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技術問議

OntoBase2.0

OntoBase2.0 - 數十億件以上의 트리플(온톨로지) 貯藏所입니다.

LiST 의 創意的인 技術力을 體驗해보세요

OntoBase2.0은 數十億 건 以上의 트리플로 構成된 온톨로지를 貯藏, 管理하기 위한 世界最高性能의 트리플 貯藏所입니다.
rdfs.rules, owl_low.rules, owl_middle.rules, owl_high.rules를 통해 段階別로 推論을 支援합니다.
온톨로지(트리플) 變換器 OntoTrans2.0科密接하게 聯動되어 시맨틱 웹과 Linked Data를 具現합니다.

Free Trial Manual

OntoBase2.0 시스템 構造도

OntoBase2.0 主要特徵

OntoBase2.0 Server - 레派지토리 서버
메시지 基盤의 프레임웍을 基盤으로 大容量의 트리플 데이터를 貯藏하고 빠른 質疑를 위한 索引을 構成하며, SPARQL 質疑에 對한 要請을 處理하는 트리플 레派지토리로서 柔軟性과 安定性을 考慮하여 다양한 附加機能을 갖춘 서버
OntoBase2.0 Client API
質疑命令等을 遂行할 수 있는 클라이언트 API 라이브러리로서 서버에 데이터를 追加/削除 및 質疑를 生成하고 要請하며, 結果를 받아 處理할 수 있는 로직 等이 包含

OntoBase2.0 Manager - 管理道具
OntoBase2.0 Server에 對한 管理役割을 遂行하는 웹 管理道具로서 서버의 環境設定等에 對한 다양한 機能을 손쉽게 實行可能하도록 支援
- 트리플 變換器 - OntoTrans2.0에 對한 變換規則適用 및 週期等管理
Reasoning
rdfs.rules, owl_low.rules, owl_middle.rules, owl_high.rules를 통해 段階別推論支援

OntoBase2.0 詳細特徵

그래프 專用 온톨로지 레派지토리
RDF Triple 救助의 그래프 모델을 위한 RDF Triple 專用 레派지토리

Triple 救助는 리소스를 Subject, Predicate, Object의 關係로 表現하는 方式

RDF Triple 救助에 最適化되어 Triple을 貯藏, 管理 및 處理하는 시스템
多重分散 시스템
互換性 및 擴張性을 考慮한 메시지 基盤의 프레임웍 適用

效率性과 安定性으로 考慮한 Non-Blocking 方式의 네트워크 서버 適用

로드 밸런싱을 考慮한 시스템 構造支援

네트워크 處理速度向上을 爲해 pooling 技法을 適用

서버들의 管理와 모니터링 等을 위한 自體內臟 DB를 가지는 웹 管理道具支援
大容量 데이터 基盤 시스템
大容量 트리플 處理를 위한 파일 基盤 시스템

多樣한 플랫폼을 考慮한 파일 分割技法適用

트리플 데이터의 特性을 考慮한 디스크의 容量을 最少化하는 最適化된 資料貯藏救助適用

大容量 데이터의 高速 벌크 로딩 모듈 支援
推論機能
rdfs.rules, owl_low.rules, owl_middle.rules, owl_high.rules를 통해 段階別推論支援

빠른 質疑 모듈
빠른 쿼리를 위한 最適化된 索引救助適用

다양한 멀티 쿼리에 對한 쿼리 옵티마이즈 로직 適用

非同期式 I/O 處理

커넥션 풀링 使用

精巧하게 最適化된 Low 레벨의 데이터 I/O 모듈 適用
國際標準遵守
W3C의 RDF, RDFS, OWL 等 다양한 標準支援

貯藏된 트리플의 質疑處理를 위해 SPARQL 支援
貯藏 및 管理에 最適化된 構造
最小限의 디스크 I/O를 爲해서 메모리 캐싱 技法

速度 및 效率性을 考慮한 Block 單位의 데이터 構造

파일 로딩 및 變換器를 통한 로딩 等의 다양한 로딩 모듈 支援

實時間 로딩 모듈 支援
附加機能
管理者를 위한 統合 웹 管理 모듈 提供

多樣한 로그 管理 및 障礙管理 모듈 提供

데이터 復舊 모듈 支援

OntoBase2.0 레퍼런스

Load Triple Test Result

Data Set	Triple Store	LoadTime (Seconds)	Triples Count
LUBM(10,0)	A	102 sec	2,105,548
	OntoBase2.0	75 sec
	C	191 sec
	E	284 sec
LUBM(50,0)	A	550 sec	11,004,111
	OntoBase2.0	544 sec
	C	957 sec
	E	1,465 sec
LUBM(100,0)	A	1,126 sec	22,164,905
	OntoBase2.0	1,243 sec
	C	1,212 sec
	E	3,248 sec
LUBM(200,0)	A	2,653 sec	44,143,939
	OntoBase2.0	2,851 sec
	C	7,706 sec
	E	6,801 sec

