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시맨틱 데이터 모형화
데이터의 유용성과 가치를 높이는 방법
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파노스 알렉소풀로스 저 박진수 역
한빛미디어
2022.03.15.
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소개
목차
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[PART I 기초]CHAPTER 1 시맨틱 격차에 유념하기_1.1 시맨틱 데이터 모형화의 의미_1.2 시맨틱 데이터 모형을 개발해서 사용하는 이유_1.3 잘못된 시맨틱 모형화_1.4 함정 피하기_1.5 딜레마 깨기CHAPTER 2 시맨틱 모형화 요소_2.1 일반 요소_2.2 공통 요소와 표준화된 요소_2.3 요약CHAPTER 3 시맨틱 현상과 언어적 현상_3.1 모호성_3.2 불확실성_3.3 애매성_3.4 경직성, 동일성, 단일성, 의존성_3.5 대칭성, 반전성, 전이성_3.6 닫힌 세계 가정과 열린 세계 가정_3.7 의미 변화_3.8 요약CHAPTER 4 시맨틱 모형 품질_4.1 의미 정확성_4.2 완비성_4.3 무모순성_4.4 간결성_4.5 시의성_4.6 관련성_4.7 이해성_4.8 신뢰성_4.9 가용성, 융통성, 성능_4.10 요약CHAPTER 5 시맨틱 모형 개발_5.1 개발 활동_5.2 어휘, 패턴, 모범 모형_5.3 시맨틱 모형 마이닝_5.4 요약[PART II 함정]CHAPTER 6 나쁜 설명_6.1 나쁜 이름 부여_6.2 정의를 생략하거나 나쁜 정의를 부여하기_6.3 애매성 무시_6.4 편견과 가정을 문서화하지 않음_6.5 요약CHAPTER 7 잘못된 의미_7.1 나쁜 동일성_7.2 나쁜 하위 클래스_7.3 나쁜 공리와 나쁜 규칙_7.4 요약CHAPTER 8 잘못된 모형 규격 및 지식 습득_8.1 잘못된 것을 구축하는 일_8.2 나쁜 지식 습득_8.3 규격 및 지식 습득 이야기_8.4 요약CHAPTER 9 나쁜 품질 관리_9.1 품질을 상반 관계로 취급하지 않음_9.2 품질을 위험과 이익에 연결하지 않음_9.3 올바른 지표를 사용하지 않음_9.4 요약CHAPTER 10 잘못된 애플리케이션_10.1 잘못된 엔터티 해소_10.2 잘못된 시맨틱 관련성_10.3 요약CHAPTER 11 나쁜 전략과 나쁜 조직_11.1 나쁜 전략_11.2 나쁜 조직_11.3 요약[PART III 딜레마]CHAPTER 12 표현성 딜레마_12.1 클래스인가 아니면 인디비주얼인가?_12.2 하위 클래스로 하느냐, 아니면 마느냐?_12.3 속성이냐, 아니면 관계냐?_12.4 퍼지화하느냐, 아니면 마느냐?_12.5 요약CHAPTER 13 표현성과 내용 간의 딜레마_13.1 어떤 어휘화가 있어야 하는가?_13.2 얼마나 세분화될까?_13.3 얼마나 일반적이어야 하는가?_13.4 얼마나 부정적이어야 하는가?_13.5 얼마나 많은 진리를 처리해야 하는가?_13.6 어떻게 연결되어야 하는가?_13.7 요약CHAPTER 14 진화와 거버넌스 딜레마_14.1 모형 진화_14.2 모형 거버넌스_14.3 요약CHAPTER 15 미래 전망_15.1 지도는 영토가 아니다_15.2 낙천주의자로 살면서도 순진해빠지지 않기_15.3 좁은 시야에서 벗어나기_15.4 산만한 토론 피하기_15.5 해를 끼치지 않기_15.6 시맨틱 격차 해소
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저자 소개 2
Panos Alexopoulos
2006년부터 데이터, 시맨틱, 소프트웨어가 교차하는 분야에서 일해 왔으며 업무와 사회에 가치를 제공하는 지능형 시스템을 구축하는 데 이바지했다. 그리스 아테네에서 태어나고 자랐으며, 현재 네덜란드 암스테르담에 있는 텍스트커널 BV에서 온톨로지 책임자로 일하며 인적자원관리와 채용 분야에서 쓸 대규모 다국어 지식 그래프를 개발하고 제공하는 데이터 전문가 팀을 이끈다.
