NICTサイエンスクラウド : 科学データのRSSを用いたクローリングとLinked Open Dataに向けた取り組み(Linked Data, Linked Service,一般)
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概要
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本研究では, RSS 1.0によるメタデータ自動収集システムを拡張し,セマンティックWebの構築には不可欠であるデータをRDF形式でデータベース化するためのデータ収集技法を用いたシステム開発を行った.観測データファイルのメタデータだけでなく,情報通信研究機構(NICT)がWebで公開している太陽地球環境予報,研究者による各種現象のイベント情報,太陽地球環境用語集,理科年表情報など,太陽地球系科学分野に関連する様々な情報を統合する.本研究で提案するRDFデータで使用するメタデータ語彙に関しては,既存の標準・共通語彙のみでは太陽地球系科学分野独自の表現に対応できないため,本研究で独自の語彙群を定義した.この語彙の定義には, W3Cが定めたセマンティックWeb標準フォーマットであるRDFS (Resource Description Framework Schema)とOWL (Web Ontology Language)を用いた.本研究のRDFデータを利用する場合,提案したRDFS/OWLを共有することでメタデータ語彙を統一することが可能である.また,第三者のRDFデータと本研究で提案するRDFデータとを統合する場合,互いのRDFS/OWLにおいて,語彙名と意味をマッピングすることにより,語彙の差異を吸収することが可能である.太陽地球系科学分野のセマンティックWebを地球科学分野全体のセマンティックWebに拡張する試行として理科年表(暦部・天文部・気象部・物理/化学部・生物部・環境部)のディジタル情報を対象とし,必要なメタデータ語彙を定義した.これまではネットワーク上で独自公開されてきた地球観測データファイル,太陽地球環境予報,研究者イベント情報,地球環境情報などは,人間がそれらのデータ間にある時間・空間・概念・現象などの関係性を理解したうえで個別に処理するしかなかった.しかし,共通のメタデータ語彙を用いてRDF化しRDFデータベースに集約することで,計算機がデータ間の関係性を理解しながら処理可能となった.本研究で実装したRDFデータベースには,RDFデータ収集技法を用いて1千万を超えるステートメント(主語・述語・目的語のセット)を格納した. RDFデータベースに対してクエリ文を用いて検索する方法と,ステートメントの関係性を一つずつ辿って検索する方法を実装し,それらの処理時間・検索結果の実用性と有用性を評価した.今後は,太陽地球系物理分野や地球環境分野以外の多くの地球科学分野の観測データをRDF化することにより,分野横断的な全地球科学セマンティックWebの実現が期待される.そのためには,各分野のドメインエキスパートがメタデータ語彙の定義を的確に行い,さらにこれらを結合することによりRDFS/OWLを整理・拡張する必要がある.また,これまでのRDFデータベースの多くはテストベッドとして実験的に構築されてきた.今後は,学際的研究を可能とするセマンティックWeb環境の実現により人類の生存に影響する複雑な地球システムを理解のための新たな知識発見や情報統合に貢献し,集合知を超える専門知や学術知が達成されることが期待される.
- 2013-08-02
著者
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