質疑性能

比較製品群	實驗環境	對象 데이터 셋
· A社 / B社 / C社 / D社 / E社 / OntoBase 2.0	· CPU : Intel Xeon CPU E5420 @ 2.50GHz (x4) · RAM : 16 GB · OS : Red Hat Enterprise Linux ver.4.1.2-14 (Kernel ver.2.6.18-53.el5) · JDK : JDK 1.6.0_14 (64bit) JVM Heap Memory Size 2GB (-Xmx2048m 옵션 適用)	· N-Triple 形式으로 變換한 LUBM(200, 0) · Number of RDF Triples : 44,143,939

積載性能實驗結果

Data Set	Repository	Load Time (sec) 小數點以下削除	Triples 個數
LUMB(200, 0)	A 社	2,653.8897	44,143,939
	OntoBase2.0	2,851.2438
	B 社	46,981.4678
	C 社	7,706.8855
	D 社	73,135.4451
	E 社	6,801.6746
積載性能實驗結果 - LUBM(200, 0)

LUBM(200, 0) 데이터셋 製品別質疑應答時間比較

Query	Query Response Time (sec)						Results
Query	A 社	OntoBase2.0	B 社	C 社	D 社	E 社	Results
Q1	0.0071	0.1159	28.3877	2.2966	0.0325	0.0083	4
Q2	77.77	7.9497	28.3877	11.418	6.6544	7.4116	499
Q3	0.0022	0.0043	16.0319	5.9483	0.0046	0.0012	6
Q4	0.0109	0.0341	1.1211	0.4774	0.0067	0.0024	34
Q5	0.0287	0.0091	10.5965	8.4439	0.0117	0.0107	719
Q6	93.2902	13.5656	61.4625	22.3705	17.2766	24.2258	2,088.195
Q7	0.0052	0.0107	125.8662	5.1419	0.0068	0.0048	67
Q8	0.7145	4.1692	4.9875	4.3457	23.4224	0.1917	7.790
Q9	82.2652	43.5406	107.1003	40.3432	59.7981	12.1926	54,285
Q10	0.0019	0.0038	10.2367	8.2571	0.0027	0.0017	4
Q11	0.0101	0.059	0.5425	0.2057	0.0057	0.0038	224
Q12	1.761	0.1084	0.388	50.3141	0.0748	0.0037	15
Q13	0.0443	1.1517	20.9007	8.755	0.0225	0.0163	916
Q14	63.9761	9.7294	16.3162	11.1938	13.2567	18.5589	1,584,743
Avg.	22.8491	5.7465	29.5689	12.8222	8.6126	4.4738	266,964

LUBM(200, 0) 데이터셋 製品別 QTPR 比較

Query	QTPR (ms)
Query	A 社	OntoBase2.0	B 社	C 社	D 社	E 社
Q1	1.7725	28.985	2506.58	574.1475	8.125	2.0675
Q2	155.8517	15.9313	56.8891	22.8818	13.3355	14.853
Q3	0.3667	0.715	2671.975	991.3817	0.7683	0.2067
Q4	0.3191	1.0021	32.9726	14.0406	0.1971	34
Q5	0.04	0.0127	14.7378	11.7439	0.0162	0.0148
Q6	0.0447	0.0065	0.0294	0.0107	0.0083	0.0116
Q7	0.0779	0.1597	1878.5997	76.7448	0.1021	0.0719
Q8	0.0917	0.5352	0.6402	0.5579	3.0067	0.0246
Q9	1.5154	0.8021	1.9729	0.7432	1.1016	0.2246
Q10	0.475	0.95	2559.1675	2064.2675	0.6675	0.4125
Q11	0.0449	0.2633	2.4219	0.9182	0.0254	0.017
Q12	117.398	7.2253	25.8633	3354.274	4.9867	0.246
Q13	0.0484	1.2573	22.8173	9.5579	0.0245	0.0178
Q14	0.0404	0.0061	0.0103	0.0071	0.0084	0.0117
Avg.	19.8633	4.1323	698.1912	508.6626	2.3124	1.3037

準備 및 設置

01 시스템 要求事項

1. Java version 6.0 以上의 JRE 或은 JDK

2. Java가 設置되는 모든 OS 플랫폼

3. 시스템 메모리 最小 512M 以上

02 Install

1. 提供되는 Windows用設置 파일을 實行합니다.

2. 設置하려는 폴더의 經路를 入力하고 [다음]을 選擇하면 設置가 進行完了됩니다.

3. 設置가 完了되면 다음과 같이 始作프로그램에 登錄됩니다.

설정

1 設定 파일의 位置

1. %OntoBase2.0 設置經路%\server\setting\system.properties

2 OntoBase2.0 설정

1. Serial Trial Version의 專用 라이센스 키입니다. 修正하거나 變更하지 마시고, 紛失하였을 境遇

2. System.alias 서버의 別稱을 設定합니다. 特異事項이 없으므로 修正하거나 削除하지 마십시오.

3. System.main 서버의 Clone서버 與否를 設定합니다. Trial 버전에서는 Clone 서버를 提供하지 않으므로 使用者는 이 項目을 修正하거나 削除하지 마십시오.

4. System.ip OntoBase2.0 Serve가 바인딩할 IP住所를 入力합니다. 基本的으로 localhost로 設定하면 server가 IP를 찾아 바인딩하며, Dual Lan을 使用하는 컴퓨터에서는 該當 IP를 直接入力해야 합니다.

