대규모 비정형 데이터를 구조화하는 최적의 해법: 온톨로지를 활용한 데이터 정제 자동화 방법 완전정복

디지털 시대의 핵심 자산은 '데이터'입니다. 그러나 아무리 많은 데이터를 수집하더라도 그것이 정제되지 않고 무질서하게 쌓여 있다면, 오히려 기업의 판단력을 흐리고 리소스 낭비를 초래하게 됩니다. 특히 비정형 데이터는 사람이 일일이 정리할 수 없는 규모로 축적되기 때문에, 이를 자동으로 처리하고 의미 있는 형태로 변환하는 기술이 절실히 필요합니다. 이때 **온톨로지(Ontology)**는 데이터의 의미와 구조를 정의하고 분류하는 데 탁월한 효과를 발휘하는 도구로 주목받고 있습니다.

 

온톨로지는 단순한 메타데이터 이상으로, 다양한 데이터 간의 관계를 규정하고, 그 의미 체계를 통해 자동 분류, 필터링, 추론을 가능하게 합니다. 이는 데이터 레이크에서 정보의 가치를 끌어내고, 인공지능 학습의 기반을 정돈하는 핵심 축으로 작동합니다. 오늘날 기업, 공공기관, 연구소에서는 온톨로지를 활용한 자동화된 데이터 정제 시스템을 도입하여, 처리 속도와 정확도, 확장성을 동시에 확보하고 있습니다.

 

이 글에서는 온톨로지를 활용하여 데이터 정제 과정을 자동화하는 구체적인 방법과 적용 전략, 실제 사례, 도구 및 기술 스택까지 전반적으로 깊이 있게 살펴보겠습니다. 단순히 개념 설명에 그치지 않고, 실무에 즉시 적용 가능한 전략과 팁을 제공합니다. 데이터 관리자, AI 모델 개발자, 시스템 아키텍트, 그리고 전략 기획자에게 모두 유익한 내용으로 구성되어 있습니다.

 

지금부터 ‘온톨로지를 통한 데이터 정제 자동화’를 주제로 총 20개의 실질적인 중제목을 통해 이해하고, 온톨로지를 어떻게 구현하고 활용할 수 있는지 모든 내용을 하나씩 정리해보겠습니다.

온톨로지의 기본 개념과 데이터 정제와의 연관성

온톨로지는 지식의 구조를 정의하고 분류하는 체계입니다. 철학에서 시작된 이 개념은 IT 분야에서는 데이터 간의 관계와 의미를 구조화하는 기술로 발전하였습니다. 간단히 말해, 온톨로지는 '데이터에 의미를 부여하고 분류하는 방식'이라고 할 수 있습니다. 예를 들어 ‘사과’라는 단어를 과일이라는 분류 체계 안에 위치시키고, 그와 관련된 색상, 맛, 영양정보, 생산지 등을 속성으로 정의하는 식입니다.

 

데이터 정제는 단순히 불필요한 데이터를 제거하는 것이 아니라, 데이터의 품질을 개선하고 일관된 구조로 재배열하는 과정입니다. 이때 온톨로지를 활용하면 각 데이터의 의미와 속성에 따라 자동으로 범주화, 필터링, 오류 수정이 가능해집니다. 즉, 데이터가 의미 기반으로 자동 정렬되고, 유사한 속성끼리 그룹화되어 정제되는 것입니다.

 

이러한 정제 과정은 특히 기업의 의사결정 시스템, 인공지능 학습 데이터 구성, 고객 정보 분석, 문서 자동 분류 등에 매우 효과적입니다. 정형 데이터뿐 아니라 비정형 텍스트, 이미지, 로그 데이터에서도 유용하게 적용됩니다.

온톨로지를 활용한 데이터 자동 정제의 필요성

데이터의 양이 폭증하면서 사람이 수작업으로 데이터를 정리하기에는 한계가 명확해졌습니다. 대량의 데이터를 빠르게 분류하고 유효성 검사를 수행하며 중복 데이터를 제거하는 데 온톨로지를 통한 자동화가 필수적입니다.

 

예를 들어, 한 글로벌 이커머스 기업은 수백만 개의 상품 데이터를 수집했지만, 이름이나 카테고리가 제각각인 문제로 검색 정확도와 추천 품질이 저하되었습니다. 이를 해결하기 위해 온톨로지를 기반으로 상품 분류 체계를 설계하고 자동 정제 알고리즘을 적용하자, 검색 누락률이 35% 감소하고 추천 클릭률이 28% 향상된 사례가 있습니다.

