도서관과 링크드데이터[TQK]

2010년 10월 14일

숙명여자대학교 문헌정보학과 교수 김성혁

전략팀 추윤미

목차
1. 도서관과 웹 생태계
2. 시맨틱 웹과 링크드 데이터
3. Linked Data의 도서관 적용
4. Linked Library Data 주요 사례
5. Linked Library Data 기대 효과
6. Linked Data 구현 기술
7. TQK 소개

2

Linked Data 2010-10-12 4

도서관

Cataloging - 정보를 가공(메타데이터 기술) 하여 이용가능 하도록 제공(식별자 부여)

메타데이터
식별자


OPAC

온라인 장서 목록 검색과 기계가독형 데이터 교환 포맷

메타데이터 MARC: Machine-
readable
cataloging

[국회도서관 온라인 검색]


도서관 - the Walled Garden

높은 품질의 메타 데이터
정보 관리 기술
도서관 데이터를 위한 표준 포맷/프로토콜


현재의 도서관

Silos인 데이터베이스
웹 기반의 OPAC – 서지 검색 중심
도서관 간의 네트워크

Z39.50
DB DB

DB


도서관 표준, 프로토콜...

MARCXML


도서관 데이터 - Silos

도서관 표준
웹 표준이 아님!

도서관 네트워크


웹의 특성

Social(사회성)
• 웹을 통한 집단 지식 구축
• 가상 커뮤니티(virtual community)를 통한 정보전달 및 커뮤니케이션,
사회적 명성 쌓기

Link(연계성)
• 정보가 서로 링크를 통해 연결된 네트워크(web)를 이루고 있음
• 링크를 통해 유용한 정보 획득이 더욱 쉬워짐

Open(개방성)
• 누구나 참여하여 정보를 생산, 유통, 소비할 수 있음
• 쉽게 정보를 웹으로 발행할 수 있는 기반기술로 인해 웹이 급속히 확산


웹 생태계

웹을 중심으로 디지털 데이터의 생태계 조성
정보의 생산, 배포, 소비가 웹을 통해 이루어짐
정보 생산자, 소비자의 구분이 모호해짐
다른 사람의 데이터를 이용, 융복합을 통한 재생산
웹 중심의 정보 환경
정보를 획득하는 1차 수단이 웹이 됨
누구나 자신이 가진 정보를 웹으로 공개, 공유하며, 무엇에
대해서든지 말할 수 있고, 웹을 통해 서로 커뮤니케이션 하
며, 물건을 사고 팔기도 함


웹의 발전방향


웹 3.0의 생태계


웹 생태계와 도서관


개방해야 하는 이유

웹 생태계로 들어가면
외부 데이터와 연계를 통해
도서관 데이터의 활용성이 높아지고
데이터가 많이 사용될수록 데이터 가치는 증
대 – network effect

웹이라는 더욱 크고 다양한 환경의 이용자들이 공유할 수
있도록 표준 기반의 지식 네트워크를 구축할 수 있는 기회

시맨틱 웹과 링크드 데이터


Current Information – Current Web
• 정보의 홍수 시대, 어떤 정보가 올바른 정보인가? 어떤 정보가 내게 필요한 정보인가?
– 지식 관리 및 정보접근성 향상 방안 필요

• 어떤 정보가 좋은 정보인지 일일이 열어서 확인해 보는 것은 너무나 많은 시간과 노력을 필요로
함
– 지능형 정보 분석 방법 필요

• 정보들간의 의미적인 관계 및 메타 정보의 부족으로 관련 정보나 상이한 정보를 기계가 판단하
지 못함. Silo System, Stove-pipe System
– 의미 기반 상호 운용성 확보 및 데이터 통합 필요