5. System.port Repository Server에 對한 시스템 Port 입니다. 特異事項이 없는 限 디폴트 포트番號使用을 勸합니다.

6. System.manager.port Trial Version의 專用 라이센스 키입니다. 修正하거나 變更하지 마시고, 紛失하였을 境遇管理者에게 要請하시면 새로운 Trial Version의 라이선스 키를 發給해 드립니다.

3 DataBase 설정

1. Database.connect.port 데이터베이스 驅動 포트입니다. 特異事項이 없는 限 디폴트 포트番號使用을 勸합니다.

運用

1 서버 實行 스크립트 位置

/OntoBase2.0 設置經路 /server/bin/

2 서버 始作

Startup.bat 實行 스크립트를 實行합니다.

始作메뉴 프로그램에서 OntoBase2.0 Startup 을 實行 합니다.

스토어가 始作되면 成功的으로 서버가 實行 되었음을 알 수 있습니다.

3 서버 終了

1. Shutdown.bat 싱行 스크립트를 實行 합니다.

2. 始作메뉴 프로그램에서 OntoBase2.0 shutdown 을 實行 합니다.

RDF Triple data load

1 File Build

registiFileBuild.bat 實行 스크립트를 編輯機를 利用해 編輯합니다.

使用者는 다음 項目에 對해서 修正/編輯을 합니다.

1. IP registiFileBuild.bat 實行 스크립트를 編輯機를 利用해 編輯합니다.

2. PORT OntoBase 2.0 서버의 Repository 割當 포트를 入力합니다. (Default : 9999)

3. DIR Owl 或은 RDF文書와 같이 Triple 情報 File을 가지고 있는 폴더의 全體經路를 入力합니다.

OntoBase2.0 Server 가 入力한 DIR 經路를 直接 엑세스 합니다.

4. RUNTYPE BUILD Type 을 設定 합니다.

TYPE-1 : 스토어글 初期化 하고 Dir 經路의 文書를 새롭게 Build 합니다.

TYPE-2 : 旣存의 Store에 追加的으로 Build합니다.

TYPE-3 : 文書에 있는 Triple을 스토어로부터 削除합니다.

Client API

1 Client API 設置位置

/OntoBase2.0 設置經路/client/

2 Client API 폴더 構成

1. Doc : Client API java document

2. Example : Client API Sample java code

3. Lib : Client API 核心 라이브러리

3 槪要

Triple 데이터의 追加, 削除 및 SPARQL 質疑를 實行할 수 있는 라이브러리로 Java API形態로 構成되어 있습니다.

OntoBase2.0 Repository Server에 SPARQL 質疑를 實行하고 結果를 받습니다.

SPARQL 質疑의 4가지 形態인 SELECT, ASK, DESCRIBE, CONSTRUCT 形態를 支援합니다.

OntoBase2.0의 쿼리 엔진은 ARQ 2.6.0을 바탕으로 設計되었습니다.

4 Example

본 예제는 公開用 Trial Version을 基準으로 作成되었습니다. 상용버젼은 매뉴얼 을 參考해 주세요.

1. Store의 初期化

2. Triple의 追加

3. Triple의 削除

4. File add build

5. Select query

6. Construct query

Trial Edition 特徵

RDF Triple 救助의 그래프 모델을 위한 RDF Triple 專用 레派지토리

Triple 救助는 리소스를 Subject, Predicate, Object의 關係로 表現하는 方式

RDF Triple 救助에 最適化되어 Triple을 貯藏, 管理 및 處理하는 시스템

區分	正式	Trial
트리플 手動 빌드	O	O
트리플 自動 빌드	O	O
SPARQL 處理	O	O
分散處理	O	O
Client API	O	O
Client Console	O	O
推論	O	X
設置環境	Windows 系列 , 리눅스 系列	Windows 系列
管理環境	O	O
서비스 運營	O	X

OntoBase2.0

OntoBase2.0 시스템 構造도

OntoBase2.0 主要 特徵

OntoBase2.0 詳細 特徵

OntoBase2.0 레퍼런스

Load Triple Test Result

質疑 性能

積載 性能 實驗 結果

LUBM(200, 0) 데이터셋 製品別 質疑 應答 時間 比較

LUBM(200, 0) 데이터셋 製品別 QTPR 比較

準備 및 設置

설정

運用

RDF Triple Data Load

Client API

準備 및 設置

설정

運用

RDF Triple data load

Client API

Trial Edition 特徵

OntoBase2.0 主要特徵

OntoBase2.0 詳細特徵

質疑性能

積載性能實驗結果

LUBM(200, 0) 데이터셋 製品別質疑應答時間比較