[論文レビュー] Personal Semantic Web Through A Space Based Computing Environment

Ian Oliver, Jukka Honkola|ArXiv.org|Aug 11, 2008

Semantic Web and Ontologies参考文献 18被引用数 31

ひとこと要約

本論文は、制御フローの依存関係なしに、局所的で個人的な「スマートスペース」内で、意味的に豊富なRDFベースの情報について、自律的な「知識プロセッサ」（KP）が動的に共有・推論できる、個人的意味ウェブのための空間ベースのコンピューティングモデルを提案する。主な貢献は、モバイルおよびユビキタスデバイス間で分散型で意味論に焦点を当てた情報共有を可能にする軽量でエージェント駆動のアーキテクチャ（Sedvice）を提供することである。このアーキテクチャは、公開/購読メカニズムと分散型推論を用いて、動的で、一貫性のない、不完全なデータを効果的に扱う。

ABSTRACT

The Semantic Web through technologies such to support the canonical representation information and presenting it to users in a method by which its meaning can be understood or at least communi- cated and interpreted by all parties. As the Semantic Web evolves into more of a computing platform rather than an information platform more dynamic structures, interactions and behaviours will evolve leading to systems which localise and personalise this Dynamic Semantic Web.

研究の動機と目的

• 現在の静的でグローバルに一貫性のある意味ウェブの限界を克服し、動的で個人的かつ局所的な情報空間のモデルを提案すること。
• 軽量で意味論に焦点を当てたメカニズムを用いて、ユビキタスコンピューティング環境において分散型でエージェントベースの情報共有を可能にすること。
• 意味ウェブが個人的で動的かつ文脈に適応した知識管理のプラットフォームへと進化することを支援すること。

提案手法

• システムは、制御フローの依存関係なしに、自律的な「知識プロセッサ」（KP）が共有される「スマートスペース」を通じて相互作用する公開/購読モデルを用いる。
• 各KPは、ユーザーインターフェース、論理（ノード）、および1つ以上の空間への接続から構成され、分散型情報処理を可能にする。
• 情報はRDFグラフとして格納・共有され、KPは非ブロッキングで非同期的にデータの挿入、削除、照会、購読を実行する。
• スペースには情報ブローカー（SIB）、情報ストア、および挿入・削除後にデータを処理する推論エンジンが含まれており、動的推論を可能にする。
• このアーキテクチャは非単調的推論と不完全な情報に対応でき、強制的な一貫性がなくても、局所的な解釈と意味論の進化を可能にする。
• セキュリティとポリシーはスペース単位で管理され、グローバルな強制はなく、柔軟で局所的な信頼モデルを可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 意味ウェブは、静的でグローバルな情報ネットワークではなく、動的で個人的かつ局所的なコンピューティングプラットフォームへとどのように進化できるか？
• RQ2 ユビクイタスコンピューティング環境において、分散型でエージェントベースの情報共有を可能にするアーキテクチャパターンは何か？
• RQ3 一貫性のない、不完全で非単調的な情報は、個人の知識空間で効果的に管理され、推論可能か？
• RQ4 局所的な意味論と分散型推論は、意味ウェブにおけるパーソナライゼーションと適応性をどのように可能にするか？
• RQ5 軽量でモバイルフレンドリーなシステムは、中央集権的制御なしに意味ウェブの完全な表現力をどのようにサポートできるか？

主な発見

• Sedviceシステムは、局所的なスマートスペース内でRDFベースのデータと公開/購読メカニズムを用いて、軽量でエージェント駆動の分散型情報共有アーキテクチャを成功裏に実装した。
• このアーキテクチャは、動的で非単調的かつ不完全な情報セットをサポートしており、強制的一貫性がなくても、局所的な解釈と意味論の進化を可能にする。
• 推論は、すべての挿入および削除後に動作する専用の「推論ノード」によって実行され、柔軟で適応可能な知識処理を可能にする。
• RDFとオントロジーによる意味的整合性を抽象化することで、モバイル機器、PC、センサーなど多様なデバイスのシームレスな統合が実現された。
• 本アプローチは、個人的で局所的な知識空間とグローバル意味ウェブが共存できることを示しており、安定性・一貫性・プライバシーの度合いが異なる「グローバルグラフの巨大ウェブ」を形成する。
• 本モデルは、将来的なユビクイタスコンピューティングプラットフォームにおいて、パーソナライゼーション、適応性、分散型信頼メカニズムを備えた動的環境での実現可能性を示している。