[Ontology] 온톨로지 데이터베이스란?

온톨로지 데이터베이스

• 개념과 관계가 체계적으로 정의 및 구조화 된 것
• 주로 특정 도메인에서의 객체나 개체간의 관계를 나타내는 데이터 구조
• 자연어 처리, 검색 엔진, 지식 관리 시스템 등에서 많이 사용됨

온톨로지 구성요소

1. 개념(Entity): 특정 도메인의 주요 항목
   • 차량, 사람, 도로
2. 속성: 각 개념이 가지는 특성
   • 차량 - 제조사, 모델명
3. 관계: 개념들 간 연결 및 상호작용
   • '사람'은 '차량'을 '소유'한다
4. 규칙 및 제약: 개념과 관계에 대한 규칙 정의 -> 데이터의 일관성과 유효성 보장

온톨로지 구조 설계

• 데이터 모델링: 개념(Entity), 속성, 관계, 규칙 구조화
  • RDF (Resource Description Framework), WOL (Web Ontology Language) 같은 표준 포맷 사용
• 계층화: 개념을 계층적으로 구성 -> 데이터 구조 명확히 유지
  • 개념의 상하위 관계 정의
  • 특정 개념 그룹화

데이터베이스 및 자료 관리

• 그래프 데이터베이스: 온톨로지의 관계성 때문에 그래프 DBMS 사용이 효과적
  • 그래프DB: 노드와 엣지 구조를 이용해 개념과 관계를 시각화 및 관리
  • Neo4j, Blazegraph, Amaonze Neptune,...
• 문서형 데이터베이스: 개념과 관계가 매우 복잡하거나 변화가 잦은 경우 MongoDB 같은 문서형 DB
  • JSON-LD 같은 표준 사용해 문서 형태로 관리
• 트리플 스토어: RDF 트리플을 저장하는 DBMS
  • RDF, SPARQL 쿼리 지원하여 데이터 추출 및 분석 용이
  • Apache Jena, Virtuoso,...

온톨로지 편집 및 관리 기능 개발

• CRUD 기능: 개념, 속성, 관계를 생성, 조회, 수정, 삭제 할 수 있는 인터페이스 구현
• 시각화 도구: 개념 및 관계를 그래프로 시각화하여 사용자 경험 향상
  • 노드-엣지 그래프 동적 생성
  • D3.js, Cytoscape.js 같은 시각화 라이브러리 활용
• 버전 관리: 온톨로지 버전 관리 기능으로 변경 사항 추적. 필요시 이전 버전으로 롤백
• SPARQL 쿼리 인터페이스: 사용자나 개발자가 SPARQL 쿼리를 통해 온톨로지 탐색 및 분석
  • SPARQL API 제공하는 것이 유용