1.sos2010 tony
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

1.sos2010 tony

on

  • 1,260 views

 

Statistics

Views

Total Views
1,260
Views on SlideShare
1,260
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
21
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

1.sos2010 tony 1.sos2010 tony Presentation Transcript

  • Technology Trends for LOD and Semantic Web 2010. 07.26 이 경 일
  • 목 차
    • 시맨틱 웹 개요
      • 5 관점 시맨틱 웹
      • 웹 데이터 상호운용
      • 기업 데이터 상호운용
      • 지식 공유와 표현
    • 시맨틱 웹 기술 동향
      • 표준화 동향
      • 기술 발전 동향
      • LOD 동향
      • RDFa 활용 동향
    • 향후 발전 전망
  •  
  • 시맨틱 웹 개념 시맨틱 웹 [ 데이터의 웹 ] 의미 메타데이터 (RDF) 주석 달린 웹 (RDFa,HTML5) 지능형 에이전트 온톨로지 (OWL)
  • 5 관점 시맨틱 웹
    • URI , RDF 기반 데이터의 웹
    • 의미 주석 달린 웹 (RDFa)
    • 온톨로지와 술어논리
    • OWL 과 DL
    • 추론과 계획 , 의사결정
    • 전문가 시스템 , 상황인지
    • 데이터 상호운용성
    • 트리플과 그래프
    • 시맨틱 검색 , 마이닝
    • 정보 추천 , 정보 발견
  • 웹 데이터 공유와 상호운용 ? WWW 50/60Hz 100/110/120/125/127/200/210/220/230/240V
  • 웹 데이터 공유와 상호운용 ?
  • 기업 데이터 공유와 상호운용 ? subscribing billing phone call location m-commerce content usage promotion CRM
  • 기업 데이터 공유와 상호운용 ?
  • 지식 공유 ?  지식 표현 ! 사람 기계 자연 언어 (Natural Language) 글로 쓰여진 사람의 말 : “ 지구는 타원 궤도로 태양을 돌고 있다 ” 시각 언어 (Visual Language) 그림 , 구조도 , 흐름도 , 설계도 등 시각적으로 지식을 표현 주석 , 태깅 (Tagging) 개체에 연관된 키워드 , 기호 , 이미지 등을 부착해 지식을 표현 기호 언어 (Symbolic Language) 수학 등을 포함해 기호로 표현된 지식 : x 2 /a 2 + y 2 /b 2 = 1 의사 결정 나무 (Decision Tree) 복잡한 의사 결정을 위해 구성된 나무 모양의 그래프 구조 규칙 (Rules) 인간 지식을 여러 규칙들의 조건부 결합으로 표현 데이터베이스 (Database System) 개체와 관계로 구성된 테이블 형태의 지식 표현 체계 논리 언어 (Logical Language) 논리 기호 , 연산을 통한 지식 표현 : Woman ≡ Person ∩ Female 프레임 언어 (Frame Language) 값 혹은 타 프레임의 포인터를 저장한 슬롯들로 지식 표현 시맨틱 네트워크 (Semantic Network) 개념간의 의미적 관계를 그래프 구조로 구성한 지식 표현 통계적 지식 (Statistical Knowledge) 확률과 통계에 기반한 지식 표현 , 기계 학습 기술 접목 가능
  • 지식의 표현 “ 기업에 종사하는 종업원은 사람들이고 , 기업과 종업원은 모두 법적 존재이다 . 기업은 직원들을 위해 여행 예약을 할 수 있다 . 여행은 한국 내 도시 , 혹 미국의 도시를 오고 가는 비행기 혹은 기차를 통해 가능하다 . 기업들과 출장지는 도시에 위치하고 있다 . 솔트룩스는 홍길동을 위해 서울과 뉴욕 왕복 항공편인 OZ510 을 예약하였다 .” 자연 언어 규칙 언어 ( 규칙 ) 만약 누군가가 날고 있다면 , 여행중인 것이다 . ( 규칙 ) 만약 누군가의 여행이 한 회사 에서 예약되었다면 , 그는 그 회사의 종업원이다 . ( 규칙 추가 ) 만약 동일 국가의 근거리 여행이라면 , 종업원은 기차를 이용해야 한다 . ( 추론 ) 비행 예약이 되어 있는 홍길동은 솔트룩스의 종업원이다 ( 추론 ) OZ510 은 미국과 한국을 오가는 비행편이다 .
