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한빛출판네트워크

온톨로지 과학자를 위한 지식그래프

한빛아카데미

번역서

판매중

  • 저자 : 딘 알레망 , 제임스 핸들러 , 파비엔 갠던
  • 번역 : 김학래
  • 출간 : 2021-10-29
  • 페이지 : 544 쪽
  • ISBN : 9791156645597
  • 물류코드 :4559
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지능형 데이터의 출발점

 

이제 데이터는 고객, 기업, 정부를 분석하고 이해하는 핵심 자산이다. 전 세계가 상호 연결되고 글로벌화됨에 따라 데이터는 어떤 개인이나 조직의 소유가 아닌 방대한 데이터 웹의 일부가 되고 있으며, 데이터의 효과적 관리는 누구에게나 중요한 경쟁력이 되고 있다. 이 책은 대규모 데이터를 의미적으로 연결하고 기계가 읽고 처리할 수 있는 지능형 데이터의 출발점인 지식그래프를 설명한다.

 

 

도서 특징  

 

지식그래프 기술은 월드와이드웹 규모의 분산 데이터를 처리하고 공유하기 위한 철학을 가지고 있다. 시맨틱 웹과 링크드 데이터에서 발전한 지식그래프는 웹 표준과 연계되어 실용적 단계로 진화하고 있고 대규모 엔터프라이즈 데이터를 통합하기 위한 핵심 기술로 활용되고 있다. 구글, 마이크로소프트, 페이스북은 데이터를 지식그래프로 구축하고 자사의 데이터 서비스에 적용하고 있다. 이 책을 통해 시맨틱 웹과 지식그래프에 대한 이론을 이해하고 주요 기업의 실제 사례를 살펴볼 수 있다.

 

 

지식그래프 상세페이지.jpg

 

저자

딘 알레망

금융, 미디어, 정부, 제약 등 다양한 산업 분야에서 시맨틱 웹 배포를 전문으로 하는 컨설턴트입니다. EDM(Enterprise Data Management) 위원회의 온톨로지 과학자로 일하며 주로 FIBO(금융 산업 비즈니스 온톨로지)를 개발하고 있습니다. 미국 최초의 시맨틱 웹 회사인 탑쿼드란트의 수석 과학자였고, data.world의 자문 위원회 위원을 지냈습니다.

저자

제임스 핸들러

데이터 탐사와 응용 연구소의 소장이며, 미국 뉴욕 렌셀러 폴리테크닉 연구소(Rensselaer Polytechnic Institute )의 컴퓨터, 웹, 인지 과학 분야의 테더리스 월드 교수입니다. 또한 RPI-IBM 인공지능 연구 협력(RPI-IBM Artificial Intelligence Research Collaboration)의 이사이며, 영국의 자선 웹 사이언스 트러스트 이사회와 timbr.ai의 자문 이사직을 맡고 있습니다.

저자

파비엔 갠던

프랑스 Inria의 연구 이사이자 선임 연구원입니다. 2002년에 출판된 박사 학위 논문은 웹 아키텍처 기반의 다양한 데이터 소스와 사용자 관리를 위한 분산 인공지능(AI) 및 시맨틱 웹의 공동 사용에 대한 새로운 이정표를 제시했습니다.

역자

김학래

중앙대학교 문헌정보학과 교수로 재직하고 있습니다. 아일랜드 DERI(Digital Enterprise Research Institute )와 삼성전자에서 대규모 지식그래프에 대한 연구를 진행하였고 데이터 기반 인공지능의 미래에 깊은 관심을 갖고 있습니다. 공공 데이터 전략 위원회, 데이터 기반 행정 활성화 위원회, 데이터 얼라이언스 전략 위원회 등 정부의 주요 데이터 정책에 자문 위원으로 참여하고 있습니다.

Chapter 01 시맨틱 웹이란?

1.1 웹이란?