 

온톨로지를 기반으로 하면 데이터의 의미적 일관성이 확보되고, 정제 알고리즘이 사전에 정의된 규칙에 따라 자동으로 동작하므로 관리가 훨씬 쉬워집니다. 또한, 새로운 데이터가 유입되더라도 온톨로지에 따라 자동으로 분류되고 정리되므로 확장성도 매우 높습니다.

온톨로지를 구성하는 핵심 요소

온톨로지는 크게 네 가지 주요 구성요소로 이루어져 있습니다.

1. 클래스(Class): 개념을 나타냅니다. 예: 고객, 상품, 카테고리 등.
2. 인스턴스(Instance): 클래스에 속하는 개별 항목입니다. 예: 고객A, 상품B.
3. 속성(Property): 클래스나 인스턴스의 특징을 나타냅니다. 예: 고객의 나이, 상품의 가격.
4. 관계(Relation): 클래스 간의 상호작용이나 종속성입니다. 예: 고객이 상품을 구매한다.

이러한 구조를 바탕으로, 데이터 간의 관계를 명확하게 정의하고 자동 정제 시스템의 룰셋으로 활용할 수 있습니다. 이러한 요소들은 RDF(Resource Description Framework)와 OWL(Web Ontology Language) 같은 표준 언어를 통해 모델링됩니다.

온톨로지 구축을 위한 표준 기술 스택 소개

온톨로지를 기반으로 데이터 정제를 자동화하기 위해서는 적절한 기술 스택이 필요합니다. 일반적으로 다음과 같은 도구들이 많이 활용됩니다.

• Protégé: 온톨로지 모델링을 위한 대표적인 툴. OWL 기반으로 온톨로지를 설계하고 시각화할 수 있습니다.
• Apache Jena: Java 기반의 RDF 그래프 처리 프레임워크로, SPARQL 쿼리를 통해 온톨로지 기반의 추론과 질의 처리가 가능합니다.
• SPARQL: RDF 데이터를 검색하고 필터링하기 위한 질의 언어로, SQL과 유사한 문법을 사용합니다.
• OWL API: Java 언어에서 OWL 온톨로지를 프로그래밍적으로 다룰 수 있는 라이브러리입니다.
• TopBraid Composer: 시각적 온톨로지 설계 및 추론 테스트가 가능한 상용 도구입니다.

이러한 기술 스택을 적절히 결합하면, 온톨로지 기반의 자동화 시스템을 비교적 쉽게 구축할 수 있습니다.

 

온톨로지 설계 시 고려해야 할 핵심 원칙

온톨로지 설계는 단순히 데이터 구조를 나열하는 것이 아니라, 전체 도메인에 대한 심층적 이해를 바탕으로 구축되어야 합니다. 핵심 원칙은 다음과 같습니다.

 

첫째, 도메인 중심의 명확한 정의입니다. 온톨로지는 특정 도메인(예: 의료, 쇼핑, 금융 등)을 중심으로 구성되어야 하며, 이를 위해 해당 분야 전문가의 협업이 필수입니다.

 

둘째, 계층적 구조를 갖추는 것이 중요합니다. 예를 들어, ‘과일’이라는 상위 개념 아래 ‘사과’, ‘바나나’ 등의 하위 개념을 계층적으로 배치함으로써 데이터 분류가 보다 명확해집니다.

 

셋째, 확장 가능성을 확보해야 합니다. 새로운 개념이나 관계가 지속적으로 추가될 수 있도록 유연하게 설계되어야 하며, 넷째는 표준 준수입니다. OWL이나 RDF-S 등 국제 표준을 따르는 것이 유지보수와 상호운용성 측면에서 유리합니다.

 

마지막으로, 자동화 시스템과의 연계성을 고려하여 데이터 처리 시스템과 통합할 수 있도록 설계해야 합니다.

RDF와 OWL을 활용한 온톨로지 표현 방식

온톨로지를 구현하기 위해 가장 널리 사용되는 기술 언어는 RDF(Resource Description Framework)와 OWL(Web Ontology Language)입니다. RDF는 데이터를 ‘주어-술어-목적어’ 삼항 구조로 표현하며, 매우 유연하게 관계형 정보를 다룰 수 있습니다. 예를 들어, ‘고객A는 상품B를 구매한다’는 식으로 표현됩니다.