• 문자 중심의 정보는 지능화된 서비스 및 자동화 기능에 취약하며, 재활용이 난해하다.
– 형식 문법을 사용한 의미 기반의 정보 구조화가 필요함

• 문자 중심의 데이터와 이에 기반한 정보 시스템은 유지 관리가 어렵고, 비용이 많이 든다
– 프로그래밍 대신 모델링이 필요


Current Information – Current Web
• 업무 수행을 위해 주당 평균 10시간 이상을 정보 검색에 소비

• 매년 생산되는 정보의 양이 수백만 개의 미국 국회도서관에 저장된 정보의 양과 비슷함

• 새로운 정보를 생산하고 소비하는 것보다 원하는 정보를 빠른 시간 내에 검색할 수 있는 것이
더 중요해짐

• 인류 문명 이후 가장 거대한 지식 저장소인 웹은 이제 더 이상 인간 스스로의 힘으로 관리가 어
려움
• 그 속에 무엇이 있는지 알 수 없는 상황

정보를 잘 찾고,
잘 활용할 수 있는 웹


Current Web – Document Web

인간이 이해할 수 있는(human-readable) 웹

Beijing

? ? ? ?


Current Web
Web Search
Browsers Engines

참고 : Chris Bizer / The Emerging Web of Linked Data


Mashup - OpenAPI

Mashup

Open
API X Open
API X Open
API

X X

참고 : Chris Bizer / The Emerging Web of Linked Data

Linked Data

The Web of Document(문서 웹)
문서로 이루어진 글로벌 네트워크

HTML 문서가 기본 단위

인간가독형(human-readable)

문서간 연계는 단순 링크(untyped link)

2010-10-12 22

Linked Data

The Web of Data(데이터 웹)
데이터로 이루어진 글로벌 네트워크

RDF 데이터가 기본 단위

기계가독형(machine-readable)

데이터와 데이터 간의 의미 있는 링크

2010-10-12 23

Linked Data

시맨틱웹

HTML 기반
RDF 기반
의 웹 1.0
의 시맨틱
웹

“The Semantic Web is a vision: the idea
of having data on the Web defined and
linked in a way that it can be used by
machines not just for display purposes,
but for automation, integration and
reuse of data across various
applications. [W3C 2001] ”

2010-10-12 24

Linked Data

시맨틱 웹 – Linked Data
Data Silos on the Web

Image: Bob Jagensdorf, http://flickr.com/photos/darwinbell/, CC-BY

 Many common things are represented in multiple data sets
 Linking identifiers connects these data sets
 Linked data opens the doors of the silos
2010-10-12 25

Linked Data

2010-10-12 26

Linked Data

데이터 표현 - 모델
RDF(Resource Description Framework)

create
엘리너 오스트롬 지식의 공유

subject predicate object

트리플
(Triple)
2010-10-12 27


Data is Relationship!
The more things you have to connect together, the more powerful it is.
Tim Berners-Lee, The next Web of open, linked data. Video of Tim's talk at TED 2009.

타임북스
엘리너 오스
트롬 published
by

create
샬럿 헤스 sold by
지식의
edit 공유
교보문고
hold
링크드 데이터(Linked Data)
by
review contains
국회도
서관 서평
located create
in
서울 홍길동


Linked Data

Tim Berners-Lee, “Linked Data- Design Issues(2006)”,
http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
1. Use URIs as names for things
2. Use HTTP URIs so that people can look up those names
3. When someone looks up a URI, provide useful RDF Information
4. Include RDF statements that link to other URIs so that they can discover related
things

Linked data는 웹 상의 데이터들에 URI를 이용해 이름을 붙이고,
RDF로 데이터를 기술할 뿐만 아니라 데이터 간의 관계를 부여하여 HTTP를
통해 웹으로 발행함으로써 데이터가 인간 뿐만 아니라 기계에 의해 사용되고
이해될 수 있도록 하는 방법


Linked Data

데이터의 네이밍 데이터의 의미표현 데이터 교섭
(identification) 링크를 통한 공유 (negotiation)

URI RDF HTTP


W3C – Linking Open Data Project
W3C SWEO Community (Semantic Web Education & Outreach Interest Group)
 다양한 공개 데이터 셋을 RDF형태로 웹에 퍼블리싱하여, 다양한 데이터 소스 간의 RDF 링크
를 설정함으로써, 공유 데이터(data common)를 통해 웹을 확장하고자 하는 목적

