온톨로지 소양 교육 — GT·WT 진단 온톨로지 프로젝트

S · Subject (주어)

:WTG03

P · Predicate (술어)

:hasPart →

O · Object (목적어)

:Gearbox_03

하나의 Triple = (:WTG03, :hasPart, :Gearbox_03) — 사실 한 줄의 최소 단위

@prefix : <http://pp.com/wtg/> .
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .

# (S, P, O) 트리플들
:WTG03 :hasPart :Gearbox_03 ;
       :ratedPower "3"^^xsd:int ;
       :monitoredBy :VibSensor_03 , :TempSensor_03 .  # 한 주어에 여러 객체

균일성

모두 같은 주어(Subject)-술어(Predicate)-목적어(Object) 형식으로 표현

쉽게 말해 — 사람이든 설비든, 어떤 사실이든 전부 똑같은 '세 칸짜리 한 줄'. 새 분야가 와도 양식을 새로 만들 필요가 없습니다.

합성성

트리플 모음 = 그래프 (자연 합성)

쉽게 말해 — 한 줄짜리 사실을 그냥 쌓기만 하면 저절로 그물망(그래프)이 됩니다. 따로 조립할 필요가 없어요.

전역 식별

URI로 데이터셋 간 결합

쉽게 말해 — 항목마다 전 세계에서 안 겹치는 주소(URI)를 붙여, 다른 시스템 데이터와 합쳐도 헷갈리지 않습니다.

한 단계 더 — 시맨틱 웹의 비전

RDF의 결정적 강점은 "균일한 표현"입니다. 어떤 도메인의 어떤 사실이든 (S, P, O) 한 형식이므로 데이터 통합 비용이 낮습니다. 사내 CRM의 트리플과 외부 LinkedIn의 트리플을 그대로 합쳐도 형식 충돌이 없습니다. URI를 통한 전역 식별이 이 통합을 안전하게 만듭니다.

참고: DBpedia ≈ 30억 트리플, Wikidata ≈ 150억 트리플. 사내 지식그래프는 보통 수백만~수억 트리플 규모로 시작합니다.

RDF Triple — 지식의 최소단위

균일성

합성성

전역 식별