Linked Data Indexing Techniques Using 3D R*-tree
Yong-Ju Lee · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2017
시맨틱 웹을 구현하기 위한 가장 실용적인 접근법으로 링크드 데이터가 그동안 많은 관심을 받아왔지만, 링크드 데이터 영역은 아직까지 많은 이슈들이 존재하고 있다. 링크드 데이터는 RDF 그래프 구조로 모델링되기 때문에 기존의 관계 데이터베이스 관리시스템이나 웹 기술들을 직접 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 중앙집중 방식과 분산 방식 사이의 하나의 하이브리드 방법을 제안한다. 이 방법은 MBB(Minimum Bounding Box) 근사 기법을 기반으로 한 이단계 색인 구조로써 고도로 분산되어 있는 링크드 데이터를 효율적으로 검색할 수 있고 저장 용량도 상당히 줄일 수 있다. 우리는 실제 링크드 오픈 데이터셋을 사용하여 이단계 인덱스 구조를 기존의 인덱스 구조들과 성능 분석을 수행하였다. 실험 결과 제안된 방식은 많은 불필요한 자원들을 신속하게 제거할 수 있으므로 기존의 방식보다 성능이 더 우수함을 보여준다.