1.2 데이터로 소통하기(커뮤니케이션하기)

1.3 분산 데이터

1.4 이 장을 마치며

 

Chapter 02 시맨틱 모델링

2.1 사람 간 커뮤니케이션을 위한 모델링

2.2 설명과 예측

2.3 가변성의 중재

2.4 모델링의 표현력

2.5 이 장을 마치며

 

Chapter 03 시맨틱 웹의 기초

3.1 웹으로 데이터 분산하기

3.2 여러 데이터 출처의 데이터 통합

3.3 네임스페이스, URIs, 아이덴티티

3.4 RDF 네임스페이스의 식별자

3.5 도전과제: RDF와 테이블

3.6 고차 관계(High-Order Relationships)

3.7 RDF 그래프 이름 지정

3.8 직렬화의 대안

3.9 공백 노드(Blank Nodes)

3.10 이 장을 마치며

 

Chapter 04 시맨틱 웹 애플리케이션 아키텍처

4.1 RDF 구문 분석기/직렬 변환기

4.2 RDF 저장소

4.3 애플리케이션 코드

4.4 데이터 연합

4.5 이 장을 마치며

 

Chapter 05 링크드 데이터

5.1 데이터 웹 짜기

5.2 HTTP와 웹 아키텍처

5.3 해시 또는 슬래시

5.4 직접 확인해보기

5.5 이 장을 마치며

 

Chapter 06 시맨틱 웹 질의하기: SPARQL

6.1 Tell-and-Ask 시스템

6.2 Tell-and-Ask 시스템으로서의 RDF

6.3 SPARQL: RDF용 질의 언어

6.4 SPARQL의 CONSTRUCT 질의

6.5 CONSTRUCT 질의 결과 사용하기

6.6 SPARQL 규칙: SPARQL을 규칙 언어로 사용하기

6.7 추이적 질의(SPARQL 1.1)

6.8 SPARQL의 고급 기능: 제한 및 주문

6.9 이 장을 마치며

 

Chapter 07 RDF 확장: RDFS와 SCHACL

7.1 RDFS를 사용한 RDF의 추론

7.2 Smarts는 어디에?

7.3 추론은 언제 발생하는가?

7.4 RDF에서의 기대

7.5 이 장을 마치며

 

Chapter 08 RDF와 스키마

8.1 스키마 언어와 기능

8.2 RDF 스키마 언어

8.3 RDFS 모델링 조합과 패턴

8.4 도전과제

8.5 정의역과 공역을 사용한 모델링

8.6 RDFS의 비모델링 속성

8.7 이 장을 마치며

 

Chapter 09 RDFS-Plus

9.1 역(Inverse)

9.2 종속성 네트워크 관리

9.3 동등성

9.4 다른 데이터베이스의 데이터 통합

9.5 컴퓨팅 동일성: 기능적 속성

9.6 몇 가지 추가 구성

9.7 이 장을 마치며


Chapter 10 실무에서 RDFS-Plus 사용하기

10.1 Schema.org

10.2 열린 정부 데이터

10.3 FOAF

10.4 페이스북의 오픈 그래프 프로토콜

10.5 이 장을 마치며

 

Chapter 11 SKOS-RDFS-Plus로 어휘 관리하기

11.1 단순 지식 조직 체계(SKOS)

11.2 SKOS의 의미 관계

11.3 개념 체계

11.4 SKOS 무결성

11.5 SKOS 실행

11.6 이 장을 마치며

 

Chapter 12 OWL 기초

12.1 제약조건

12.2 도전과제

12.3 제약조건에 대한 대체 설명

12.4 이 장을 마치며

 

Chapter 13 OWL에서의 계산과 집합

13.1 합집합과 교집합

13.2 여러 개의 개체 구별하기

13.3 출현 횟수

13.4 여집합

13.5 서로소 집합

13.6 전제조건의 재검토

13.7 모순(Contradictions)

13.8 만족스럽지 못한 클래스

13.9 클래스 관계의 추론

13.10 개체와 클래스를 통한 추론

13.11 이 장을 마치며

 

Chapter 14 웹이 있는 온톨로지: 모든 것을 하나로 통합하기

14.1 온톨로지 아키텍처

14.2 수량, 단위, 차원, 유형

14.3 생물학적 온톨로지

14.4 FIBO: 금융 산업 비즈니스 온톨로지

14.5 이 장을 마치며

 

Chapter 15 좋은 모델링과 나쁜 모델링 사례

15.1 시작하기

15.2 좋은 이름 지정 관행

15.3 일반적인 모델링 오류

15.4 이 장을 마치며

 

Chapter 16 OWL의 전문가 모델링

16.1 OWL 부분집합과 모델링 철학

16.2 OWL 2 모델링 기능

16.3 이 장을 마치며

 

Chapter 17 결론과 향후 작업

 

참고문헌

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