시맨틱 데이터 모형화 (데이터의 유용성과 가치를 높이는 방법)

시맨틱 데이터 모형화 (데이터의 유용성과 가치를 높이는 방법)

$30.00
Description
함정과 딜레마를 극복하는 올바른 시맨틱 가이드
빅데이터와 인공지능 열풍 시대에 데이터는 금광으로 여겨진다. 그리고 수많은 데이터 실무자와 거대 기업은 그 속에서 가치를 얻으려 노력한다. 하지만 데이터는 있지만 금이 없을 때도 있고 기업에서 사용할 만한 양의 금이 들어 있지 않을 때도 있다. 데이터와 금이 모두 있지만 정작 금 추출에 필요한 설비나 기술이 아직 사용 할 만큼 충분히 발달하지 않은 때도 있다.

이 책은 시맨틱 데이터 모형화를 통해 데이터를 유용하게 다루고 그 속에서 가치를 높이는 방법을 제시한다. 또한 모형화 과정에서 직면할 ‘함정’과 ‘딜레마’를 통해 데이터 실무자가 알아야 할 데이터 모형화의 ‘좋은 사례’와 ‘나쁜 사례’를 학습한다. 저자의 실제 사례를 바탕으로 한 경험을 간접적으로 익히며 데이터를 보고 이해하는 시야를 넓혀보자.
선정 및 수상내역
2022 세종도서 학술부문 추천도서
저자

파노스알렉소풀로스

PanosAlexopoulos
2006년부터데이터,시맨틱,소프트웨어가교차하는분야에서일해왔으며업무와사회에가치를제공하는지능형시스템을구축하는데이바지했다.그리스아테네에서태어나고자랐으며,현재네덜란드암스테르담에있는텍스트커널BV에서온톨로지책임자로일하며인적자원관리와채용분야에서쓸대규모다국어지식그래프를개발하고제공하는데이터전문가팀을이끈다.

아테네국립공과대학에서지식공학및관리박사학위를받았으며저널과서적외에도국제콘퍼런스에서여러연구논문을발표했다.학계와산업계모두에서정규연사겸강사로활동하며학계와산업계간의격차를해소하여서로혜택을받을수있도록노력하고있다.

목차

[PARTI기초]

CHAPTER1시맨틱격차에유념하기
_1.1시맨틱데이터모형화의의미
_1.2시맨틱데이터모형을개발해서사용하는이유
_1.3잘못된시맨틱모형화
_1.4함정피하기
_1.5딜레마깨기

CHAPTER2시맨틱모형화요소
_2.1일반요소
_2.2공통요소와표준화된요소
_2.3요약

CHAPTER3시맨틱현상과언어적현상
_3.1모호성
_3.2불확실성
_3.3애매성
_3.4경직성,동일성,단일성,의존성
_3.5대칭성,반전성,전이성
_3.6닫힌세계가정과열린세계가정
_3.7의미변화
_3.8요약

CHAPTER4시맨틱모형품질
_4.1의미정확성
_4.2완비성
_4.3무모순성
_4.4간결성
_4.5시의성
_4.6관련성
_4.7이해성
_4.8신뢰성
_4.9가용성,융통성,성능
_4.10요약

CHAPTER5시맨틱모형개발
_5.1개발활동
_5.2어휘,패턴,모범모형
_5.3시맨틱모형마이닝
_5.4요약

[PARTII함정]

CHAPTER6나쁜설명
_6.1나쁜이름부여
_6.2정의를생략하거나나쁜정의를부여하기
_6.3애매성무시
_6.4편견과가정을문서화하지않음
_6.5요약

CHAPTER7잘못된의미
_7.1나쁜동일성
_7.2나쁜하위클래스
_7.3나쁜공리와나쁜규칙
_7.4요약

CHAPTER8잘못된모형규격및지식습득
_8.1잘못된것을구축하는일
_8.2나쁜지식습득
_8.3규격및지식습득이야기
_8.4요약

CHAPTER9나쁜품질관리
_9.1품질을상반관계로취급하지않음
_9.2품질을위험과이익에연결하지않음
_9.3올바른지표를사용하지않음
_9.4요약

CHAPTER10잘못된애플리케이션
_10.1잘못된엔터티해소
_10.2잘못된시맨틱관련성
_10.3요약

CHAPTER11나쁜전략과나쁜조직
_11.1나쁜전략
_11.2나쁜조직
_11.3요약

[PARTIII딜레마]

CHAPTER12표현성딜레마
_12.1클래스인가아니면인디비주얼인가?
_12.2하위클래스로하느냐,아니면마느냐?
_12.3속성이냐,아니면관계냐?
_12.4퍼지화하느냐,아니면마느냐?
_12.5요약

CHAPTER13표현성과내용간의딜레마
_13.1어떤어휘화가있어야하는가?
_13.2얼마나세분화될까?
_13.3얼마나일반적이어야하는가?
_13.4얼마나부정적이어야하는가?
_13.5얼마나많은진리를처리해야하는가?
_13.6어떻게연결되어야하는가?
_13.7요약

CHAPTER14진화와거버넌스딜레마
_14.1모형진화
_14.2모형거버넌스
_14.3요약

CHAPTER15미래전망
_15.1지도는영토가아니다
_15.2낙천주의자로살면서도순진해빠지지않기
_15.3좁은시야에서벗어나기
_15.4산만한토론피하기
_15.5해를끼치지않기
_15.6시맨틱격차해소

출판사 서평

시맨틱데이터모형을사용하는이유
구글은2012년에〈우리가만든지식그래프로문자열뿐만아니라사물도검색할수있었다〉고발표했고,가트너는2018년에신흥기술의하이프사이클에지식그래프를포함했다고발표했다.현재는구글외에도아마존,링크드인,톰슨로이터,BBC,IBM등다양한조직이시맨틱데이터모형을개발해자신들의제품이나서비스에접목하고있다.

이런회사들이시맨틱데이터모형에투자하려는한가지이유는인공지능의기능,데이터과학애플리케이션의기능,서비스의기능을높이기위해서다.이처럼시맨틱응용기능들또한머신러닝기술과통계기술에기반을두기는하지만,몇가지작업을더거쳐야명료한기호적지식에접근할수있게되고유익해진다.

예를들어,인기퀴즈쇼인〈제퍼디!〉에서경연을펼친왓슨은질문의답을찾을때정형화되지않은정보에의존해서대부분의증거분석작업을했지만,일부구성부분에서는지식기반방법과온톨로지방식을사용해특정지식과추론문제를해결했다.이렇듯시맨틱모형은일반적으로이종데이터나사일로데이터의의미를표준화하거나정렬하는일,컨텍스트(상황,맥락,장면적컨텍스트)를제공하는일,분석등의용도로더잘검색할수있게하는일,상호운용이되도록하는일,활용할수있게만드는일등을처리한다.

● 1부에서는시맨틱데이터모형화와관련된기본개념,현상,프로세스를논의하고,책의나머지부분에관한분위기를전반적으로형성하면서,책을읽는데참고할만한공통적인기반사항과용어를정리한다.

● 2부에서는시맨틱데이터모형을개발해적용할때흔히빠지기쉬운함정을자세히살펴보고이를효과적으로피하는방법과기술을구체적으로거론한다.

● 3부에서는논의의초점을시맨틱모형화함정에서시맨틱모형화와관련된딜레마로바꾼후에,고유한장단점이있는여러대안행동과정중에서어느하나를선택해야하는상황을효과적으로푸는방법을검토한다.