 

OWL은 RDF보다 더 정교한 온톨로지를 표현할 수 있게 해주는 언어입니다. OWL을 통해 클래스 간의 포함 관계, 속성 제약, 논리적 추론 등을 가능하게 합니다. 이를 통해 단순히 데이터를 분류하는 수준을 넘어서, 자동 추론을 통한 정제도 가능해집니다. 예를 들어, 특정 조건을 만족하는 고객을 자동으로 ‘VIP 고객’ 클래스로 분류할 수 있습니다.

이러한 방식은 데이터 품질을 향상시키는 데 매우 강력한 도구로 작용하며, 정형 및 비정형 데이터 모두에 적용 가능합니다.

온톨로지를 기반으로 한 데이터 정제 자동화 흐름도

온톨로지를 기반으로 한 데이터 정제 자동화 프로세스는 일반적으로 다음의 6단계로 구성됩니다.

1. 원천 데이터 수집: 로그, DB, API 등을 통해 다양한 원천에서 데이터 수집
2. 초기 정제 및 필터링: 중복 제거, 누락값 처리 등 기본 정제 작업 수행
3. 온톨로지 매핑: 수집된 데이터를 온톨로지 클래스 및 속성과 매핑
4. 추론 및 분류: 온톨로지의 룰셋에 따라 데이터를 자동 분류 및 관계 추론
5. 정제 데이터 저장: 정제된 결과를 별도 데이터베이스나 지식그래프로 저장
6. 지속적 업데이트: 새로운 데이터에 대해 반복 적용하며 온톨로지도 함께 갱신

이 자동화된 프로세스는 대규모 데이터를 빠르게 처리하면서도, 의미 기반의 구조를 유지할 수 있도록 해줍니다.

온톨로지를 적용한 실제 정제 사례 분석

온톨로지를 활용한 실제 데이터 정제 사례는 다양한 산업 분야에서 관찰됩니다. 대표적인 예로는 의료 정보 시스템이 있습니다. 수많은 진료 기록, 환자 정보, 의약품 정보를 일관되게 정제하고 통합하기 위해, 의료 온톨로지(SNOMED CT 등)를 활용합니다.

 

또 다른 사례는 전자상거래 플랫폼입니다. 제품의 카테고리, 브랜드, 특성 등을 자동으로 분류하고, 잘못된 입력값이나 스팸 데이터를 제거하는 데 온톨로지를 사용합니다. 한 쇼핑몰에서는 상품 속성과 카테고리를 온톨로지로 매핑함으로써, 고객이 입력한 상품 정보를 자동 보정하고 불필요한 중복을 제거하는 데 성공하였습니다.

이처럼 온톨로지는 실시간 처리와 정확한 정제에 큰 이점을 제공합니다.

SPARQL을 활용한 의미기반 데이터 질의 예제

SPARQL은 온톨로지를 기반으로 RDF 데이터를 검색할 수 있는 쿼리 언어입니다. SQL과 유사하지만, 구조적으로 주어-술어-목적어 패턴에 맞는 데이터를 찾는 방식입니다. 예를 들어, 다음은 고객이 구매한 상품 정보를 찾는 SPARQL 쿼리입니다.

sparql

 

SELECT ?customer ?product
WHERE {
  ?customer ex:hasPurchased ?product .
}

이러한 쿼리는 고객이 구매한 상품의 관계를 추출하고, 분석 목적으로 활용될 수 있습니다. 필터, 조건, 정렬, 집계 등 다양한 기능도 제공되어 매우 유용합니다.

지식그래프와 온톨로지의 관계

온톨로지는 지식그래프의 설계 기반이 됩니다. 지식그래프는 개체(Entity)와 관계(Relation)를 그래프 형태로 표현하는 기술로, 구글, 페이스북 등 대형 플랫폼이 적극적으로 활용하고 있습니다. 온톨로지를 기반으로 구축된 지식그래프는 데이터 간 의미 관계를 시각적으로 분석하고, 의미 기반 추천 및 탐색에도 활용됩니다.

