지식표현과 온톨로지 인공지능과 지식표현 인공지능이라는 기술의 핵심 중 하나는 인간과 유사하게 기계가 사물 혹은 대상을 인식하고, 학습, 추론할 수 있도록 하는 것이다. 인공적으로 만든 지능을 갖추고 있는 시스템이 스스로 무언가를 처리한다거나, 미리 입력된 명령만을 처리하도록 하는데 이에 따라 강인공지능과 약인공지능으로 분류하기도 한다. 인공지능의 세부 분야 혹은 주제는 다양하게 존재한다. 탐색, 문제 해결, 지식표현, 추론, 패턴인식, 기계학습, 인공신경망, 계획 등이 포함된다. 인공적으로 만들어지는 지능이 발달하기 위해서는 기반이 되는 지식이라는 것이 필요하다. 실제로 1970년대 이후로 인공지능 분야에서 인공지능 시스템을 구축하는데 기계가 처리할 수 있는 지식의 획득이 필요하다고 인지하기 시작하였다...
RDF 형태의 데이터를 시각화하는 라이브러리는 여러 가지가 있습니다. 이 앞전에는 graph-notebook 이라는 라이브러리를 사용하여 간단하게 그려볼 수 있었는데 보다 상세하고 다이나믹한 그래프를 그리기 위해서 vis.js를 기반으로 사용하고 있는 pyvis 라는 라이브러리를 사용하고자 합니다. 큰 흐름은 시각화를 위한 데이터 추출, 노드와 에지 생성, pyvis로 시각화 하는 단계를 거칩니다. 사용하는 라이브러리 pyvis 0.1.9 (https://pyvis.readthedocs.io/en/latest/ (https://pyvis.readthedocs.io/en/latest/)) 필수적으로 설치가 되어 있어야 하는 라이브러리 RDFLib, SPARQLWrapper 전체 소스는 아래 링크에 있습니다..
Jena Framework 에서 제공하는 컴포넌트 중에 Fuseki 라는 것이 있는데 이는 간단하게 SPARQL Server를 구성하게 해준다. 내부적으로는 영속성을 위해 TDB를 사용하는데 TDB를 파일시스템으로 사용하면서 HTTP를 통해 SPARQL endpoint를 구성하고 있다. 간혹 파일형태로 RDF 데이터를 보유하고 있는데 트리플스토어를 구성하고 endpoint까지 활용해야 할 경우에 사용하면 편리할 것이다. https://github.com/joyhong85/rdf_python/blob/main/03.Fuseki-SPARQL_Endpoint_just_20_minutes.pdf GitHub - joyhong85/rdf_python: rdf with python rdf with python. C..
Linked Data환경에서 유통되는 온톨로지는 Sparql Endpoint를 통해 접근할 수 있으며, Sparql 질의를 하여 사용자가 원하는 결과를 찾아 볼 수 있다. 그러나 특정 자원들간의 관계를 찾는 것은 어떠한 관계로 연결되어 있는지 알 수 없기 때문에 찾는 것에 어려움이 있다. 따라서 특정한 두 자원을 입력하여 두 자원간의 모든 관계를 실시간으로 최단거리부터 찾는 알고리즘을 생성하고 구현해 보았다. TableB에 저장된 후보노드가 존재하면 S부터 T까지 존재하는 관계를 계속 찾아야 하는 의미를 가짐으로 후보노드를 source로 하고 T를 target으로 하는 쿼리를 수행하여 결과를 찾는 단계를 거치게 된다. 이 단계를 통해 T를 찾으면 결과셋에 추가하고 그렇지 못하였을 때는 이전 과정과 동일하..
온톨로지 온톨로지는 철학에서 말하는 온톨로지* 가 있고 철학 이외의 학문분야에서 말하는 온톨로지가 있다. 철학에서 말하는 온톨로지라는 용어가 다른 학문분야에서 사용되기 시작한 것은 1970년 중반 이후에 인공지능 분야에서 사용하기 시작하면서 발생하였다는 이야기도 있다. 원래 철학의 한 분야였지만 시간이 지나면서 보다 광범위한 분야에서 수용되어졌으며, 어떠한 세상 또는 그 일부분에 대한 지식 표현의 한 형태라는 새로운 개념의 온톨로지는 인공지능, 시맨틱웹, 소프트웨어공학, 생명의학정보학, 도서관학 등에 적용되어 사용되고 있다. 그렇다면 철학에서 이야기하는 온톨로지보다는 지금 우리(?)가 사용하는 온톨로지, 다시말해서 '시맨틱웹에서 사용하고 있는 온톨로지라는 용어는 과연 무엇인가?'를 알아보고 싶다는 생각이..
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