시맨틱 모델링과 지식 그래프 설계 전략 (with 시스템 엔지니어링)

시맨틱 모델링

 

시스템 엔지니어링은 구성 요소와 각각의 관계들이 매우 복잡하여 연관되어 정의되는 분야입니다. 따라서 복잡한 요구사항을 명확히 정의하고, 설계를 구조적으로 표현하는데 시맨틱 모델을 이용할 수 있다면, 시스템의 복잡성을 줄이고, 효율적인 설계 및 구현을 가능하게 할 수 있습니다.

 

이번 포스팅에서는 시맨틱 모델링에 대해 알아보고, 어떻게 시맨틱 모델링 결과를 얻을 수 있을 것인지에 대한 방향성을 정리해 보고자 합니다. 사실 시맨틱 모델링을 위한 정확한 정답은 없다고 봅니다. 주어진 환경과 대상의 특성 등 다양한 변수들이 존재하기 때문에 처한 상황에 따라 원칙에 입각하여 정리하는수 밖에 없습니다. 따라서 이번 포스팅에서는 시맨틱 모델링에 대한 의미와 설계 전략, 그리고 시스템 엔지니어링 측면에서의 고려사항들을 간단히 살펴 보도록 하겠습니다.

시맨틱 모델링에 대한 개요는 이전글을 참고 하시면 됩니다.

2024.11.14 - 시맨틱 모델링: 목표, 구성요소, 장점, 응용

시맨틱 모델링: 목표, 구성요소, 장점, 응용

 

 

1. 시맨틱 모델링: 무엇을 만드는가? (What)

시맨틱 모델링에 대한 절차에는 여러 방법론이 존재합니다. 그러나 추상적 활동 정의나 특정 유형의 모델링 프레임워크에 대한 방법론이 대부분이며 구체적으로 실제화 된 방법론은 찾아보기 쉽지 않습니다. 따라서 항상 시맨틱 모델링에 있어서는 어떤 방법론을 차용한다기 보다, 모델링하기 위한 목적과 문제와 같이 "무엇(What)"에 더 집중해서 고민을 해야 합니다. 즉, 문제에 맞지 않으면 기존 방법론은 과감히 버릴 수 있어야 합니다. 어찌보면 당연한 이야기 이지만, 쉽게 간과하는 경우가 많습니다. 또한 시맨틱 모델링은 1회성 프로젝트가 아닙니다. 그 관련성과 유용성을 유지 하려고 지속적인 노력이 필요합니다. 마지막으로 어떤 특정 기술만으로 모델링을 완성하기는 불가능합니다. 조직적 관점, 비즈니스 관점, 전략적 관점 등 다양한 측면을 모두 고려하여 진행되어야 합니다.

시맨틱 모델링을 통해 무엇을 할지, 즉 시맨틱 모델링의 주요 목적은 다음과 같습니다.

1. 온톨로지 통합: 기존 정보를 획득하여 온톨로지에 통합합니다. 이 과정에서 데이터 간 관계와 속성을 정의하여 추론을 통해 새로운 지식을 생성합니다.
2. 엔티티 간 상호 관계 설명: 지식 그래프를 구성하기 위해 데이터의 엔티티 간 상호작용과 잠재적 연관성을 고려합니다. 이는 데이터 사이의 논리적 연결성을 강화하는 핵심 과정입니다.
3. 지식 그래프 문서화: 생성된 지식 그래프를 정형화된 포맷으로 문서화하여 사용자가 이해하고 활용할 수 있도록 합니다.

 

2. 시맨틱 모델링: 어떻게 모델링할 것인가? (How)

시맨틱 모델링은 명확하고 구체적인 설계 방법보다는 전략과 원칙에 기반을 둔 접근 방식이 요구됩니다. 명확하고 구체적인 설계 방법은 문제 특성에 따라 달라질 수 있기 때문에 일반화된 방법론으로 획일화하기에는 무리가 있습니다. 따라서 기반이 되는 전반적인 철학이나 원칙, 전략적 방향에 따라 원칙을 정의하는 것이 바람직합니다. 다음은 시맨틱 모델링을 어떻게 모델링할 것인가에 대한 주요 원칙과 단계는 다음과 같습니다.

2-1. 그래프의 범위, 구조, 내용 결정

지식 그래프의 범위와 구조는 소프트웨어 제품이 분석하고 처리해야 할 실제 데이터와, 그래프 활용을 통해 제품이 효과적으로 기능할 수 있는 방식을 기반으로 결정됩니다.

• 범위: 다룰 데이터의 유형과 관계를 정의합니다.
• 구조: 엔티티 및 관계를 시각적으로 명확히 나타낼 수 있는 프레임워크를 설계합니다.
• 내용: 사용 사례와 애플리케이션 요구 사항에 따라 데이터를 선택합니다.

2-2. 데이터 공급원 마이닝

지식 그래프는 정형 및 비정형 데이터로부터 마이닝 과정을 통해 생성됩니다.

• 정형 데이터: 데이터베이스, 스프레드시트 등 구조화된 데이터.
• 비정형 데이터: 텍스트 문서, 이미지, 소셜 미디어 게시물 등.
• 마이닝 전략: 다양한 데이터 소스를 지속적으로 통합하고, 업데이트해야 합니다.

3-3. 품질 보증 및 개선

자동화된 마이닝 방식은 필연적으로 오류가 발생할 가능성이 있습니다. 이를 보완하기 위해 인간 전문가의 검증이 필요합니다.