온톨로지를 바탕으로 구축된 지식그래프는 데이터 정제는 물론, AI 모델의 입력데이터 품질 향상, 검색 정확도 개선, 문맥 이해 기반 챗봇 구축 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 떠오르고 있습니다.

온톨로지를 활용한 중복 및 오류 데이터 자동 탐지

온톨로지의 속성 및 관계 정의를 활용하면, 중복되거나 논리적으로 오류가 있는 데이터를 자동으로 탐지할 수 있습니다. 예를 들어, ‘고객의 나이’가 200살로 기록되어 있다면, 온톨로지의 속성 제약조건(age: integer, range 0-120)에 의해 오류로 간주되고 자동 정제 대상이 됩니다.

또한, 동일한 개체가 이름만 다르게 기록되어 있는 경우에도 동일성 추론(sameAs) 기능을 통해 중복 데이터를 하나로 병합할 수 있습니다. 이러한 기능은 특히 데이터 통합 시 매우 중요한 역할을 합니다.

온톨로지를 활용한 실시간 스트림 데이터 정제

온톨로지는 배치(batch) 정제뿐 아니라 실시간 스트림 데이터 정제에도 효과적으로 활용될 수 있습니다. IoT, 센서 데이터, 웹로그 등의 실시간 데이터는 지속적으로 유입되며, 즉각적인 정제가 요구됩니다.

Apache Kafka와 같은 스트리밍 플랫폼과 온톨로지를 연동하면, 실시간 유입 데이터가 사전에 정의된 온톨로지 구조에 따라 자동 분류, 필터링, 정제되는 시스템을 구현할 수 있습니다. 이를 통해 실시간 모니터링, 알림 시스템, 추천 알고리즘 등에 신속하게 활용 가능한 데이터를 확보할 수 있습니다.

온톨로지 기반 데이터 정제 자동화의 장단점 비교

온톨로지를 활용한 자동 정제는 매우 강력한 도구이지만, 장단점도 명확합니다. 장점은 다음과 같습니다:

• 데이터 정제 정확도 향상
• 자동화로 인한 시간 및 인건비 절감
• 다양한 데이터 소스 통합 가능
• 지식기반 추론 가능

단점으로는:

• 초기 온톨로지 설계 및 구축 비용이 큼
• 도메인 전문가 협업 필수
• 학습 곡선이 다소 높음
• 지나치게 세밀하면 유지보수 비용 증가

따라서, 필요성과 범위를 명확히 정의하고 적절한 수준의 온톨로지를 설계하는 것이 중요합니다.

 

온톨로지 기반 자연어 처리(NLP)와 데이터 정제의 융합

온톨로지와 자연어 처리를 융합하면 비정형 텍스트 데이터 정제에 큰 시너지를 얻을 수 있습니다. 뉴스 기사, 고객 리뷰, 상담 내역, 연구 보고서 등의 문서를 분석할 때, 단어 하나하나가 의미하는 바를 이해하고 구조화하는 것이 중요합니다. 이때 온톨로지를 기반으로 키워드, 주제, 개체명(Named Entity)을 분류하고 관련성을 자동 판별할 수 있습니다.

 

예를 들어, “홍길동이 삼성전자 제품을 구매했다”는 문장이 들어왔을 때, 온톨로지는 ‘홍길동’을 고객, ‘삼성전자’를 브랜드, ‘제품’을 상품군으로 자동 분류합니다. 이를 통해 비정형 텍스트에서 유의미한 정보만 추출하고 구조화된 데이터로 전환할 수 있습니다. 이 과정에서 spaCy, Stanza, KoNLPy와 같은 NLP 도구와 함께 적용하면 매우 강력한 자동화 시스템이 완성됩니다.

온톨로지를 활용한 텍스트 마이닝 자동 정제 시스템 구축

텍스트 마이닝(Text Mining)은 온톨로지 기반 데이터 정제의 가장 유력한 활용 분야 중 하나입니다. 텍스트 마이닝은 방대한 문서 데이터에서 유의미한 정보를 자동 추출하는 기법으로, 주제 분류, 감성 분석, 키워드 추출 등에 활용됩니다. 이 과정에서 온톨로지를 적용하면 단어의 의미와 맥락을 더욱 정밀하게 파악할 수 있습니다.

