JSON-LD
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1. 개요
JSON-LD는 JSON을 RDF 모델로 매핑하기 위한 JSON 기반의 형식이다. "컨텍스트" 개념을 사용하여 JSON 문서의 객체 속성을 온톨로지의 개념에 연결하며, 데이터의 유형 지정 및 언어 태그를 지원한다. JSON-LD는 리소스의 고유 식별자를 지정하기 위해 `@id` 키워드를 사용하고, Schema.org, 구글 지식 그래프 등에서 검색 엔진 최적화에 활용되며, 의료 정보학, 출처 정보 표현, 액티비티 스트림 및 액티비티펍과 같은 소셜 네트워킹, 사물 인터넷(IoT) 환경 등 다양한 분야에서 사용된다.
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S-표현식은 Lisp 구문에서 소스 코드와 데이터를 표현하는 기본 구조로, 원자와 `(x . y)` 형태의 표현식으로 정의되며, 이진 트리 표현, 다양한 데이터 형식 지원, 그리고 여러 분야에서 활용된다.
| JSON-LD | |
|---|---|
| 기본 정보 | |
| 설명 | JSON 기반의 링크드 데이터 직렬화 포맷 |
| 파일 확장자 | .jsonld |
| 마임 유형 | application/ld+json |
| 장르 | 시맨틱 웹 |
| 컨테이너 | 링크드 데이터 |
| 기반 | JSON |
| 표준 | JSON-LD 1.1 JSON-LD 1.1 API |
| 공개 여부 | 예 |
| 기술 표준 | |
2. 디자인
JSON-LD는 "컨텍스트" 개념을 중심으로 설계되었으며, 이를 통해 JSON 문서의 객체 속성을 온톨로지의 개념에 연결하여 JSON 데이터를 RDF 모델로 매핑한다.
2. 1. 컨텍스트
JSON-LD는 JSON을 RDF 모델로 매핑하기 위해 "컨텍스트" 개념을 사용한다. 컨텍스트는 JSON 문서 내 객체 속성을 온톨로지의 개념에 연결한다. JSON-LD 구문을 RDF에 매핑하기 위해 JSON-LD는 값을 특정 유형으로 변환하거나 언어 태그를 지정할 수 있도록 한다. 컨텍스트는 JSON-LD 문서에 직접 포함하거나, 별도 파일에 넣어 다른 문서(일반 JSON 문서에서 HTTP Link 헤더를 통해)에서 참조할 수 있다.2. 2. 데이터 유형
JSON-LD는 리소스 유형을 지정하기 위해 `@type` 키워드를 사용할 수 있다. 이를 통해 데이터의 의미를 명확하게 하고 RDF 모델과의 호환성을 높인다.[1] JSON-LD는 값을 지정된 유형이나 태그가 지정된 언어로 강제할 수 있다.[1]2. 3. 언어 태그
JSON-LD는 `@language` 키워드를 사용하여 문자열 값의 언어를 지정할 수 있다. 이는 다국어 데이터를 처리할 때 유용하며, 정보 검색 및 처리에 정확성을 높여준다.[1]3. 예시
다음은 FOAF (친구의 친구) 온톨로지를 기반으로 한 사람에 대해 설명하는 JSON-LD 예시다.
{
"@context": {
"name": "http://xmlns.com/foaf/0.1/name",
"homepage": {
"@id": "http://xmlns.com/foaf/0.1/workplaceHomepage",
"@type": "@id"
},
"Person": "http://xmlns.com/foaf/0.1/Person"
},
"@id": "https://me.example.com",
"@type": "Person",
"name": "John Smith",
"homepage": "https://www.example.com/"
}
위 예시에서 `name`, `homepage`, `Person` 유형은 FOAF 어휘집의 개념에 매핑된다. `homepage` 속성의 값은 `@id` 유형으로 지정되어, 홈페이지 ID가 컨텍스트 정의에서 IRI임을 나타낸다.
RDF 모델을 기반으로, 이는 문서에 설명된 사람이 IRI에 의해 명확하게 식별될 수 있도록 한다. 해결 가능한 IRI를 사용하면 더 많은 정보를 포함하는 RDF 문서를 전사하는 것이 가능하며, 클라이언트는 해당 링크를 따라가기만 하면 새로운 데이터를 발견할 수 있다. 이러한 원리는 '코를 따라가세요(Follow Your Nose)'라고 알려져 있다.[7]
위 예시와 같이 모든 데이터가 의미적으로 주석 처리되어 있으면, RDF 프로세서는 문서에 사람(`@type`)에 대한 정보가 포함되어 있음을 식별할 수 있다. 또한, 프로세서가 FOAF 어휘집을 이해하면 어떤 속성이 사람의 이름과 홈페이지를 지정하는지 결정할 수 있다.
4. 활용
JSON-LD는 데이터 상호 운용성과 의미적 연결이 중요한 분야에서 널리 사용되며, 검색 엔진 최적화, 의료 정보학, 출처 정보 표현, 소셜 네트워킹, 사물 인터넷 등 다양한 분야에서 활용된다.[8][9][10][11][12][13][14][15]
4. 1. 검색 엔진 최적화 (SEO)
Schema.org,[8] 구글 지식 그래프[9][10]에서 이 인코딩을 사용하며, 주로 검색 엔진 최적화 활동에 활용된다.4. 2. 의료 정보학
Schema.org[8], 구글 지식 그래프[9][10]에서 이 인코딩을 사용하며, 주로 검색 엔진 최적화 활동에 활용된다. 또한 의료 정보학[11] 및 출처 정보를 표현하는 데에도 사용된다.[12]4. 3. 출처 정보 표현
Schema.org,[8] 구글 지식 그래프,[9][10]에서 이 인코딩을 사용하며, 주로 검색 엔진 최적화 활동에 활용된다. 또한 의료 정보학,[11] 및 출처 정보를 표현하는 데에도 사용된다.[12]4. 4. 소셜 네트워킹
JSON-LD는 "잠재적이고 완료된 활동에 대한 정보 교환"을 위한 형식인 액티비티 스트림의 기반 기술로 사용되며,[13] 분산형 소셜 네트워킹 프로토콜인 액티비티펍에서도 활용된다.[14]4. 5. 사물 인터넷 (IoT)
사물 인터넷(IoT) 환경에서 JSON-LD 문서인 사물 설명[15]은 IoT 장치의 네트워크 인터페이스를 기술한다.5. 한국어 정보자원과의 연계
JSON-LD를 통해 한국어 위키백과를 포함한 다양한 한국어 정보 자원을 연계하면 데이터의 활용 가치를 더욱 높일 수 있다. 예를 들어, 한국어 위키백과의 인물, 기관, 사건 등의 정보를 JSON-LD로 표현하고, 이를 다른 데이터베이스나 지식 그래프와 연결하면 보다 풍부한 정보를 제공하고 새로운 지식을 발견할 수 있다.
참조
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