 Over 500 million RDF triples
 Around 120,000 RDF links between data sources


LOD Cloud – 2008. 2


July 2009


결론 - 정보 유통의 패러다임 변화

Paradigm Shift

• 인간 중심의 정보 처리 • 기계 중심의 정보 처리

• 비구조적 문서 중심 • 구조적 지식 중심

• 문자중심의 데이터 처리 • 의미 기반의 데이터 처리

• 단방향의 정보 생산과 소비 • 기계와 기계,기계와 인간의 협업

• 제한적인 인간 중심형 정보 • 대용량 지식형 구조화된 정보

Linked Data

Why Linked Data?
- (Aren’t we sharing our data already?)
Linked Data는 도서관 간의 데이터 교환이 중심이 아
닌 웹 표준 데이터 공유 포맷(non-library-centered e
xchange format)이기 때문
이제까지, 도서관에서는 데이터 공유를 위해
MARC(웹 커뮤니티에서는 별로 환영하지 않는)이나
Dublin Core(그다지 의미표현이 풍부하지 못한)을 사
용해 왔음
RDF로 데이터를 기술하는 Linked Data는 웹에 친숙
한 방법(in a Web-friendly way)으로 의미적으로 풍
부한 데이터를 공유할 수 있는 프레임워크를 제공함
(이것이 바로 Semantic Web)
인용 : A Gentle Introduction to Linked Data, Ralph LeVan, OCLC Research Webinar, 2010.5.27

2010-10-12 36


“We don’t have time to talk about new approaches, we
have a battle to fight here.”

Copyright by: http://www.sinclairdesign.com/index.php

Linked Data의 도서관 적용


도서관 데이터의 구성

서지 레코드
전거 레코드

소장 정보 지식조직체계
(KOS:Knowledge
분류코드 통제어휘
Organization System)
(DDC, LCC,
시소러
KDC...) 주제전
스
거파일


MARC 레코드

Machine
Readable
Format
in MARC


thing(real world entity) information resource

http://ex.library.
org/resource/bib
/1234

sold by 교보문고
지식의 타임북스
엘리너 공유
ISBN http://ex.kyobob
오스트롬
ooks.com/book/..
publisher ./a20003
author title
샬럿 헤스 ISBN review
홍길동

http://ex.library.o create
editor
rg/resource/bib/ 서평
1234

hold by
dp:population 10,421,782
국회도서
located in dbpedia:Seoul
관 skos:subject
서울

dp:Cities_in_Korea


thing(real world entity)

Machine
Readable Bibliographic Record
Format
in RDF 타임북스
샬럿 헤스

ISBN
http://ex.library.org/r
esource/bib/1234
엘리너 오스
트롬

001
지식의 공유

Holding Information
hold
create isLocated in

제1문헌실
controlNo
checkedOut?
A 기관
HB-0001 Yes

B 기관


Bibliographic Record
타임북스
샬럿 헤스

publish
http://ex.library.org/re
via HTTP source/bib/1234
엘리너 오스트
롬

001
지식의 공유

A 기관

access via
HTTP access via
HTTP

access via
HTTP

B 기관

D 기관
C 기관


Linked Library Data 구현
지식어휘체계(Knowledge Organization System)의 Linked
Data화
분류체계, 시소러스, 전거 데이터 등
W3C 시맨틱웹 표준인 SKOS를 이용
SKOS(Simple Knowledge Organization System)
지식어휘체계를 표현하기 위한 RDF 용어집(vocabulary)
서지 데이터의 Linked Data화
서지 온톨로지(the Bibliographic Ontology)
http://bibliontology.com/
RDA, FRBR의 RDF vocabulary
Expression of Core FRBR(Functional requirements for bibliographic
records) Concepts in RDF - http://vocab.org/frbr/core.html
RDA(Resource Description and Access) - http://metadataregistry.org/


