옳은 길로..

온톨로지 언어 온톨로지 언어는 구문별 분류와 구조별 분류로 구분할 수 있다. 그중 구문에 따라 전통적인 구문 온톨로지 언어와 마크업 온톨로지 언어로 분류가 된다. 이번 글에서 이야기 하고자하는 내용은 마크업 온톨로지 언어이다. 이는 1990년 후반부터 마크업 언어를 사용하여 지식을 표현하는데 이 중 가장 대표적인 것으로는 RDF, RDFS, OWL 이 있다. 이들은 컴퓨터가 처리할 수 있는 마크업 언어로 지식을 표현하는 지식 표현 방법들이다. XML을 기반으로 RDF, RDF를 기반으로 RDFS, RDFS를 기반으로 OIL, DAML, OWL이 파생되어 나온 것을 위 그림을 통해 알 수 있다. 1. RDF 자원 기술 프레임워크(Resource Description Framework, RDF)는 웹상의 자..

SPARQL Endpoint를 제공하는 곳이 있으면 SPARQL 을 통해 원하는 데이터를 웹상에서 가져올 수 있다. 이전 내용(https://joyhong.tistory.com/144) 에서는 Fuseki를 활용하여 간단하게 SPARQL Endpoint를 구성해 보았는데 로컬에 SPARQL Endpoint를 구성하고 여기에 질의를 해보는 내용을 기술하였다. 사용하는 라이브러리는 SPARQLWrapper와 RDFLib 이다. SPARQL Endpoint에 질의하기SPARQL Endpoint를 제공하면 웹상에서 자유롭게 질의를 하여 결과를 받아 올 수 있다. 이 전에 Fuseki를 활용하여 간단하게 SPARQL Endpoint를 구축하였는데, 이를 활용하여 테스트를 진행한다. 다양한 형태의 SPARQL을 구..

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..

Graph내에서 탐색 및 SPARQL 사용파일로 존재하는 RDF데이터를 로딩하여 그래프에 담은 뒤, 그래프 내에서 여러가지 탐색을 사용해 본다. 그래프에 담긴 데이터를 SPARQL을 사용하여 질의하여 결과를 도출해 본다. 작성자 : 허홍수 e-mail : su4620@gmail.com blog : http://joyhong.tistory.com 탐색¶ 파일 로딩¶ In [1]: from rdflib import Graph, RDF, URIRef g = Graph() g.parse("./sample_result.ttl", format='turtle') Out[1]: 그래프에 담긴 트리플 수¶ In [2]: len(g) Out[2]: 5678 그래프 내 데이터 탐색¶ In [3]: # for ..

Jena Framework를 사용하다보면 Triple 레벨을 사용할 때가 있고 Statement 레벨을 사용할 때가 있다. Triple, Node, Graph 등은 SPI 인터페이스들이고 Statement, Resource, Model 등은 API 인터페이스들인데 SPI 레벨보다는 API 레벨이 더 활용도가 많을 것이다. API 레벨의 클래스들을 SPI 레벨로 변경하는건 쉬울 수 있으나 그 반대는 상대적으로 많이 까다롭다. 여기서 Triple 클래스는 SPI레벨이고 Statement 클래스는 API레벨인데 Statement에서 Triple로 변경하려면 asTriple() 만 쓰면 끝난다. 하지만 Triple에서 Statement로 변경하려면?? 불가능한것이 아니지만 단 한줄로 끝나는 것이 아니라는 것이다..