시맨틱 데이터 모형화(원서/번역서: [해외]Semantic Modeling for Data (Paperback)) | 파노스 알렉소풀로스

시맨틱 데이터 모형화 데이터의 유용성과 가치를 높이는 방법

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2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

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상품상세정보
ISBN	9791162245361(1162245360)
쪽수	364쪽
크기	184 * 235 * 17 mm /648g 판형알림
이 책의 원서/번역서	Semantic Modeling for Data / Panos Alexopoulos

책소개

이 책이 속한 분야

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.

[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 깨기

CHAPTER 2 시맨틱 모형화 요소
_2.1 일반 요소
_2.2 공통 요소와 표준화된 요소
_2.3 요약

CHAPTER 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 요약

CHAPTER 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 요약

CHAPTER 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 요약

CHAPTER 7 잘못된 의미
_7.1 나쁜 동일성
_7.2 나쁜 하위 클래스
_7.3 나쁜 공리와 나쁜 규칙
_7.4 요약

CHAPTER 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 요약

CHAPTER 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 요약

CHAPTER 10 잘못된 애플리케이션
_10.1 잘못된 엔터티 해소
_10.2 잘못된 시맨틱 관련성
_10.3 요약

CHAPTER 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 요약

CHAPTER 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 요약

CHAPTER 14 진화와 거버넌스 딜레마
_14.1 모형 진화
_14.2 모형 거버넌스
_14.3 요약

CHAPTER 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

출판사 서평

시맨틱 데이터 모형을 사용하는 이유
구글은 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. 닫기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료

[리뷰] 시맨틱 데이터 모형화 pa**entes | 2022-04-24 | 추천: 0 |

# 시맨틱 데이터 모형화 - 인공지능 기술을 활용한 데이터 분석과 활용이 발전함에 따라 데이터에 대한 중요성이 나날이 커지고 있습니다. - 하지만 때때로 데이터를 무작정 많이 보유하고 있으면, 데이터 속에서 정말 필요하고 유의미한 의미를 찾을 수 있을거라 생각하는 경우가 있습니다. - [시맨틱 데이터 모형화]는 데이터 속에서 가치를 찾아내려 하는 실무자를 위한 책입니다. ## 함정으로 배우는 전략 - 어떤 것이 잘 되는 이유는 단 한 가지이지만, 잘 안되는 이유는 수만가지이다... 더보기

# 시맨틱 데이터 모형화

- 인공지능 기술을 활용한 데이터 분석과 활용이 발전함에 따라 데이터에 대한 중요성이 나날이 커지고 있습니다.
- 하지만 때때로 데이터를 무작정 많이 보유하고 있으면, 데이터 속에서 정말 필요하고 유의미한 의미를 찾을 수 있을거라 생각하는 경우가 있습니다.
- [시맨틱 데이터 모형화]는 데이터 속에서 가치를 찾아내려 하는 실무자를 위한 책입니다.

## 함정으로 배우는 전략

- 어떤 것이 잘 되는 이유는 단 한 가지이지만, 잘 안되는 이유는 수만가지이다. 라는 말처럼 어떤 기술을 학습하는 과정에서 '잘 하고 있는 것인가?' 라는 질문에 대한 답이 좀처럼 쉽지 않습니다. 좋은 경우보다 결과가 좋지 못한 경우를 자주 경험하기 때문이기도 하고, 정확히 무엇이 문제인지 파악하기 힘들기 때문이죠.
- 이 책은 3가지 파트로 구분합니다.
- PART 1 기초 : `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.`
- PART 2 함정 : `시맨틱 데이터 모형을 개발해 적용할 때 흔히 빠지기 쉬운 함정을 자세히 살펴보고 이를 효과적으로 피하는 방법과 기술을 구체적으로 거론한다.`
- PART 3 딜레마 : `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.`
- 저자의 경험을 바탕으로 시맨틱 모델링에 있어 '이렇게 하면 안됩니다~'하고 실패 사례를 소개하고 그 이유를 설명하는 구조입니다. 그렇다보니 '잘 만들어진 가이드'를 따라 한걸음씩 나아가는 초심자에게는 다소 어려운 구성을 가지고 있습니다.

## 누구를 위한 책일까?

- 책에서 소개하는 시맨틱 데이터 모형화란 **명료하고 정확하며 일반적으로 이해되는** 방식으로 데이터를 설명하고 표현을 개발하는 일이라 표현합니다. 현실이 명료하지 못하고 부정확하기도 하고, 일반적으로 이해되지 않기 ˖문에 이런 책이 나온거라 생각합니다. 그만큼 어렵고 복잡한 내용을 다루기도 한다는 뜻으로 생각합니다.
- 어떤 특정한 기술에 대한 지식을 배우는 책이 아닌, 실제로 업무를 진행하며 발생할 수 있는 다양한 이슈와 충돌, 사고들을 소개하고 그 해결 방법 또는 조언이 주를 이루기 때문에, 적어도 관련 업계에서 업무를 진행하고 있는 사람이 읽기에 좋을것 같습니다.