Linked Library Data 구현 - 지식어휘체계
SKOS(Simple Knowledge Organization System)

World Wide Web 에 대
한 SKOS 표현


Linked Library Data 구현 - 지식어휘체계
SKOS를 이용한 지식어휘체계의 Linked Data 사례
LCSH - 미의회도서관의 주제명 전거 데이터
http://lcsubjects.org
OCLC의 DDC Linked Data
http://dewey.info/
OCLC의 VIAF(Virtual International Authority File) Linked Data
http://www.oclc.org/nextspace/013/research.htm
독일 국립도서관의 인물, 기관명, 주제명 전거데이터
https://wiki.d-nb.de/display/LDS
프랑스 국립도서관
REMEAU 프로젝트 - http://www.cs.vu.nl/STITCH/rameau/
NY Times의 인명, 기관명, 지명, 주제명 전거 데이터
data.nytimes.com


Linked Library Data 구현 - 서지 데이터
서지 레코드의 기술을 위해 Doublin Core 및 Bibliontology을
이용
스웨덴 LIBRIS
Open Library
http://openlibrary.org/

서지 기술을 위한 관련 표준을 RDF vocabulary 로 매핑/정의
하려는 노력
MARC21 코드의 Linked Data 발행
http://purl.org/NET/marccodes/
FRBR 및 RDA
ISBD(International Standard Bibliographic Description) elements
http://metadataregistry.org/schema/show/id/25.html
RDA/ONIX Framework의 Vocabulary Mapping Framework(VMF)

참고: http://www.w3.org/2005/Incubator/lld/wiki/Library_standards_and_linked_data


도서관 표준

출처: http://www.w3.org/2005/Incubator/lld/wiki/File:LayeredModelV3.pdf


2010-10-12


Linked Library Data – LOD, 2010. mid

국가별 Linked Data 프로
젝트
독일 국립도서관
https://wiki.d-nb.de/
헝가리 국립도서관
http://nektar.oszk.hu/
그 외 체코, 핀란드, 영국 등
에서 국립도서관의 Linked
Data 적용 움직임


Linked Library Data 동향
도서관 관련 기관 동향
IFLA
FRBR Review Group
• 시맨틱웹 표준(RDF, RDFS, SKOS, OWL)을 이용한 FRAD와 FRBR entity
relationship 모델의 시맨틱 모델 개발 중
ISBD/XML Task Group
• ISBD의 RDF화 추진
DCMI RDA Task Group과 joint steering committee for RDA
RDA의 RDF화 및 CRM(Conceptual Reference Model)과 RDA, RFBR, FRBR 등과의
매핑(alignment) 추진
OCLC의 DDC linked data 실험 서비스
W3C의 Library Linked Data 인큐베이터 그룹(2010. 5)
http://www.w3.org/2005/Incubator/lld/
목적
Linked Data의 기술을 이용하여 시맨틱웹 환경에서 도서관 데이터의 상호운용성
(interoperability)을 증진
관련 표준화작업, 해결해야 할 이슈 정리
UseCase 수집을 통한 Best Practice 전파

Linked Library Data 구현사례


LCSH(Library Congress Subject Headings)
도서관 자료의 주제목록(subject
cataloging)을 위한 Subject
Headings를 Linked Data로 발행
MARC21(MARCXML)포맷으로 되어
있는 전거 데이터(authority record)를
RDF 포맷의 SKOS vocabulary를 이용
하여 변환
전거 레코드의 각 항목(entry)을
skos:Concept의 인스턴스로 대응하고
LCCN(Library Congress Control
Number)를 이용하여 URI 부여
http://lcsh.info/{lccn}#concept
http://id.loc.gov/authorities/


전거 레코드에 대한 MARC21(MARCXML)포맷과
SKOS vocabulary 매핑


LCSH/SKOS 개념 간의 의미관계를 표현한 RDF 그래프


SKOS를 LCSH의 필요에 따라 확장하여 사용

skos:Concept

lcsh:Chronol
lcsh:TopicalC lcsh:Geograp lcsh:GenreCo
ogicalConce
oncept hicConcept ncept
pt



