인메모리 기반의 클러스터 환경에서 분산 병렬 SWRL 추론에 대한 연구

초록

최근 들어 대용량 온톨로지를 사용하여 분산 환경에서 사용자 정의 규칙을 기반으로 하는 SWRL 추론엔진에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 스키마를 기반으로 하는 공리 규칙과 다르게 SWRL 규칙들은 미리 효율적인 추론 순서를 정의할 수 없다. 또한 불필요한 반복과정으로 인해 많은 양의 네트워크 셔플링이 발생한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 Map-Reduce 알고리즘과 인메모리 기반의 분산처리 프레임워크를 활용하여 동시에 여러 규칙을 추론할 수 있고, 클러스터의 노드간에 발생하는 데이터 셔플링의 양을 최소화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위해 약 2억 트리플로 구성된 WiseKB 온톨로지와 36개의 사용자 정의 규칙을 사용하여 실험을 진행했고 약 16분이 소요되었다. 또한 LUBM 벤치 마크 데이터를 이용한 비교 실험에서 기존 연구보다 2.7배 높은 성능을 보였다.

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