[논문] MetaConfigurator: JSON 데이터 기반 AI 지원 RDF 작성
개요
과학 워크플로우는 구조화된 JSON 데이터를 점점 더 많이 생성하고 있습니다. 이러한 데이터는 교환은 용이하지만, 의미적 상호운용성이 부족해 시스템 간에 일관되게 해석하기 어렵습니다. JSON Schema는 구조적 검증을 보장하지만, Linked Data 의미론에 대한 기본 지원은 제공하지 않습니다. 본 논문에서는 오픈소스 JSON Schema 편집기인 MetaConfigurator를 확장한 RDF 저작 뷰를 제시합니다. 이를 통해 연구자는 기존 JSON, YAML, CSV 데이터를 AI‑지원 RML 매핑을 이용해 RDF로 변환하고, 트리플을 정제하며, SPARQL 쿼리를 실행하고, 지식 그래프를 시각화하고, RDF 직렬화를 단일 통합 웹 인터페이스 내에서 내보낼 수 있습니다. 이 워크플로우는 온톨로지 인식 IRI 자동완성, JSON‑LD 텍스트 뷰와 RDF 트리플 테이블 간 양방향 동기화, 자연어 힌트로부터 AI‑지원 SPARQL 쿼리 생성을 지원합니다. 우리는 금속‑유기 골격체(MOF) 합성 실험의 실험실 데이터를 사용해 워크플로우를 시연합니다. 시약, 절차 단계, 양을 기술한 프로토콜 데이터를 JSON에서 온톨로지 기반 JSON‑LD로 RML 매핑을 통해 변환합니다. 이후 의미 표현을 정제하고, 실험 조건과 결과 사이의 관계를 쿼리하며, 결과 지식 그래프를 인터랙티브하게 탐색합니다. 이 통합 환경은 전통적인 구조화 데이터 관리와 시맨틱 웹 기술을 연결하면서 실험 맥락을 보존하고, AI 지원을 통해 기술 장벽을 낮춥니다.
핵심 기여
본 논문은 다음 분야의 연구를 제시합니다.
- cs.SE
- cs.AI
방법론
자세한 방법론은 전체 논문을 참고하십시오.
실용적 함의
본 연구는 cs.SE 분야의 발전에 기여합니다.
저자
- Felix Neubauer
- Mahdi Jafarkhani
- Kenichi Endo
- Jürgen Pleiss
- Benjamin Uekermann
논문 정보
- arXiv ID: 2606.07094v1
- 분류: cs.SE, cs.AI
- 출판일: 2026년 6월 5일
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