LOD의 외부 데이터 셋과의 연계
Geographical Headings와의 연계
GeoNames(http://geonames.org), CIA World Fact
Book(http://www4.wiwiss.fu-berlin.de/factbook/)
LCSH Concept이 제시된 자료와 연계
RDF BookMashup(http://www4.wiwiss.fu-
berlin.de/bizer/bookmashup)
일반적인 정보연계
Dbpedia(http://dbpedia.org)
LCSH와 REMEAU(프랑스 국립도서관)Subject Headings와 상호
연계


LCSH와 REMEAU 프로젝트와의 상호 연계


VIAF – Virtual International Authority File
목적
전거 데이터의 공유 증진
목록 비용 절감
국제적인 전거 통제
주요 기관
OCLC – host
Library of Congress(LC)
Deutsche Nationalbibliothek
(DNB)
Bibliothèque nationale de France http://www.viaf.org
(BnF)
16개 국의 참여
1300만 개의 name records
1000만 개의 인명


VIAF as Linked Data
항목마다 URI를 부여하여 linked data로 이용가능
UNIMARC과 MARC21 지원
http://viaf.org/viaf/24602065/


VIAF as Linked Data


VIAF as Linked Data

이후 계획
Linked Data 추진 - WorldCat, Wikipedia 등과 연계
도서관 외부의 출판사, 박물관, 아카이브 및 Rights Managements Agengies
등의 참여, 연계


LIBRIS
개요
스웨덴 국립도서관목록
도서관 전체 데이터를 Linked
Data로 구축한 최초의 종합목록
(2008년)
170 여개 도서관 기관이 이용하
는 종합목록 시스템(대학도서관
및 연구도서관, 박물관, 아카이브,
공공도서관) http://libris.kb.se/

6백만 개의 서지 데이터 및 2천만 개의 도서관 장서목록, 2십만 개의 전
거 데이터로 구성
도서관 인프라스트럭처
목록작업, 데이터 자동 임포트/익스포트, Open API 제공
도서관 디렉토리
2000여 개 도서관의 디렉토리로 ILL 정보, 운영정보, 기술 정보 및 위치정보 보유


LIBRIS
도서관 별 소장정보

리소스 타입

인명 전거

주제명 전거


LIBRIS

소장정보


LIBRIS – 서지 데이터
MARC21의 RDF 매핑
전거파일
인명 -> foaf:Person
기관 -> foaf:Organization
MARC과 온톨로지(FOAF, DBPedia) 매핑
MARC21의 RDF 매핑
서지 레코드의 기술을 위해 Doublin Core와 Bibliontology 사용


LIBRIS


LIBRIS – Linked Data


LIBRIS의 Linked Data 전략
도서관 외부 커뮤니티와의 데이터 공유
DublinCore, SKOS, FOAF, Bibliontology 같은 범용적인
온톨로지 사용

LOD의 다른 데이터셋으로의 링크를 통해 LIBRIS
외부의 데이터와 연계
LCSH.info
dbpedia.org
MusicBrainz
VIAF
id.loc.gov

Linked Library Data의 기대효과


RDF Link를 이용한 데이터 연계

Data Integration

통합된 데이터 뷰(view)를 통한 질의

링크드 데이터 클라우드

DB
DB
DB DB


데이터 연계를 이용한 매쉬업

Linked Data PREFIX dgp353: <http://data-gov.tw.rpi.edu/vocab/p/353/> 2010-10-12 74
prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>
PREFIX dgtwc: http://data-gov.tw.rpi.edu/2009/data-gov-twc.rdf#
SELECT ?state_name ?state_population SUM(?number_of_books) as ?total_books
WHERE {
GRAPH http://data-gov.tw.rpi.edu/vocab/Dataset_353
SPARQL 질의 { ?entry dgp353:phys_st ?state_code.
?entry dgp353:bkservol ?number_of_books.
?entry dgp353:popu_st ?state_population }
GRAPH http://data-gov.tw.rpi.edu/wikidata/United_States_and_Territories
{ ?s3 foaf:name ?state_name .
?s3 dgtwc:abbreviation ?state_code }
}
GROUP BY ?state_name ?state_population

