옳은 길로..

LARQ는 ARQ와 Lucene으로 이루어져 SPARQL 쿼리에 텍스트 검색을 위해 사용된다.사용패턴은 크게 문자열 인덱스 생성과 Subject 인덱스 생성이 있겠다.문자열 인덱스 생성은 트리플에 포함되어있는 string을 Lucene을 통해 인덱스를 생성하고 생성된 인덱스에 검색 문자열과 매칭이 되는 string을 반환해 준다.반면에 Subject 인덱스 생성은 문자열 인덱스 생성과 유사하나 반환하는 값이 그 문자열이 포함된 string이 아니라그 string의 Subject 자원이다. 실제 사용을 위해 인덱스를 생성하는 작업부터 테스트를 해보았다.인덱스의 생성은 Model 자체를 읽는 것과Model의 Statement를 읽어서 생성하는 방식이 있다. 1. 먼저 Jena Model을 로딩하여 인덱스를 ..

SPARQL 에 FROM과 FROM NAMED 절이 존재한다. SPARQL query는 Dataset에 동장하도록 되어 있다. Dataset은 1개의 default graph와 n개의 named graph의 집합으로 구성되기 때문에 각각의 graph에 query를 할 수 있다. #Example Dataset = { . } = { . } = { . } = { . } 일반적으로 SELECT 구문에서 FROM이나 FROM NAMED 절을 사용하지 않으면 default graph에 query가 동작한다. 이는 엔진이 자동적으로 FROM이나 FROM NAMED 절이 없을 경우 모든 graph를 default graph에 병합하도록 설정이 되어 있다면 Dataset 전체의 데이터에 대해 query를 실행하도록 된다..

TDB는 RDF 저장과 질의를 위한 Jena의 컴포넌트이다.Open Source이기에 성능 테스트를 위해 사용해 보았다. ※ 기초 지식 DataSource - 하나의 Default Graph과 n개의 Named Graph들로 구성되는 Graph 들의 집합 Dataset - DataSource와 유사하지만 데이터의 add, delete가 불가능하며 read만 가능 Graph - Triple들의 집합(Triple/Node), 모든 Model은 Graph로 변경이 가능Model - Statement들의 집합 (Resource/Literal/Property/Class) Jena API에서는 두 개의 레이어로 구성되어 있다. (lower 레이어는 Graph 클래스, upper 레이어는 Model 클래스) TDBL..

DBpedia Knowledge Extraction Framework은 Wikipedia로부터 RDF 형식의 데이터를 수집, 추출, 가공하기 위한 프레임워크이다. 흐름을 살펴보면 Wikipeida로부터 Infobox, category, geo-coordination 등을 DBpedia Knowledge Extraction Framework을 통해 수집, 추출, 가공하여 RDF 데이터를 생성하고 이를 DBpedia에서 활용하게 되는 구조이다.DBpedia Knowledge Extraction Framework의 시스템 구조는 다음과 같다. DBpedia Knowledge Extraction Framework에서는 데이터 업데이트 전달 등을 위해 OAI-PMH를 이용하고 있으며, 덤프 형식의 벌크 변환 방식..

TopBraid Composer(이하 TBC)에서는 Jena rule을 생성하고 적용하여 추론을 할 수 있다.Jena rule을 적용하기 위해서는 jena.owl 파일을 import 해야 한다.jena.owl 파일은 TBC에서 기본적으로 제공하는 폴더에 위치하고 있다.TopBraid/TBC/jena.owl 에서 찾을 수 있으며 jena.owl 파일을 import 한 후 Jena rule을 입력한다.rule은 class나 property 어느 곳이나 jena:rule을 작성해도 무방하나 추후 식별을 위해 rule의 RHS에 해당되는 부분에 생성하는 것을 추천한다.jena:rule은 jena.owl을 import 하여 생성되는 property이며 이 property는 annotation property임으로..