Category Archives: Research

페이스북 그래프 데이터 구조 – 출신대학 정보 사례

최근 페이스북에서 그래프 서치를 확장하기 위해 계속적인 스키마 확장을 하면서, 동시에 사용자들에게 정보를 입력하도록 유도하는 UI를 노출시키고 있다.

필자에게는 아래처럼 학교의 위치를 넣으라고 나오는 것을 발견했다. (심지어 느낌표 아이콘까지 나온다)

 

univ-info-ui

 

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Installing CKAN 2.0 on mac os x 10.8.4 (mountain lion)

CKAN 2.0 설치 document 에는 Ubuntu만을 기준으로 설명되어 있고, Mac을 포함한 다른 OS에서는 source를 사용해야 합니다. 그러나 막상 진행해보면 막히는 부분이 너무 많아서, 전체 순서를 정리해두려 합니다. 기본적인 참고 문서는 http://docs.ckan.org//en/latest/install-from-source.html 입니다.

 

[required packages]

 

[virtualenv 구성]

 

[ckan 설치]

 

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Wordlift – your blog enters LOD

LOD와 관련해서 Wordlift 라는 재미있는 프로젝트가 있습니다.

Wordpress에 플러그인으로 설치하면 wordlift server를 통해 포스트 내용을 분석해서 dbpedia를 조회하고, 검색된 entities를 트리플로 생성하여 플러그인에 돌려주면 결과를 wordpress의 데이터베이스에 저장하게 됩니다. 이 때 생성하는 relation들은 schema.org에 준하게 생성하기 때문에 향후에 linked data를 활용하기에 적절한 형태가 됩니다. 관련 설명자료를 첨부합니다.

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JSON-LD

JSON-LD 는 JSON for Liking Data 의 약자입니다.

JSON-LD 는 각각의 JSON Object들을 @id를 사용해서 하나의 resource , @context 를 사용해서 온톨로지 등의 스키마를 활용할 수 있는 문법적 기반을 제공함으로써, linked data를 고려하여 JSON을 작성할 수 있도록 돕습니다.

당연히, JSON을 사용하는 MongoDB와의 호환여부도 관심거리가 됩니다. 다만 기본적인 JSON-LD는 MongoDB에서 사용하는 document (MongoDB에 저장되는 JSON Object들은 document로 불립니다)에 사용할 수 없는 notation들을 사용하고 있기 때문에, 이를 고려한 약간의 차이점이 있네요.

 

아래는 JSON-LD의 개념을 잘 설명한 영상과 슬라이드입니다.

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정성적 추론 (Qualitative reasoning)

기회가 될 때마다 추론 관한 연구들이나 관련 시스템들에 대한 생각을 정리해보는 공간으로 활용해볼까 하는데, 이번에는 최근에 필자가 관심을 갖고 있는 정성적 추론을 선택했다.

정성적 추론 개요

정성적 추론이 누구로부터, 언제부터 시작되었는지는 확실치 않으나, 필자가 알고 있는 바로는 Kenneth D.Forbus가 관련 이론을 정립한 사람이 아닌가 한다(물론 Forbus의 논문에 인용된 논문을 보면 그 전에도 관련 연구가 있기는 했으나, 본격적인 연구를 촉발시킨 사람은 Forbus 인 듯 하다). 대략 1980년대 중반부터 관련 연구를 했던 것으로 보인다.

정성적 추론의 초기연구는 주로 물리학에서 시작되었다. 물리학은 복잡한 물리공식에 의해 여러가지 현상을 표현하고 결과를 '계산'해 내는 '정량적 수치'가 중요한데 반해서, '정성적 표현(qualitative representation)'과  '정성적 추론(qualitative reasoning)'의 연구자들은 '-, +, 0' 등의 state 값이나 '비례관계'와 같은 abstract한 표현으로 물리현상을 설명하고 결과를 '예측'하려 시도했다.

Fig.1.  정성적 추론의 개념

<strong>Fig.1.</strong> 정성적 추론의 개념

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