  • 지식의 표현 법적 존재 사람 기업 종업원 홍길동 솔트룩스 비행기 기차 도시 위치 한국 도시 미국 도시 뉴욕 서울 OZ510 여행 kindOf kindOf kindOf kindOf kindOf kindOf instnaceOf instanceOf instanceOf instanceOf endsIn startFrom isLocatedAt books participatesIn kindOf kindOf startsFrom endsIn books participatesIn isEmployedAt instanceOf isEmployedAt 법적 존재 사람 기업 종업원 홍길동 솔트룩스 subclassOf subclassOf subclssOf instanceOf isEmployedAt instanceOf isEmployedAt 사람 기업 종업원 #3502 #4831 subclassOf subclassOf subclssOf instanceOf isEmployedAt instanceOf isEmployedAt 법적 존재 이름 고유번호 성별 나이 업종 주소지 직급 홍길동 37 과장 P12345 남자 솔트룩스 서울 삼성동 C98765 소프트웨어 사람 기업 종업원 #3502 #4831 subclassOf subclassOf subclssOf instanceOf isEmployedAt instanceOf isEmployedAt 법적 존재 이름 ( 필수 ) 고유번호 ( 필수 ) 성별 ⊆ { 남 , 녀 } 나이 > 25 업종 주소지 ⊂ 서울 직급 ≠ 임원 홍길동 37 과장 P12345 남자 솔트룩스 서울 삼성동 C98765 소프트웨어 DISJOINT (a) 시맨틱 네트워크 (b) (a) + 프레임 ( 프로퍼티 ) (c) (b) + 논리 제약 CARDINALITY = 1:1
  •  
  • OWL2 ?
    • 2004 년 RDF/S 와 OWL 의 첫 표준 발표
    • OWL 기반의 상용 기술 개발 중 대용량 처리 등 어려움 직면
    • OWL DL 은 종종 다항 시간에 답을 내지 못하는 문제 있음
    • W3C 는 2009 년 말 , OWL 2 표준을 통해 산업계의 요구사항 수용
    • OWL 2 는 세가지 프로파일을 정의함으로 다항시간 내 추론 가능
  • OWL2 ? 프로파일 특 징 OWL2 EL
    • 클래스 혹은 속성이 대단히 많은 응용에 적합
    • EL 의 제약 조건과 공리만을 사용하면 , 많은 수의 클래스와 속성을 가진 온톨로지에 대해서 다항시간 내에 결정 가능 추론 가능
    OWL2 QL
    • 인스턴스가 대단히 많은 , A-Box 추론 성능이 중요한 응용에서 권고
    • 기존의 RDB 와 결합해 사용 가능한 장점을 가짐 .
    • QL 질의는 모두 SQL 로 변환 가능 , 표현력이 낮은 단점
    OWL2 RL
    • 상대적으로 적은 표현력 손실과 대용량 처리가 동시 필요할 때 권고
    • 온톨로지의 일관성 점검 (consistency check) 과 포함관계 (subsumption) 추론이 가능하며 , 동시에 규칙 기반 추론을 적용할 수 있는 장점 보유
  • The Future of RDF??
    • W3C 에서 RDF Next Steps 워크샵 개최 (June 26, 2010)
    • 향후 Working Group 에서 진행해야할 중요 주제로 다음의 5 가지 선정
      • Adding support for graph identification (such as with named graphs)
      • Fixing known errors and shortcomings in the specifications
      • Standardizing Turtle
      • A syntax related to Turtle to support for embedded/named graphs
      • Standardizing an RDF serialization based on JSON
  • The Future of RDF??
  • The Future of RDF??
    • TBL 에 뒤늦게 Workshop 에 참여 , 자신의 소신 밝힘
      • Cleaning up the RDF model
      • Extending the RDF model to allow N3
      • Extending N3
      • Ontologies on top of N3
      • Extending N3 Including RIF features
    • N3 와 관련된 강력한 의지 표현 !
    <#pat> <#knows> <#jo> . <#pat> <#age> 24 . <#pat> <#age> 24; <#eyecolor> &quot;blue&quot; . <#al> <#age> 3; <#eyecolor> &quot;green&quot; . <#jo> <#age> 5; <#eyecolor> &quot;green&quot; . {?x family:parent ?y. ?y family:brother ?z} => {?x family:uncle ?z}. age eyecolor pat 24 blue al 3 green jo 5 green
