을 RDF로 기술할 수 있게 해준다. 웹에서 리소스 URI를 통해서 바로 RDF 명세를 추출할 수 있으며, Tabulator 이나 Disco 와 같은 Semantic Web browser 등을 통해서 데이터들을 찾거나 링킹할 수 있도록 지원한다.

◦  SPARQL Interface - SPARQL Interface 는 SPARQL 프로토콜의 SPARQL 쿼리 언어를 사용하여 데이터베이스를 질의하고 검색할 수 있도록 해준다. 

◦ HTML Interface - HTML Interface 는 웹 브라우저에서 접근 가능하도록 해준다. 

OntoBase2.0 

OntoBase2.0은 TopQuardrant Korea에서 개발한 Native방식이면서, RDF 트리플 구조의 그래프 모델을 위한 전용 레파지토리이다. OntoBase2,0은 RDF 트리플 구조에 최적화 되어 저장, 관리, 질의를 지원한다. 다중 분산 시스템으로써 안정성과 고가용성을 고려한 분산구조를 가지며, 호환성 및 확장성을 고려한 메시지 기반의 프레임워크와 효율성과 안정성을 고려한 Non-Blocking 방식의 네트워크 서버를 적용하였다. 또한 네트워크 처리 속도 향상을 위해 pooling 기법을 적용하였으며, 서버들의 관리와 모니터링 등을 위해 자체 내장 DB를 이용하는 웹 관리도구를 지원한다. 대용량 트리플의 지원을 위해 파일 기반 시스템으로써 다양한 플랫폼을 고려한 파일 분할 기법과 트리플 데이터의 특성을 고려하여 디스크 용량을 최소화하는 최적화된 자료 저장구조를 적용하였다.

OntoBase2.0은 데이터의 저장 및 관리에 최적화 된 구조와 최소한의 디스크 I/O를 위해서 메모리 캐싱기법을 사용하였으며, 속도 및 효율성을 고려한 Block 단위의 데이터 구조로 설계되었다. 또한 파일 로딩 및 변환기를 통한 로딩 등의 다양한 로딩 모듈과 실시간 로딩 모듈을 지원한다. 빠른 SPARQL 질의를 위한 최적화된 색인구조와 다양한 멀티 질의에 대한 쿼리 옵티마이즈 로직을 적용하였으며, W3C의 RDF, RDFS, OWL 등 표준을 준수하고 있다. OntoBase2.0을 네 가지 기능으로 분류하면 다음과 같다.

◦OntoBase2.0 Server - 레파지토리 서버

- 메시지 기반의 프레임웍을 기반으로 대용량의 트리플 데이터를 저장하고 빠른 검색을 위한 색인을 구성하며 쿼리에 대한 요청을 처리하는 트리플 레파지토리로서 유연성과 안정성을 고려하고 있으며, 다양한 부가 기능을 갖춘 서버이다. 

◦OntoBase2.0 Manager – 관리도구

- 서버에 대한 관리 역할을 수행하는 관리자를 위한 웹 관리도구로서 서버의 환경 설정, 변환기 매핑, 스케줄링 등, 다양한 기능을 손쉽게 수행 가능하도록 지원한다.

◦OntoBase2.0 Client API

- 질의 명령 등을 수행할 수 있는 클라이언트 API 라이브러리로서 서버에 데이터를 추가, 삭제 및 질의를 생성하고 요청하며, 결과를 받아 처리할 수 있는 로직 등이 포함된다.

◦OntoBase2.0 Reasoner

- OntoBase2.0은 RDFS, OWL-LOW, OWL-MIDDLE, OWL-HIGH로 구분되는 표현력 기반의 고성능 추론을 지원한다.

OntoBase2.0은 10억개 이상 트리플의 저장, 관리 및 처리가 가능하며 LUBM 기반 SPARQL 질의 성능과 RDF Triple 데이터 로딩 성능에 대해서는 세계 최고 수준을 보이고 있다.