> 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 닫기
시맨틱 격차를 줄여보자 db**sgh77 | 2022-04-22 | 추천: 0 |

처음에 시맨틱 데이터 모형화에 대해 아무것도 모르는 상태에서 이 책을 선정해서 읽는 다는 게 맞는 건가라는 의문을 가지고 있었다. 해당 교재가 아닌 구글에 시맨틱 데이터 모형을 검색해보면 아래와 같은 정의를 확인할 수 있다. "시맨틱 데이터 모델은 특정 논리적 인 방식으로 데이터를 나타 내기 위해 데이터를 구조화하는 방법입니다." 이론은 알겠지만 정확히 어떻게 구축되며 어떻게 사용되는 지 하나도 감이 잡히지 않는 정의였다. 그렇게 해당 책을 선택... 더보기

처음에 시맨틱 데이터 모형화에 대해 아무것도 모르는 상태에서 이 책을 선정해서 읽는 다는 게 맞는 건가라는 의문을 가지고 있었다.

해당 교재가 아닌 구글에 시맨틱 데이터 모형을 검색해보면 아래와 같은 정의를 확인할 수 있다.

"시맨틱 데이터 모델은 특정 논리적 인 방식으로 데이터를 나타 내기 위해 데이터를 구조화하는 방법입니다."

이론은 알겠지만 정확히 어떻게 구축되며 어떻게 사용되는 지 하나도 감이 잡히지 않는 정의였다.

그렇게 해당 책을 선택하여 읽기 시작했다.

목차는 크게 3가지로 기초 / 함정 / 딜레마로 나뉘었고 각각의 여러 개의 챕터로 나뉘어 책은 구성되어 있다.

1. 기초
- chapter 1. 시맨틱 격차에 유념하기
- chapter 2. 시맨틱 모형화 요소
- chapter 3. 시맨틱 현상과 언어적 현상
- chapter 4. 시맨틱 모형 품질
- chapter 5. 시맨틱 모형 개발

2. 함정
- chapter 6. 나쁜 설명
- chapter 7. 잘못된 의미
- chapter 8. 잘못된 모형 규격 및 지식 습득
- chapter 9. 나쁜 품질 관리
- chapter 10. 잘못된 어플리케이션
- chapter 11. 나쁜 전략과 나쁜 조직

3. 딜레마
- chapter 12. 표현성 딜레마
- chapter 13. 표현성과 내용 간의 딜레마
- chapter 14. 진화와 거버넌스 딜레마
- chapter 15. 미래 전망

기초 장에서 시맨틱 모형화에 대한 기초적인 설명들이 구성되어 있다. 시맨틱이란 무엇이며, 시맨틱 모형화를 어떻게 시작하는 지 모형은 어떻게 구성되어 있는 지 등에 대한 설명들이 기재되어 있다.

'가장 와 닿은 첫 개념은 데이터 공급자와 이용자간의 시맨틱 격차를 줄이기 위해 시맨틱 모형화를 진행한다.'

1차원적으로는 인간과 컴퓨터 시스템 모두가 명료하고 정확하게 이해할 수 있는 방식으로 데이터를 설명하고 데이터 표현을 개발하는 방법이라고 말할 수 있다.

컴퓨터 시스템뿐만 아니라 인간과 인간, 위에서 말한 공급자와 이용자간의 이해도 포함된다.

이렇게 컴퓨터 시스템과 인간 모두 명확하게 데이터를 설명하는 방식은 온톨로지, 택소노미, E-R모형 등 다양한 방법론이 존재한다. 해당 책에서 온톨로지에 대한 언급이 자주 나와 온톨로지를 직접 유튜브와 구글링을 통해 알아본 결과

온톨로지란, 해당 단어를 컴퓨터가 알아들을 수 있게 정의하는 방법이다.
예를 들면, 식사라는 단어를 컴퓨터가 이해할 수 있게 정의를 하는 것은 '밥을 먹는 것' 으로 정의할 수 있다.
'밥을 먹지 않는 것'은 식사라고 부를 수 없다. 이런식으로 이분법 적으로 해당 단어를 정의 하는 방식을 온톨로지라고 한다. (정확한 설명이 아닐 수도 있으니 온톨로지에 대해 찾아보시기를 바랍니다.)

위에 정의를 보면 알겠지만 시맨틱 모형화에서 제일 중요한건 모호하거나 애매한 부분을 명확히하고 불확실성을 제거하는 부분에 있다.

이후 방법론적인 부분에서 요소 별로 정의하고 불확실성을 제거하는 방법에 대해 나온다.

가장 중요한 포인트는 미래 전망 부분에서 볼 수 있었다. 바로 시맨틱 모형은 모든 것을 포함하고 반영하기에는 현실적인 문제들이 많다는 것이다. 새로운 타입의 이용자가 추가될 때 해당 이용자의 시맨틱 격차를 해소하기 위해 기존에 운영하던 시맨틱 모형을 수정하고 반영하는 지속적인 업데이트 작업이 이루어져야 한다는 것이다. 닫기

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