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차세대융합기술학회논문지, Vol.5 no.5 (2021)
pp.721~728

DOI : 10.33097/JNCTA.2021.05.05.721

- 멀티미디어 지식 모델링을 위한 일반화된 속성 그래프 -

김주리

(원광대학교 융합교양대학 교수)

지식 그래프(Knowledge Graphs; KGs)는 웹 상의 지식 모델링을 위한 다양한 영역에서 인기 있는 신흥 기술로 자리 잡았다. 두 가지 주요 KG 모델, 즉 자원 설명 프레임워크(RDF)와 라벨 특성 그래프(LPG)가 멀티미 디어 자원을 포함한 대형 데이터 셋 모델링에 인기가 있지만, RDF와 LPG의 구별 가능한 특징을 조화시킬 수 있 는 KG 모델이 필요하다. 본 논문은 지식의 개념적 모델링 관점에서 일반화된 특성 그래프(GPG) 모델을 제안한 다. GPG는 도면요소 및 관계의 개념화를 구체화하는 특성 리스트가 있는 지시된 레이블 지정 다중 관계 그래프 다. 또한 지식 모델링의 핵심 개념 요소를 살펴보고 그 기능을 정의한다. 기능이 향상된 속성 목록은 컴팩트한 표 현력과 강력한 형식주의로 복잡한 지식 구조를 매끄럽게 표현할 수 있다. 그리고, GPG가 어떻게 컴팩트하고 포괄 적인 지식 모델링을 제공하고 N-arry 관계와 refise와 같은 난해한 문제를 해결하는지 보여준다.

A Generalized Property Graph for Multimedia knowledge modeling

Ju-Ri Kim

Knowledge Graph (KGS) has become a popular emerging technology in a variety of areas for knowledge modeling on the web. Two major KG models, that is, the resource description framework (RDF) and Label Characteristics Graph (LPG) are popular with large data set modeling, including multimedia resources, but the KG model that can harmonize the distinctive features of RDF and LPG necessary. This paper proposes a generalized characteristic graph (GPG) model from the conceptual modeling perspective of knowledge. GPG is a multi-relationship graph with a characteristic list that embodies the conceptualization of the drawing elements and relationships. In this paper, we will look at the core conceptual element of knowledge modeling and define its functionality. A list of enhanced properties enhancements can smoothly represent complex knowledge structures with compact expressions and powerful formatism. This paper shows how GPG provides compact, comprehensive knowledge modeling, and solves a difficult problem such as N-Arry relationships and refise.

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