docs(10_Wiki): Topic_Business/General/Graphic/Programming을 Topics/ 하위로 이동
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This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,164 @@
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id: wiki-2026-0508-ontology-engineering
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title: Ontology Engineering
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Ontology Engineering, Ontological Engineering, Ontology-Driven Relevancy Filtering, OWL Modeling]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [ontology, owl, rdf, sparql, knowledge-graph, protege, semantic-web, kg-rag]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack: { language: python/turtle, framework: rdflib/owlready2/protege }
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# Ontology Engineering
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도메인의 개념·관계·제약을 형식 모델(OWL/RDF)로 표현하는 엔지니어링. 2025년 KG-based RAG로 재부상.
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## 핵심
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### 구성요소
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- **Class** (개념): `Person`, `Drug`, `Symptom`.
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- **Individual** (인스턴스): `:John a :Person`.
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- **ObjectProperty / DataProperty**: `hasParent`, `hasAge`.
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- **Axioms**: subClassOf, equivalentClass, disjointWith, cardinality.
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- **Restrictions**: `someValuesFrom`, `allValuesFrom`, `hasValue`.
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### 표현 언어
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- **RDF / RDFS**: 그래프 데이터 모델 + 기본 어휘.
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- **OWL 2 DL**: description logic, decidable. 추론기(reasoner) 지원.
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- **OWL 2 EL/QL/RL**: 큰 온톨로지 / 쿼리 / 룰 최적화 프로파일.
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- **SHACL**: shape constraints, validation.
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- **SPARQL 1.1**: 그래프 쿼리.
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### 방법론
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- **METHONTOLOGY**: 명세 → 개념화 → 형식화 → 구현 → 평가.
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- **NeOn**: re-engineering, alignment, modular ontology.
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- **Ontology Development 101** (Stanford): iterative + competency questions.
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- **OBO Foundry**: 생명과학 표준 (orthogonality, FAIR).
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### 도구
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- **Protégé**: 데스크톱 OWL 에디터, plugin (HermiT, ELK reasoner).
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- **WebProtégé**: 협업.
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- **owlready2** / **rdflib** (Python), **Apache Jena** (Java).
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- **GraphDB / Stardog / Neo4j+n10s**: triple/labeled-property store.
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### 모던 응용 (2025-2026)
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- **KG-based RAG**: LLM이 ontology 기반 KG를 조회 (vs vector-only RAG). 정확도/추적성 향상.
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- **GraphRAG (Microsoft)**: 커뮤니티 요약 + 엔티티 그래프.
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- **NL2SPARQL**: LLM이 자연어 → SPARQL 변환.
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- **Ontology-driven 분류/필터링**: 문서를 도메인 개념으로 태깅 → relevancy filtering.
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## 💻 패턴
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### Turtle (TTL) 도메인 모델
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```turtle
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@prefix : <http://ex.com/med#> .
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@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> .
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@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
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:Drug a owl:Class .
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:Antibiotic a owl:Class ; rdfs:subClassOf :Drug .
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:treats a owl:ObjectProperty ; rdfs:domain :Drug ; rdfs:range :Disease .
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:Amoxicillin a :Antibiotic ; :treats :StrepThroat .
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```
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### owlready2 — 동적 클래스 정의 + 추론
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```python
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from owlready2 import *
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onto = get_ontology("http://ex.com/med.owl")
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with onto:
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class Drug(Thing): pass
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class Antibiotic(Drug): pass
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class treats(ObjectProperty): pass
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class Amoxicillin(Antibiotic): pass
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sync_reasoner() # HermiT 호출, 클래스 계층 추론
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```
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### SPARQL 쿼리 (rdflib)
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```python
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from rdflib import Graph
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g = Graph().parse("med.ttl", format="turtle")
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q = """
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PREFIX : <http://ex.com/med#>
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SELECT ?drug WHERE {
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?drug a/rdfs:subClassOf* :Antibiotic ;
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:treats :StrepThroat .
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}
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"""
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||||
for row in g.query(q): print(row.drug)
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```
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### Competency questions → 평가
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```python
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COMPETENCY_QUESTIONS = [
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"What antibiotics treat strep throat?",
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"Which drugs interact with warfarin?",
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]
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def evaluate_ontology(graph, questions):
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return {q: bool(graph.query(translate_to_sparql(q))) for q in questions}
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```
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### KG-based RAG (LLM + ontology lookup)
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```python
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def kg_rag(question: str, llm, kg) -> str:
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sparql = llm.generate(f"Translate to SPARQL using ontology schema:\n{kg.schema}\nQ: {question}")
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facts = kg.query(sparql)
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||||
return llm.generate(f"Answer using facts:\n{facts}\nQ: {question}")
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```
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### Ontology-driven relevancy filter
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```python
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def filter_docs_by_ontology(docs: list[str], target_concept: str, kg) -> list[str]:
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# tag each doc with concepts via NER + ontology mapping
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relevant_concepts = set(kg.descendants_of(target_concept))
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return [d for d in docs
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if relevant_concepts & extract_concepts(d, kg)]
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```
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## 결정 기준
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| 상황 | 권장 |
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| 작은 schema, 빠른 ETL | RDFS + SHACL |
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| 추론 필요 (subsumption) | OWL 2 EL (확장성) |
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| 복잡 제약, 의료/법률 | OWL 2 DL + HermiT |
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| LPG (속성 그래프) 워크로드 | Neo4j + neosemantics |
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| LLM 통합 RAG | OWL 2 EL + GraphDB + NL2SPARQL |
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| 협업 편집 | WebProtégé |
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기본값: **OWL 2 EL + Protégé + GraphDB** + competency-question 기반 평가.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Knowledge Representation]], [[Semantic-Web]]
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- 변형: [[Knowledge-Graphs]]
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- Adjacent: [[OWL]], [[RDF]], [[GraphRAG]]
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## 🤖 LLM 활용
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- 언제: NL→SPARQL 변환, 클래스 라벨링/정의 초안, axiom 검토 페어, ontology alignment 후보 제안, KG-RAG 답변 합성.
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- 언제 X: critical 도메인 axiom 단독 결정 (전문가 검토 필수), reasoner를 LLM으로 대체 (decidability 보장 X).
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## ❌ 안티패턴
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- 평면 taxonomy를 ontology로 부르기 (axiom/속성 없음).
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- 클래스를 인스턴스로 사용 (metamodeling 혼동).
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- 모든 것을 owl:Thing 직속 (계층 부재).
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- Reasoner 없이 disjointWith 남발 (불일치 탐지 안됨).
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- Competency question 없이 모델 시작 → scope creep.
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- Ontology를 LLM 컨텍스트에 raw로 주입 (token 폭발) — schema-only로 축약.
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## 🧪 검증 / 중복
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- 검증: HermiT/ELK consistency check, SHACL validation, competency Q coverage, FAIR 점수.
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- 중복: [[Ontology-Engineering|Ontological-Engineering]], [[Ontology-Driven-Relevancy-Filtering]] → 본 문서로 redirect.
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## 🕓 Changelog
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- 2026-05-10: 표준 포맷, KG-based RAG / GraphRAG / NL2SPARQL 추가, redirect 통합.
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Reference in New Issue
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