Resource Description Framework (RDF) is originally designed as a metadata data model. It has an ad-vantage of efficient exchange between different metadata by supporting a set of common rules. RDF was pro-posed to efficiently represent connections between hyperlinks embedded along with a word or a string in web data/pages. RDF consists of three parts, {subject-predicate-object}, called triple. While subject represents resource, predicate represents relation between subject and object. And, SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language) was introduced to process RDF data efficiently.
The amount and size of published RDF datasets has dramatically increased in this era of emerging Web of Data. Previous researches are mostly focused on the compression of RDF data and fast SPARQL que-ry processing. But these researches are based on single core CPU, which cannot represent current multicore environment. We suggest parallel processing using GPU multicore system. We propose a SPARQL query processing focused on search and join method using HDT data format and presents its experimental result.
RDF는 시멘틱 웹 상에서 정보를 표시하기 위한 규약이다. 이는 메타데이터를 표현하는데 효과적이다. Hyperlink로 연결된 정보를 표현하는데 사용된다. RDF는 subject-predicate-object로 이루어져 있고, 이를 triple이라 칭한다. subject, object는 resource를 나타내고, predicate는 subject, object사이의 관계를 나타낸다. SPARQL은 RDF데이터를 효율적으로 처리하기 위한 쿼리 언어이다.
웹기술의 발달로 인한 RDF데이터 크기가 몹시 증가하는 현 상황에서, 기존 연구는 RDF데이터 압축과 빠른 SPARQL처리에 초점이 맞추어져 있다. 하지만 이는 단일코어에 대한 연구로서, 멀티코어 환경을 고려하지 않았다. 본 연구는 GPU를 사용한 RDF처리방법을 제시한다.