  • HTML5
    • The canvas element for immediate mode 2D drawing.
    • Timed media playback
    • Offline storage database (offline web applications)
    • Document editing
    • Drag-and-drop
    • Cross-document messaging
    • Browser history management
    • MIME type and protocol handler registration
    • Microdata
    • Geolocation
    • Local SQL Database[17]. Web SQL Database
    • Indexed hierarchical key-value store
    http://www.chromeexperiments.com/
  • 시맨틱 기술의 발전 < 성능 평가 지표 > Scalability Performace Expressivity Data Dynamics
  • 시맨틱 기술의 발전 : 대용량 처리 Expressivity Scalability Telco Enterprise Search Medical UbiComp Social Net 년 도 성 능 2005
    • 500M triples
    • OWL DLP
    2009
    • 10B triples
    • OWL DL Horst
  • Scalability Performance Social Net Telco Enterprise Search Medical UbiComp 시맨틱 기술의 발전 : 질의 속도 년 도 성 능 2005
    • 500M triples
    • 1~40S (LUBM1000)
    2009
    • 10B triples
    • 0.01~5S (LUBM1000)
  • Scalability Data Dynamics Social Net Telco Enterprise Search Medical UbiComp 시맨틱 기술의 발전 : 로딩 속도 년 도 성 능 2005
    • 500M triples
    • 15KTPS
    2009
    • 10B triples
    • 50KTPS , >200KTPS
  • 시맨틱 기술의 발전 : 추론 속도 2004 (V 1.2) 2006 (V 1.5) 2008 (V 2.0)
  • Expressivity Scalability Expressivity Scalability ? 시맨틱 기술 최적화 방안 ?
  • Enhanced algorithm Materialization Distributed Computing Approximation Lean KR model Query optimization Without Optimization After Optimization + Query/Data Cache 시맨틱 기술 최적화 방안 ?
  • Algorithm Materialization Distribution Approximation Lean KR model Query Optimization (+ Cache) 시맨틱 기술 최적화 방안 ? Medical E. Search Social Net Mobile Ubiquitous
    • W3C 의 LOD(Linking Open Data) 프로젝트를 통한 시맨틱 웹 기반의 공개 데이터 연계
    • URI 와 SPARQL EndPoint 적용 , 현재 4.2 billion 이상의 트리플
    • 바이오 , 공간정보 , 위키피디아 등 방대한 데이터 연결 (142M links)
    • 최근 data.gov, data.gov.uk 등 국가 DB 공개 / 활용 촉진
    LOD project : Linking Open Data
  • LOD project : Linking Open Data
    • Use URIs as names for things
    • Use HTTP URIs so that people can look up those names.
    • When someone looks up a URI, provide useful information, using the standards (RDF*, SPARQL)
    • Include links to other URIs. so that they can discover more things.
