빠른 웹 정보의 변화에 잘 대응하기 위해서는, 사실과 지식이 실제로 유효한 시간과 장소들도 함께 표현하고 그들 간의 관계도 추론할 수있도록 웹 기술의 확장이 필요하다. 본 논문에서는 그동안 소규모 지식 베이스를 이용한 실험실 수준의 정성 시간 추론 연구들에서 벗어나, 웹스케일의 대규모 지식 베이스를 추론할 수 있는 병렬 정성 시간 추론기인 MRQUTER의 설계와 구현을 소개한다. Hadoop 클러스터 시스템과MapReduce 병렬 프로그래밍 프레임워크를 이용해 개발된 MRQUTER에서는 정성 시간 추론 과정을 인코딩 및 디코딩 작업, 역 관계 및 동일관계 추론 작업, 이행 관계 추론 작업, 관계 정제 작업 등 몇 개의 MapReduce 작업으로 나누고, 맵 함수와 리듀스 함수로 구현되는 각각의 단위 추론 작업을 효율화하기 위한 최적화 기술들을 적용하였다. 대규모 벤치마킹 시간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, MRQUTER의 높은추론 성능과 확장성을 확인하였다.
이 논문에서는 그동안 소규모 지식 베이스를 이용한 실험실 수준의 정성 시간 추론 연구들에서 벗어나, 웹스케일의 대규모 지식 베이스를 추론할 수 있는 병렬 정성 시간 추론기인 MRQUTER의 설계와 구현을 소개한다.