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대용량의 온톨로지 데이터에 대한 효율적인 저장 관리 및 질의처리를 지원하기 위해 RDBMS을 기반으로 한다.
또한 소용량의 스키마 정보에 대한 추론은 기존의 개발된 Description Logic 기반 추론 엔진인 Pallet을 이용하여 처리하고, 대용량의 인스턴스에 대한 Inverse, Symmetric, Transitive (IST) 추론은 ONTOMS의 그래프 기반 추론 알고리즘을 통해 수행함으로써 추론 기능의 다양성 및 데이터 크기의 한계를 극복하였다.
다음 그림은 개략적인 ONTOMS의 시스템 구조를 보여준다.
크게 OWL 데이터 저장 모듈, 인스턴스 추론 모듈, OWL-QL 처리 모듈로 구성되며, 부가적으로 외부 OWL 추론기를 이용한다.
외부 OWL 추론기를 통해 유도된 클래스 및 프로퍼티의 계층 정보와 OWL 데이터는 효율적인 질의 처리를 위해 데이터의 구조 정보를 고려하여 고안된 저장 스키마에 따라 OWL 데이터 저장 모듈을 통해 RDBMS에 저장된다.
인스턴스 추론 모듈은 저장된 OWL 데이터에 대해 IST 추론을 수행하여 새로운 인스턴스 관계를 유도해 저장하며, OWL-QL 처리 모듈은 사용자로부터 입력된 OWL-QL 질의를 분석하고 적절한 SQL 질의로 변환하여 RDBMS로부터 질의를 수행하고 질의 결과를 받아 사용자에게 제공한다. |
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