아테네 국립 공과 대학에서 지식 공학 및 관리 박사 학위를 받았으며 저널과 서적 외에도 국제 콘퍼런스에서 여러 연구 논문을 발표했다. 학계와 산업계 모두에서 정규 연사 겸 강사로 활동하며 학계와 산업계 간의 격차
2006년부터 데이터, 시맨틱, 소프트웨어가 교차하는 분야에서 일해 왔으며 업무와 사회에 가치를 제공하는 지능형 시스템을 구축하는 데 이바지했다. 그리스 아테네에서 태어나고 자랐으며, 현재 네덜란드 암스테르담에 있는 텍스트커널 BV에서 온톨로지 책임자로 일하며 인적자원관리와 채용 분야에서 쓸 대규모 다국어 지식 그래프를 개발하고 제공하는 데이터 전문가 팀을 이끈다.
아테네 국립 공과 대학에서 지식 공학 및 관리 박사 학위를 받았으며 저널과 서적 외에도 국제 콘퍼런스에서 여러 연구 논문을 발표했다. 학계와 산업계 모두에서 정규 연사 겸 강사로 활동하며 학계와 산업계 간의 격차를 해소하여 서로 혜택을 받을 수 있도록 노력하고 있다.
아테네 국립 공과 대학에서 지식 공학 및 관리 박사 학위를 받았으며 저널과 서적 외에도 국제 콘퍼런스에서 여러 연구 논문을 발표했다. 학계와 산업계 모두에서 정규 연사 겸 강사로 활동하며 학계와 산업계 간의 격차를 해소하여 서로 혜택을 받을 수 있도록 노력하고 있다.
다양한 정보기술 분야 경력과 저술/번역 경험을 바탕으로 IT 융·복합 사업을 꿈꾸는, 1인 회사 ‘리율’의 대표다. 옮긴 책으로는 《사물인터넷을 위한 인공지능》 《실전! GAN 프로젝트》 《실전 예제로 배우는 GAN》 《전문가를 위한 머신러닝 솔루션》 《딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술》 《따라 하면서 배우는 유니티 ML-Agents》 《검색을 위한 딥러닝》, 《파이썬으로 배우는 응용 텍스트 분석》, 《R로 배우는 텍스트 마이닝》, 《케라스 창시자의 딥러닝 with R》, 《모두를 위한 실용 전자공학》, 《해킹 일렉트로닉스》, 《ggplot2》 등이 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2022년 03월 15일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 6.29MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 365쪽 ?
- ISBN13
- 9791162245989
출판사 리뷰
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시맨틱 데이터 모형을 사용하는 이유구글은 2012년에 〈우리가 만든 지식 그래프로 문자열뿐만 아니라 사물도 검색할 수 있었다〉고 발표했고, 가트너는 2018년에 신흥 기술의 하이프 사이클에 지식 그래프를 포함했다고 발표했다. 현재는 구글 외에도 아마존, 링크드인, 톰슨 로이터, BBC, IBM 등 다양한 조직이 시맨틱 데이터 모형을 개발해 자신들의 제품이나 서비스에 접목하고 있다. 이런 회사들이 시맨틱 데이터 모형에 투자하려는 한 가지 이유는 인공지능의 기능, 데이터 과학 애플리케이션의 기능, 서비스의 기능을 높이기 위해서다. 이처럼 시맨틱 응용 기능들 또한 머신러닝 기술과 통계 기술에 기반을 두기는 하지만, 몇 가지 작업을 더 거쳐야 명료한 기호적 지식에 접근할 수 있게 되고 유익해진다. 예를 들어, 인기 퀴즈 쇼인 〈제퍼디!〉에서 경연을 펼친 왓슨은 질문의 답을 찾을 때 정형화되지 않은 정보에 의존해서 대부분의 증거 분석 작업을 했지만, 일부 구성 부분에서는 지식 기반 방법과 온톨로지 방식을 사용해 특정 지식과 추론 문제를 해결했다. 이렇듯 시맨틱 모형은 일반적으로 이종 데이터나 사일로 데이터의 의미를 표준화하거나 정렬하는 일, 컨텍스트(상황, 맥락,장면적 컨텍스트)를 제공하는 일, 분석 등의 용도로 더 잘 검색할 수 있게 하는 일, 상호운용이 되도록 하는 일, 활용할 수 있게 만드는 일 등을 처리한다.· 1부에서는 시맨틱 데이터 모형화와 관련된 기본 개념, 현상, 프로세스를 논의하고, 책의 나머지 부분에 관한 분위기를 전반적으로 형성하면서, 책을 읽는 데 참고할 만한 공통적인 기반 사항과 용어를 정리한다.· 2부에서는 시맨틱 데이터 모형을 개발해 적용할 때 흔히 빠지기 쉬운 함정을 자세히 살펴보고 이를 효과적으로 피하는 방법과 기술을 구체적으로 거론한다.· 3부에서는 논의의 초점을 시맨틱 모형화 함정에서 시맨틱 모형화와 관련된 딜레마로 바꾼 후에, 고유한 장단점이 있는 여러 대안 행동 과정 중에서 어느 하나를 선택해야 하는 상황을 효과적으로 푸는 방법을 검토한다.
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