• 데이터 품질 보증: 정확성, 일관성, 적시성을 보장.
• 지속적 개선: 주기적인 리뷰 및 업데이트를 통해 그래프의 유용성을 유지.

 

3. 시맨틱 모델링: 추가적으로 고려해야 할 사항

고려사항	설명
데이터 출처와 신뢰성	데이터가 어디서 유래되었는지, 얼마나 신뢰할 수 있는지를 평가해야 합니다. 신뢰할 수 없는 데이터는 그래프의 신뢰도와 효과성을 저하시킬 수 있습니다.
데이터 윤리와 개인정보 보호	데이터 통합 과정에서 개인정보와 관련된 법적, 윤리적 문제를 고려해야 합니다. • GDPR이나 CCPA 같은 개인정보 보호 규정을 준수. • 민감한 데이터를 익명화하거나 암호화.
추론 알고리즘의 성능	추론 과정은 데이터의 양과 복잡성에 따라 성능 저하를 초래할 수 있습니다. • 효율적인 알고리즘 설계를 통해 추론 과정을 최적화. • 특정 시점에서의 성능 테스트와 최적화 필요.
그래프 확장성	지식 그래프는 시간이 지남에 따라 새로운 데이터가 추가될 것을 염두에 두고 설계해야 합니다. • 데이터의 유입과 스케일 업을 고려한 유연한 설계. • 기존 그래프에 미치는 영향을 최소화하면서 확장 가능한 구조.
과도한 복잡성	그래프 설계 시 지나치게 세부적이거나 복잡한 구조를 만들면 관리 및 활용이 어려워질 수 있습니다. 필요한 핵심 요소에 집중하여 단순하고 명확한 그래프를 설계하세요.
자동화와 수작업의 균형	자동화된 데이터 처리에 지나치게 의존하면 오류가 방치될 가능성이 큽니다. 이를 보완하기 위해 인간 전문가의 리뷰를 주기적으로 진행해야 합니다.
기술 도구 선택	지식 그래프 설계를 지원하는 도구를 선택할 때, 프로젝트의 요구 사항에 맞는 유연하고 확장 가능한 툴을 사용하는 것이 중요합니다.

 

 

4. 시스템 엔지니어링과 시맨틱 모델링의 역할 및 각 단계별 활용

시스템 엔지니어링은 복잡한 시스템의 요구사항 분석, 설계, 개발, 통합, 유지보수를 포함하는 체계적인 접근 방식입니다. 시맨틱 모델링은 이 과정에서 다음과 같은 핵심 기능을 수행합니다.

• 명확한 요구사항 정의: 불명확하거나 모호한 요구사항을 체계적으로 분석하여 구조화.
• 요구사항 간 연계성 파악: 시스템 구성 요소 간 관계와 상호작용을 이해하고 정의.
• 설계의 구조화: 복잡한 설계를 시각적으로 표현하여 이해를 돕고, 설계 오류를 사전에 방지.

5-1. 요구사항 분석에서 시맨틱 모델링의 활용

(1) 요구사항의 정형화: 시맨틱 모델링은 자연어로 표현된 요구사항을 온톨로지나 지식 그래프와 같은 구조화된 형태로 변환합니다.

• 자연어 처리(NLP)를 활용하여 텍스트로 작성된 요구사항을 분석.
• 요구사항 간의 의미적 유사성 및 상호 연관성을 자동으로 추출.
• 결과적으로 요구사항의 일관성과 완전성을 보장.

예: 자동차 시스템의 요구사항
“운전 중 비상 상황에서 차량이 자동으로 멈춰야 한다.“라는 요구사항은 다음과 같은 구성 요소로 구조화될 수 있습니다.
• 상황 조건: 비상 상황 발생.
• 작동 조건: 차량 주행 중.
• 시스템 반응: 자동 정지.

 

(2) 요구사항 간 관계 정의: 시맨틱 모델링은 요구사항 간의 관계를 명확히 표현합니다.

• 우선순위 관계: 필수 요구사항과 선택적 요구사항 구분.
• 종속성 관계: 특정 요구사항이 다른 요구사항에 의존하는 경우.
• 충돌 관계: 상호 배타적 요구사항 식별.

5-2. 설계 단계에서의 시맨틱 모델링

(1) 온톨로지를 활용한 설계 구조화: 온톨로지는 설계 요소와 그들 간의 관계를 정의하고 표현하는 데 중요한 역할을 합니다.

• 설계 요소 정의: 시스템의 구성 요소(예: 센서, 컨트롤러, 액츄에이터 등)와 그 특성을 정의.
• 관계 모델링: 설계 요소 간의 물리적, 기능적, 논리적 관계를 표현.

예: 스마트 홈 시스템 설계
• 엔티티: 온도 센서, 스마트 온도 조절기, 사용자.
• 속성: 센서의 데이터 범위, 조절기의 에너지 효율성.
• 관계: 센서 데이터 → 온도 조절기 → 사용자 환경 조정.

 

(2) 요구사항-설계 연계: 시맨틱 모델링은 요구사항과 설계를 긴밀히 연결합니다.

• 요구사항 추적성: 각 요구사항이 어떤 설계 요소에 의해 충족되는지 추적 가능.
• 변경 관리: 요구사항 변경 시 관련 설계 요소의 변경 영향을 자동으로 분석.
• 의사소통 강화: 설계 팀 간 요구사항에 대한 이해를 통일.