 

예를 들어, “이 제품은 정말 빠르고 가볍다”는 문장에서 ‘빠르다’와 ‘가볍다’는 ‘성능’과 ‘무게’ 속성으로 자동 매핑되어, 제품 평가에 대한 구조화된 분석이 가능합니다. 이를 위해 텍스트 데이터를 온톨로지 기반 태그셋으로 전환하고, 정제된 결과를 데이터베이스화하여 추천, 분류, 검색 등에 활용할 수 있습니다.

머신러닝과 온톨로지의 정제 협업 사례

온톨로지와 머신러닝의 결합은 데이터 정제 정확도를 극대화할 수 있습니다. 전통적인 머신러닝 기반 정제는 패턴 인식에 초점을 맞추는 반면, 온톨로지는 의미 기반의 정제를 보완합니다. 두 접근을 병합하면, 패턴+의미라는 강력한 이중 필터가 형성됩니다.

예를 들어, 고객 이탈 예측 모델을 학습시키는 과정에서 온톨로지는 고객 상태(활성, 비활성), 접촉 이력, 구매 빈도 등의 속성을 구조화하고, 머신러닝은 이러한 속성 간의 상관관계를 분석하여 이탈 가능성을 예측합니다. 이로 인해 잘못 분류되거나 누락될 수 있는 데이터를 효과적으로 정제하고 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

정제된 데이터를 활용한 비즈니스 인사이트 생성

정제된 데이터는 단순히 깔끔해진 데이터가 아니라, 의미 있는 인사이트를 제공하는 자산이 됩니다. 온톨로지를 기반으로 정제된 데이터는 다양한 BI 도구(Tableau, PowerBI 등)와 연계하여 시각화되고, 예측 분석, 트렌드 추적, 사용자 행동 분석에 활용됩니다.

예를 들어, 쇼핑몰에서는 고객의 행동 로그를 온톨로지 기반으로 분류하여, ‘카테고리별 선호도’, ‘장바구니 전환율’, ‘클릭 패턴’ 등을 정제된 형태로 분석할 수 있습니다. 이는 전략 수립, 캠페인 기획, UX 개선 등에 직접적으로 연결되어 실질적인 비즈니스 성과 향상을 가져옵니다.

온톨로지를 통한 데이터 품질지표 관리

정제의 궁극적인 목표는 데이터 품질 향상입니다. 온톨로지는 데이터 품질 지표인 정확성, 완전성, 일관성, 중복성, 최신성 등을 자동으로 모니터링하고 개선할 수 있게 합니다. 예를 들어, 하나의 고객 정보가 여러 테이블에 중복되었을 때, 온톨로지의 동일 개체 매핑 기능을 통해 중복을 제거할 수 있습니다.

 

또한, 최신 데이터가 누락되거나 과거 데이터만 반복 활용되는 경우에도 온톨로지를 통해 시간 속성 기반 정제 및 필터링이 가능합니다. 이를 통해 데이터 신뢰도를 확보하고, 각 부서가 동일한 기준의 정보를 공유할 수 있는 기반이 마련됩니다.

온톨로지 기반 자동 보고서 생성 시스템 구축

정제된 데이터를 활용하여 자동 보고서를 생성하는 시스템도 온톨로지로 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 온톨로지로 분류된 고객 데이터를 기반으로 주간 보고서나 트렌드 리포트를 자동 생성할 수 있습니다. 보고서는 자연어 생성(NLG) 엔진과 연계되어 자동 작성되며, 이는 마케팅, 영업, CS 부서의 업무 부담을 줄이는 데 크게 기여합니다.

 

자동화된 보고서에는 온톨로지 구조에 따라 KPI 지표별 분석, 주요 변화 요인, 예측 정보 등이 포함될 수 있으며, 이는 임원 보고 자료나 실시간 대시보드 형태로 활용될 수 있습니다.

온톨로지 정제 시스템의 보안과 개인정보 보호

데이터 정제 과정에서 가장 주의할 점은 개인정보 및 보안 이슈입니다. 온톨로지를 기반으로 정제 시스템을 설계할 때는, 민감정보를 별도로 처리하거나 마스킹 처리하는 기능을 반드시 포함시켜야 합니다.

예를 들어, 온톨로지에서 ‘고객 이름’, ‘전화번호’ 등의 속성을 ‘민감 데이터’로 분류하고, 이러한 속성은 별도로 암호화하거나 제거한 상태로 처리하도록 시스템을 설계할 수 있습니다. 또한, GDPR, 개인정보보호법 등 관련 법령을 준수할 수 있는 기능을 온톨로지 설계 시 고려하는 것이 필수입니다.

