Ontology(온톨로지) 250502

q1: Ontology(온톨로지)

a1:

**Ontology(온톨로지)**는 지식 표현과 정보 공유를 위해 도메인(분야) 내 개념과 개념 간 관계를 명시적으로 모델링한 형식적 사전입니다.

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1. 기본 개념
1. 정의
• 원래 철학에서 ‘존재론(存在論)’을 의미하나, 정보과학 분야에서는 “어떤 분야의 개념(클래스)과 그 속성(프로퍼티), 개체(인스턴스) 및 이들 간 관계를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 형식화한 메타데이터”를 말합니다.
2. 구성 요소
• 클래스 (Class): 도메인에서 다룰 주요 개념(예: 사람, 조직, 문서)
• 개체 (Individual/Instance): 클래스의 구체적 사례(예: 김철수, “보고서_2025”)
• 속성 (Property)
• 데이터 속성(Data Property): 개체가 가지는 데이터를 표현(예: 사람의 나이: integer)
• 객체 속성(Object Property): 개체 간 관계를 표현(예: ‘작성자’ 관계: 문서 → 사람)
• 제약 조건 (Axiom): 클래스 간 상속·배타·필수 속성 등 논리 규칙

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2. 왜 사용하는가?
1. 지식의 재사용 및 통합
• 서로 다른 시스템·조직에서 같은 용어를 일관되게 해석할 수 있어 상호 운용성(interoperability)을 높입니다.
2. 추론(Reasoning) 지원
• 온톨로지에 정의된 제약·계층 정보를 바탕으로 자동 추론을 수행해, 누락된 정보 보완이나 일관성 검사, 분류 작업이 가능합니다.
3. 시맨틱 웹(Semantic Web)
• RDF(Resource Description Framework)·OWL(Web Ontology Language) 같은 표준 포맷을 사용해 웹 자원을 기계가 “의미 단위”로 이해·연결할 수 있도록 돕습니다.

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3. 구현 기술 및 표준

RDF: 트리플(주어-술어-목적어) 형태로 데이터 표현
RDFS: RDF에 클래스·속성·서브클래스 계층을 추가한 스키마 언어
OWL (DL, Lite 등): 논리적 제약·추론 기능 강화 (클래스 배타, 필수 속성, 집합 연산 등)
SPARQL: RDF 온톨로지에 대해 질의(query) 수행하는 표준 질의 언어


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4. 활용 사례
1. 의료·바이오 분야
• SNOMED CT, Gene Ontology: 질병·유전자·단백질·치료법 정보를 계층화·연계
2. 전자정부
• 공공 데이터 개방 시, 행정·통계 용어 정형화하여 데이터 검색·분석에 활용
3. 전자상거래
• 상품 카테고리·특징·상호 관계 정의로 추천 시스템·검색 정확도 향상
4. 지식 관리 시스템(KMS)
• 조직 내 문서·보고서·전문가 프로필을 온톨로지로 관리해 지식 검색 고도화

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요약
• Ontology는 도메인 지식을 “컴퓨터가 이해할 수 있는” 형태로 모델링한 것
• 클래스·개체·속성·제약으로 구성되고, 추론·검색·통합을 돕는 핵심 기술
• RDF, OWL, SPARQL 등 W3C 표준으로 실무 시스템에 널리 쓰입니다