아마존 넵튠에서 온톨로지를 사용한 모델 기반 지식 그래프 만들기

간단 소개

Amazon Neptune에서 OWL 온톨로지를 활용하여 모델 기반 지식 그래프를 구축하고 검증하는 방법을 설명합니다.

AI Summary

Amazon Neptune과 OWL 온톨로지
- Amazon Neptune은 비즈니스 객체 관계를 지식 그래프로 구축하는 AWS 그래프 데이터베이스 서비스입니다.
- **OWL(Web Ontology Language)**을 모델 언어로 사용하여 그래프를 구축하고 검증하며, RDF 및 SPARQL과 같은 시맨틱 레이어와 함께 활용됩니다.
- 온톨로지는 논리적 제약 조건 집합으로, 유연한 관계 정의와 추론을 통한 새로운 관계 유추가 가능하여 그래프 모델링에 이상적입니다.
모델 구축 및 인스턴스 생성
- 하향식, 모델 중심 접근 방식으로 온톨로지에서 인스턴스 검증 및 생성을 위한 모델을 구축합니다.
- SPARQL 쿼리를 통해 클래스, 속성, 제약 조건 등 온톨로지 세부 정보를 수집하여 모델을 구성합니다.
- 구축된 모델은 다양한 OWL 모델링 패턴을 기반으로 하며, 이를 활용하여 Turtle 형식의 RDF 인스턴스를 자동 생성합니다.
모델 검증 및 발견 사항
- 생성된 모델을 기존 인스턴스 데이터와 비교하여 유효성 검증을 수행하고, 규칙 위반을 발견 사항으로 보고합니다.
- 누락된 키, 인식되지 않는 속성, 속성 타입 불일치, 기능적 속성의 다중 값, 제한 위배 등 다양한 유형의 발견 사항을 식별합니다.
- 발견 사항은 데이터 문제나 온톨로지 이해 부족을 강조하여 데이터 수정 또는 모델 개선에 활용됩니다.