옳은 길로..

위경도 정보를 활용해 반경 내 특정 정보를 찾아야 하는 태스크가 생겨 스타독을 활용하여 반경 내 검색을 적용하였다. 스타독에서 기본적으로 지원하는 Geospatial 스펙은 WGS84와 GeoSPARQL 이기 때문에 WGS84 위경도 좌표만 입력하면 공간좌표를 활용한 검색이 가능하다. 테스트를 위해 특정 위치의 반경 2km내에 존재하는 다른 데이터를 검색하니 매우 빠른 속도로 결과를 내주었다. 반경 km를 늘려가며 테스트 했을 때 속도 저하는 거의 없었으며 limit 1000 건까지는 1초 내로 결과를 내주는 성능을 보이고 있었다. 리미트 1000건 이후로는 큰 의미가 없을 것 같아 테스트 하지 않았고, 이정도라면 무난한 서비스가 가능할 것 같다. 물론 SPARQL을 어떻게 작성하는냐에 따라 성능 차이는..

ChatGPT는 이제 누구나 어느 정도 잘 알게 되는 상황으로 보여진다. 주어진 단어 이후에 다음 단어를 예측하는 뛰어난 성능으로 인해 다양한 작업에서 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 어디까지나 예측이기 때문에 종종 오류가 발생하기도 한다. 한국의 영화와 배우에 대하여 몇가지 질문을 해보면 무언가 답을 내놓기는 한데 자세히 쳐다보면 오류가 있음을 볼 수 있다. 마지막의 경우 전지현이 아이언맨2에 출연을 했었나? 내가 못본걸까? 하는 생각도 잠시 들게 한다. 거대한 데이터셋을 통해 학습을 한 기반으로 대답을 예측하기 때문에 오류가 위와 같이 오류가 발생한다. 이에 대한 보완책으로 지식그래프를 활용하면 오류를 내놓는 대답을 어느 정도 개선 시킬 수가 있다. 지식그래프는 잘 정리되고 구조화된 데이터를 가지고..

Stardog에서 제공하는 Stardog Designer와 Explorer을 활용하면 간단한 지식그래프를 손쉽게 만들어 시각화까지 해 볼 수 있다. 지난 글에서도 잠깐 언급하였지만 Stardog에서 제공하는 Cloud 서비스는 간단한 회원가입만으로도 Explorer, Designer, Studio 3가지 앱을 사용할 수 있다. 이번 글에서는 영화데이터(배우, 감독, 영화)를 가지고 Stardog Designer를 통해 지식그래프 형태로 데이터를 생성하고, Explorer로 간단한 검색을 하는 과정을 영상으로 기록하였다. 먼저 데이터는 CSV형태로 준비하였는데 영화데이터는 "영화진흥위원회의 통합전산망 오픈 API" 를 통해 수집하였다. https://www.kobis.or.kr/kobisopenapi/ho..

온톨로지 모델을 생성하기 위해 다양한 도구를 사용할 수 있다. 이중에 오늘 소개할 도구는 Stardog이 제공하는 Designer이다. https://cloud.stardog.com/ Stardog Cloud cloud.stardog.com 스타독에서 제공하는 플랫폼을 활용하면 그래프 형태의 데이터를 저장, 관리는 물론이고 온톨로지 모델 생성 및 그래프 탐색을 손쉽게 사용할 수 있다. 설치형을 통해 로컬 환경에 설치하여 사용하거나 간단한 회원가입을 통해 클라우드 환경에서도 사용을 할 수 있다. 스타독은 기본적으로 RDF 모델을 사용하며 RDF-Star를 지원한다. 아래의 데모 영상은 영화 도메인을 주제로 영화, 영화인, 영화사에 대해 간단히 모델을 만들어 보는 과정을 기록하였다. 이미 생성된 온톨로지 모..