온톨로지를 위한 협업 기반 설계 프로세스

온톨로지는 도메인 전문가, 데이터 과학자, 개발자, UX 디자이너 등 여러 역할의 협업이 필요한 분야입니다. 이를 위해 온톨로지 설계는 Git 기반 형상관리, 협업 편집 도구(Protégé Collaborative), 설계 문서화 도구를 적극 활용해야 합니다.

또한, 협업 워크숍을 통해 도메인 개념의 용어 정의를 통일하고, 온톨로지 설계 초안을 반복 검토함으로써 불필요한 속성이나 중복 개념을 제거할 수 있습니다. 이는 장기적으로 유지보수 비용을 줄이고 시스템 확장성을 높이는 데 결정적인 영향을 줍니다.

온톨로지를 적용한 자동화 시스템 유지관리 전략

온톨로지 기반 자동화 시스템은 지속적인 유지관리와 업데이트가 핵심입니다. 새로운 개념이 등장하거나 기존 속성이 변경되는 경우, 온톨로지를 주기적으로 갱신해야 합니다. 이를 위해 CI/CD 파이프라인에 온톨로지 업데이트 프로세스를 포함시키거나, 자동 테스트 시스템을 구축하는 것이 좋습니다.

예를 들어, 새로운 상품군이 출시되면 이에 따른 클래스 및 속성이 자동으로 추가되고, 기존 정제 알고리즘도 이에 맞게 재조정되어야 합니다. 이를 자동화하기 위해 온톨로지 모델 버전 관리, 속성 변경 알림, 적용 전 테스트 환경 등이 마련되어야 합니다.

온톨로지 기반 정제 시스템의 미래와 트렌드

앞으로 온톨로지 기반 정제는 단순한 ‘도구’가 아닌, 지능형 데이터 운영체계의 핵심으로 자리 잡게 될 것입니다. AI, LLM(대규모 언어모델), AutoML, Digital Twin 등과의 결합을 통해 온톨로지의 쓰임은 더욱 확장될 것입니다.

특히 자동 온톨로지 추출(Auto-Ontology Generation), 온톨로지 간 통합, 생성형 AI와의 융합 정제 방식은 매우 주목할 만한 트렌드입니다. 온톨로지가 단순 분류 체계를 넘어서 추론, 예측, 설명력을 가지는 메타지능으로 진화하게 될 것입니다.

 

자주 묻는 질문 8가지 (FAQ)

Q1. 온톨로지를 구축하는 데 얼마나 걸리나요?
A1. 도메인 복잡도에 따라 다르지만, 일반적인 중규모 시스템 기준으로 2~4개월 소요됩니다.

 

Q2. 온톨로지를 반드시 OWL로 작성해야 하나요?
A2. 필수는 아니지만, 국제 표준화와 추론 기능을 고려할 때 OWL 사용이 권장됩니다.

 

Q3. 온톨로지와 분류체계의 차이점은 무엇인가요?
A3. 분류체계는 단순한 목록 수준인 반면, 온톨로지는 관계, 속성, 추론 기능까지 포함합니다.

 

Q4. 온톨로지는 어떤 산업군에서 가장 유용한가요?
A4. 의료, 금융, 쇼핑, 물류, 법률, 학술 분야에서 매우 유용하게 사용됩니다.

 

Q5. 기존 데이터를 온톨로지에 어떻게 매핑하나요?
A5. 데이터 속성을 클래스 및 속성과 연결하는 매핑 룰셋을 수동 또는 자동으로 생성합니다.

 

Q6. 온톨로지를 활용한 정제는 실시간 처리가 가능한가요?
A6. Apache Kafka 등과 연계하여 실시간 스트리밍 처리도 가능합니다.

 

Q7. 정제 정확도를 높이려면 어떻게 해야 하나요?
A7. 도메인 전문가와의 협업, 정기적인 테스트, 자동화된 룰셋 업데이트가 필요합니다.

 

Q8. 온톨로지를 사용할 때 가장 주의할 점은 무엇인가요?
A8. 과도한 세분화로 복잡도를 증가시키는 것과 비표준 언어 사용을 피해야 합니다.