?state_population GRAPH http://data-gov.tw.rpi.edu/vocab/Dataset_353

dgp353:popu_st

?entry GRAPH http://data-
?state_code gov.tw.rpi.edu/wikidata/United_States_and_Territories
dgp353:bkservol
dgpwc:abbreviation ?state_name
foaf:name
?number_of
?s3
_books


Data Open – Expose on the Web
Open API 방식
데이터 공급자가 데이터의 범위와 방식을 결정

Linked Data
데이터 공급자가 데이터를 웹에 공개하기만 하면 이용
자가 원하는 데이터를 가져가서 사용

데이터가 어떻게 사용될지에 대해 제한을
두지 않으므로

API 및 어플리케이션 개발 비용과 부담을 경감

다양하고 창의적인 데이터의 활용 가능


신간 소개 어플리케이션 예

블로그 서평
신문의 신간소개기사

같은 주제에 속한
관련 도서정보
국립중앙도서관 서지
및 소장사항
과천시정보과학도서 과천시정보과학도서관
관 서지 및 소장사항 위치정보



LOD 클라우드에 고품질의 데이터 제공
전거 데이터, 분류체계, 시소러스, 메타데이터
개별 목록에서 이를 이용하여 데이터의 품질 관리
웹 데이터의 품질 관리
데이터의 상호운용성 지원
시맨틱 웹 기술 기반의 의미적 상호운용성

웹 데이터의 품질 향상



도서관 데이터 공개(expose)와 연계(link)
global information space of structured
data
seamlessly browsing
library data using in another context
innovative user service

도서관 데이터의 활용 증가



Linked Data 기술을 이용한 데이터 expose
도서관 간의 상호 협력 증진
상호 협력을 위한 기술적 부담이 낮음
웹 프로토콜을 이용한 데이터 교환이 용이
애플리케이션 개발 비용이 낮음
외부 커뮤니티와의 협력 증진
도서관 종속적인(library-specific) 프로토콜과 포맷을
모르더라도 손쉽게 도서관 데이터를 사용할 수 있음
사회의 지식 자원인 도서관 데이터를 공유 자원화

도서관의 협력 증진 및 지식자원 공유 확대


Union Catalog as Linked Data

DB

A 기관
Union Catalog

DB

B 기관 DB DB

C 기관 D 기관

Linked Data 83

Linked Data Service

Linked Data Linked Data Linked Data
…
Linked Data를 위한
Mashup Browsing Search
통합 패키지:
4. Linked Data 협업 설계 및 발행 • 생성
SPARQLMotion & LOD Builder - TopBraid Composer
- Semantic Mapping Designer
1. Linked Data 설계 - OntoTrans2.0
OntoBase2.0 관리 TopBraid Composer
Reasoner
OntoBase2.0 • 관리
- OntoBase2.0
Linked Data Linked Data - OntoBase2.0 Reasoner
변환 규칙 모델
3. Linked Data 변환 • 발행
OntoTrans2.0 - OntoBase2.0 LOD Builder
• 협업
- SPARQLMotion in TopBraid
2. Linked Data 변환 매핑 설계
ERP DW CRM … Semantic Mapping Designer
Composer Maestro Edition
- OntoBase2.0 LOD Builder


