[논문 리뷰] SWRL2SPIN: A tool for transforming SWRL rule bases in OWL ontologies to object-oriented SPIN rules

Nick Bassiliades|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 27.

Semantic Web and Ontologies참고 문헌 30인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 SWRL 규칙 기반을 OWL 온톨로지에서 의미적으로 동치인 객체지향적 SPIN 규칙으로 변환하는 Prolog 기반 도구인 SWRL2SPIN을 제시한다. SPIN의 사실상 산업 표준 지위를 활용하고 클래스 기반의 구조화를 통해 규칙를 최적화함으로써, 기존의 SWRL 기반 응용 프로그램의 장기적 유지보수성과 광범위한 도입을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Semantic Web Rule Language (SWRL) combines OWL (Web Ontology Language) ontologies with Horn Logic rules of the Rule Markup Language (RuleML) family. Being supported by ontology editors, rule engines and ontology reasoners, it has become a very popular choice for developing rule-based applications on top of ontologies. However, SWRL is probably not go-ing to become a WWW Consortium standard, prohibiting industrial acceptance. On the other hand, SPIN (SPARQL Inferencing Notation) has become a de-facto industry standard to rep-resent SPARQL rules and constraints on Semantic Web models, building on the widespread acceptance of SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language). In this paper, we ar-gue that the life of existing SWRL rule-based ontology applications can be prolonged by con-verting them to SPIN. To this end, we have developed the SWRL2SPIN tool in Prolog that transforms SWRL rules into SPIN rules, considering the object-orientation of SPIN, i.e. linking rules to the appropriate ontology classes and optimizing them, as derived by analysing the rule conditions.

연구 동기 및 목표

• SWRL의 산업 표준화 부족으로 인해 널리 사용되고 있음에도 불구하고 장기적 지속 가능성에 제약이 있음.
• W3C에서 SWRL을 공식적으로 지지하지 않음으로써 엔터프라이즈 시스템 내 광범위한 배포가 저해됨.
• SWRL 기반 온톨로지 응용 프로그램의 계속된 사용과 진화를 위해 기존 응용을 SPIN으로 마이그레이션하는 것.
• SPIN의 점점 증가하는 도입과 SPARQL 통합을 활용하여 더 나은 도구 지원과 상호운용성을 확보하는 것.
• 의미를 유지하면서도 객체지향적 구조화를 통해 규칙 조직을 향상시키는, 체계적이고 자동화된 SWRL에서 SPIN으로의 변환 파이프라인 제공

제안 방법

• OWL 온톨로지에서 SWRL 규칙 기반을 파싱하는 Prolog 기반의 변환 엔진 개발.
• 규칙 조건을 분석하여 SPIN에서 규칙 봉인을 위한 적절한 대상 온톨로지 클래스를 유추.
• SWRL 원자와 규칙을 SPIN의 객체지향적 규칙 구문으로 매핑하고, 해당 규칙을 대응하는 클래스 내에 통합.
• 규칙 패턴의 의미 분석을 기반으로 조건과 제약 조건을 재구성하여 규칙 구조를 최적화.
• 형식적 변환 규칙을 통해 원본 SWRL 규칙과 생성된 SPIN 규칙 간의 의미적 동치성을 보장.
• 실제 사례의 SWRL 규칙 세트를 사용하여 변환 과정을 검증하고 정확성 및 성능을 평가.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 SWRL 규칙 기반을 체계적이고 의미적으로 정확하게 SPIN 규칙으로 변환할 수 있는가?
• RQ2 SPIN에서의 객체지향적 구조화가 규칙 기반 온톨로지의 유지보수성과 모듈성에 어떻게 기여하는가?
• RQ3 원본 SWRL 규칙의 논리적 의미와 추론 행동이 변환 과정에서 얼마나 잘 유지되는가?
• RQ4 기존 SWRL 기반 응용 프로그램을 SPIN으로 마이그레이션할 때 발생하는 실질적 과제는 무엇이며, 이를 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ5 SPIN 규칙과 SPARQL의 통합이 규칙 기반 온톨로지의 표현력과 사용성에 어떻게 기여하는가?

주요 결과

• SWRL2SPIN 도구는 높은 정확도로 의미적으로 동치인 SPIN 규칙로 SWRL 규칙 기반을 성공적으로 변환한다.
• 변환 과정을 통해 규칙가 적절한 온톨로지 클래스 내에 봉인되어 모듈성과 유지보수성이 향상된다.
• SWRL2SPIN가 생성한 SPIN 규칙은 기존의 SPARQL 기반 도구 및 추론 엔진과 호환된다.
• 원본 SWRL 규칙의 논리적 의미가 유지되어 일관된 추론 결과를 보장한다.
• 기존 SWRL 응용 프로그램을 더 표준화된 SPIN 형식으로 마이그레이션하는 데 실현 가능성과 실용성이 입증된다.
• 성능 평가 결과, 변환된 SPIN 규칙는 원본 SPIN 규칙와 비교해도 효율적인 실행 특성을 유지한다.