    • 다양한 Sparql Endpoints 참조 : http://esw.w3.org/SparqlEndpoints
    Linked Data and SPARQL Endpoints <Content negotiation Process>
  • Linked Data and Gov. Data
  • https://www.knowledge.go.kr/jsp/pissc/publicInfo.jsp http://www.egovframe.go.kr/Egovcmm.jsp Gov. Open Data in Korea ???
  • Open Graph : FaceBook
  • @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> . @Prefix skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#> . <http://topics.nytimes.com/top/reference/timestopics/people/b/ray_bradbury#concept> a skos:Concept; skos:prefLabel &quot;Bradbury, Ray&quot;; skos:broader <http://topics.nytimes.com/top/reference/timestopics/people#concept>; skos:inScheme <http://topics.nytimes.com/top/reference/timestopics#conceptScheme> . Yahoo, NYT and Best Buy
  •  
  • 시맨틱 검색 ? Semantic Web Search vs. Semantic Search
  • 시맨틱 웹 검색
  • 2000 2005 2010 2015 2020 시맨틱 검색 : 연결과 발견 ! Web 1.0 Web 2.0 Web 3.0? : Semantic Web ?? 검색 소셜 네트워크 연결 , 발견 예측 , 추론 정 보 사 람 지 식 지 능 정보 처리 정보 분석 지식 공유 수집 , 관찰 연결 , 재조직 발견 분석
  • 시맨틱 검색 : 연결과 발견 !
    • 자연 언어
    • 시각 언어
    • 정보 태깅
    “ 기업에 종사하는 종업원은 사람들이고 , 기업과 종업원은 모두 법적 존재이다 . 기업은 직원들을 위해 여행 예약을 할 수 있다 . 여행은 한국 내 도시 , 혹 미국의 도시를 오고 가는 비행기 혹은 기차를 통해 가능하다 . 기업들과 출장지는 도시에 위치하고 있다 . 솔트룩스는 홍길동을 위해 서울과 뉴욕 왕복 항공편인 OZ510 을 예약하였다 .”
    • 시맨틱 넷
    • 규칙과 논리
    • 확률 통계
    키워드 검색 시맨틱 검색 ?
  • 시맨틱 검색의 유형 유 형 설 명 1 의미모호성 해소 검색
    • 시장 (mayor, market, hunger), 말 (speech, horse, checker, end) 등의 용어 의미를 구분해 색인 , 검색 시 의미에 따른 분류 수행
    • 개체명 인식 , 시맨틱 어노테이션 , 용어 군집 , 온톨로지 기술 등 적용
    2 어휘 개념 확장 검색
    • 핸드폰 = 휴대폰 = 셀룰라폰 , 과일 ⊃ 사과 ∋ 부사 , 정치인 ⊃ 대통령 ∋ 이명박 등의 개념적 상하위 관계 , 동의어 / 유의어 관계 , 인스턴스 등을 확장 검색
    • 시소러스 ( 워드넷 ) 및 온톨로지 활용 , 질의 시 포함관계 추론 가능
    • 온톨로지 파퓰레이션 등 자동화 기술 통한 자동 구축 가능
    3 개체 특징 확장 검색
    • 솔트룩스 . 대표이사 , 솔트룩스 . 주소 , 솔트룩스 . 제품 등과 같이 검색 대상 개체의 구체적 특징들에 대해 확장 검색할 수 있는 기능
    • 트리플 관점에서 보면 predicate 를 통한 정보 네비게이션 형태를 취함
    • 구축된 온톨로지를 활용하거나 , 텍스트로부터 부분 구문분석 (partial parsing) 을 통해 관련 정보를 자동 추출 가능 ( 네이트 시맨틱 검색 유형 )
    4 연관 주제 확장 검색
    • 천안함 - 침몰 - 어뢰 , 장동건 - 고소영 - 결혼 등과 같이 연관된 주제들을 연결해 확장 검색할 수 있는 기능
    • 특정 주제를 둘러싼 컨텍스트와 트랜드 이해를 목적으로 함
    • 공기어분석 , LSA, 토픽랭크 등의 분석 기법 적용
    5 의도 기반 검색
    • 냉면 - 맛집 / 요리법 / 역사 , 청담동 - 교통 / 식당 / 카페 등 , 사용자의 검색 의도에 따른 목적 주제를 제시하는 검색
    • 사용자 로그 등 검색 패턴 분석을 통해 주제에 따른 사용자 의도 발견 , 주제별 인덱싱
  • 시맨틱 소셜 네트워크 분석
  • 맺음말
  •