온톨로지 설계도구

http://www.topquadrant.com


트리플(Linked Data) 저장소
• W3C 시맨틱웹 표준 기반 트리플 저장소-RDF, RDFS,
OWL, SPARQL 지원
• 외부 추론 엔진 연동 지원–Pellet, RacerPro, Jess 등등
• 레거시 정보를 Linked Data 변환기로 변환하기 위한
Triple Converter 연동 지원
• 사용자 기반의 웹 환경 관리도구 지원
• 세계 최고 수준의 SPARQL 처리 능력
• 세계 최고 수준의 트리플 저장/관리 능력
• 세계 최고 수준의 트리플 로딩능력

http://ontobase.topquadrant.co.kr


트리플 변환기

• 기존의 레거시 데이터를 온톨로지 모델과 연계하여 매핑하고, 이를 기반으로 온톨로지 변환 규칙, 레거시 데이
터 수집 규칙을 작성한 후, 이를 이용해 트리플 변환을 수행하는 시맨틱웹 기술 응용 엔진
• 최종 변환된 트리플은 트리플 저장소에 빌드(로딩)
• 트리플 변환을 수행하기 위해
- 온톨로지 모델링 도구(TopBraid Composer)를 이용해
 온톨로지 개념 모델 구축 -- 1
- 시맨틱 매핑 디자이너를 이용해 GUI 방식으로 매핑을 수행하여
 변환 규칙 (수집 규칙 포함) 도출 -- 2
- 1,2를 이용해 트리플 변환 수행


트리플 변환기

스케줄링 관리자 시맨틱 매핑 관리자 온톨로지 모델 관리자

시맨틱 매핑 온톨로지
서버 매니저 Plug-In
디자이너 설계 도구

수집 규칙 매핑 규칙 개념 모델

Semantic Semantic Triple Resource Output
Scheduler
Collector Mapper Generator Validator Manager

레거시 데이터

Linked Data 88

SPARQL Endpoints

어플리케이션 웹 브라우저

SPARQL HTML, RDF, XML(Json), Spreadsheet,… SPARQL HTML, RDF, XML(Json),
Spreadsheet,…

HTTP

External System
SPARQL
Connecter
Endpoints

Web Server / Servlet Container

트리플(Linked Data) 저장소 RDF Triple

Linked Data

TQK 소개

Linked Data

TopQuadrant USA & Korea
TopQuadrant (Korea) Company offering Consulting for Semantic Technology
is a
has resource Resource offering Tool

has contactInfo ContactInfo maintained at Library

TopBraid Composer
세계 최고수준의
온톨로지 모델링 툴 보유

온톨로지 저장소/변환기

세계 최초의 시맨틱웹 시맨틱웹 기술 대용량 온톨로지 기반
서버 프레임웍 보유 전문 그룹 저장소 및 변환기 보유
TopBraid Ensemble

다양한 컨설팅 및
시맨틱웹 기술 보급

Component-Based Architectures
Performance Reference Model (PRM)

(Citizen-Centered Focus)
Business-Driven Approach
• Government-wide Performance Measures & Outcomes
• Line of Business-Specific Performance Measures & Outcomes

Business Reference Model (BRM) 휴스턴 대학 SARA
• Lines of Business
• Agencies, Customers, Partners

Service Component Reference Model (SRM)
• Service Layers, Service Types
• Components, Access and Delivery Channels

Technical Reference Model (TRM)
• Service Component Interfaces, Interoperability
• Technologies, Recommendations
Data Reference Model (DRM)
• Business-focused data standardization
• Cross-Agency Information exchanges

TopBraid Live Federal Enterprise Architecture (FEA)
2010-10-12 90

Linked Data

TopQuadrant USA & Korea

• 기술 제휴
• 시맨틱웹 기반 기술
• OntoBase2.0 + TopBraid Composer  Plug-in 형태
• OntoTrans2.0 + TopBraid Composer  Plug-in 형태
• TopBraid Suite, Onto Suite
• 마케팅 제휴
• TopBraid Suite + Onto Suite  미국 및 세계 시장에서 TQ USA
• TopBraid Suite + Onto Suite  한국 및 아시아 시장에서 TQ Korea
• 독점 판매권
• Korea : 아시아 전역 (중국 제외)
• USA : 세계 전역 (아시아 제외)
2010-10-12 91

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