LOD의 효율적 검색을 위한 관계 유사도 기반 군집화 및 통합

시맨틱 웹 분야가 지속적으로 성장하고 있는 가운데, DBpedia, DBLP 등과 같은 수많은 데이터 셋들이 공개됨에 따라 Linking Open Data(LOD)가 생성되고 있다. 그렇지만 여러 사이트에서 서로 다른 분야의 데이터를 제공하면서, 연구자와 개발자는 LOD간의 링크 부족과 각기 다른 스키마로 인한 정보 처리, 수집 등에 불편함을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 동시에 LOD의 효율적 검색 서비스를 제공하기 위해 데이터 셋 분류 및 통합을 제안한다. 군집화 과정에서는 추출된 Predicate을 활용하여 LOD 데이터 셋 선정을 위한 유사도를 파악한다. 또 향후 연구를 통해 통합된 LOD를 사용자들에게 효율적으로 제공할 수 있는 가능성을 보인다.