배터리 소재 개발 — RDF/온톨로지/SPARQL/RAG 통합 가이드
다음 5개 항목을 하나의 HTML 문서로 통합했습니다: 1) 온톨로지 기본 구조 2) SPARQL 질의 10개 3) RAG+지식그래프 아키텍처 4) 실험로그 → RDF 변환 예시 5) RDF 기반 자동 실험 추천 시스템.
1. 배터리 소재 온톨로지 기본 구조
목표: 배터리 연구에서 흔히 쓰이는 엔티티(개체)와 속성, 관계를 표준화하여 RDF로 표현할 수 있게 설계합니다. 아래는 실무 적용 가능한 단순화된 온톨로지 템플릿입니다.
핵심 클래스 (Classes)
- Material — 소재(예: NCM811, LFP)
- Process — 공정(예: calcination, sintering)
- Experiment — 실험(하나의 실험 실행)
- Measurement — 측정값(사이클수명, 용량 등)
- Coating — 표면처리(예: Al2O3 coating)
- Property — 물성(입자크기, 전도도)
- Researcher — 연구자/실험자
이들 클래스를 RDF로 표현하면 URI 기반으로 고유 식별이 가능해지고 SPARQL 질의를 통해 조합 검색/추론이 쉬워집니다.
주요 속성 (Properties)
| 속성(예) | 설명 |
|---|---|
| ex:hasComposition | Material → 조성(문자열 또는 정규화된 조성 엔티티) |
| ex:hasProcess | Material/Experiment → 적용된 공정 |
| ex:processTemperature | Process → 온도 (°C) |
| ex:hasMeasurement | Experiment → Measurement |
| ex:measurementType | Measurement → (capacity, retention, impedance 등) |
| ex:measurementValue | Measurement → 수치 |
| ex:hasCoating | Material/Experiment → Coating |
| ex:performedBy | Experiment → Researcher |
예시 URI 설계(권장)
http://example.org/materials/NCM811
http://example.org/processes/sintering-850C
http://example.org/experiments/exp-2025-001
http://example.org/measurements/exp-2025-001/capacity
간단한 RDF 트리플 예시
<http://example.org/materials/NCM811> ex:hasComposition "LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2" .
<http://example.org/experiments/exp-2025-001> ex:usesMaterial <http://example.org/materials/NCM811> .
<http://example.org/experiments/exp-2025-001> ex:hasProcess <http://example.org/processes/sintering-850C> .
<http://example.org/measurements/exp-2025-001/capacity> ex:measurementValue "180" ; ex:measurementUnit "mAh/g" .
원하면 이 구조를 Turtle(.ttl) 파일로도 만들어 드립니다.
2. SPARQL 실전 질의 10개 (배터리 소재용)
아래 질의들은 위 온톨로지 템플릿을 기준으로 한 예시입니다. 실제 네임스페이스/속성명은 프로젝트 온톨로지에 맞춰 조정하세요.
공통 PREFIX
PREFIX ex: <http://example.org/ontology/>
PREFIX m: <http://example.org/materials/>
PREFIX e: <http://example.org/experiments/>
쿼리 1 — 특정 소재(NCM811)에 효율적이었던 코팅 찾기
SELECT ?coating ?effect WHERE {
?exp ex:usesMaterial m:NCM811 .
?exp ex:hasCoating ?coatingNode .
?coatingNode ex:coatingMaterial ?coating .
?coatingNode ex:observedEffect ?effect .
}
쿼리 2 — 특정 공정온도대(800~900°C)에서의 평균 사이클 유지율
SELECT (AVG(xsd:decimal(?retention)) AS ?avgRetention) WHERE {
?exp ex:hasProcess ?p .
?p ex:processTemperature ?T .
FILTER(xsd:decimal(?T) >= 800 && xsd:decimal(?T) <= 900)
?exp ex:hasMeasurement ?m .
?m ex:measurementType "retention" .
?m ex:measurementValue ?retention .
}
쿼리 3 — 입자크기와 수명(상관) 탐색 (단순 연결 탐지)
SELECT ?exp ?particleSize ?retention WHERE {
?exp ex:hasMeasurement ?m1 .
?m1 ex:measurementType "particle_size" ; ex:measurementValue ?particleSize .
?exp ex:hasMeasurement ?m2 .
?m2 ex:measurementType "retention" ; ex:measurementValue ?retention .
}
쿼리 4 — 동일 조성에 대해 다른 연구자가 얻은 수명 비교
SELECT ?exp ?researcher ?retention WHERE {
?exp ex:usesMaterial m:NCM811 .
?exp ex:performedBy ?r .
?r ex:name ?researcher .
?exp ex:hasMeasurement ?m .
?m ex:measurementType "retention" ; ex:measurementValue ?retention .
}
ORDER BY DESC(xsd:decimal(?retention))
쿼리 5 — 실험 누락 탐지: 같은 소재 계열에서 아직 시도하지 않은 온도대 찾기
# (논리: 계열 실험 온도 범위를 추출하고 빈 온도대를 표기 — 단순 예)
SELECT DISTINCT ?T WHERE {
?exp ex:usesMaterial ?mat .
?mat ex:belongsToSeries "NCM" .
?exp ex:hasProcess ?p . ?p ex:processTemperature ?T .
}
쿼리 6 — 특정 측정(impedance)값이 특정 범위 이상인 실험 목록
SELECT ?exp ?imp WHERE {
?exp ex:hasMeasurement ?m .
?m ex:measurementType "impedance" ; ex:measurementValue ?imp .
FILTER(xsd:decimal(?imp) > 0.05)
}
쿼리 7 — 표면처리별 평균 용량 비교
SELECT ?coating (AVG(xsd:decimal(?cap)) AS ?avgCap) WHERE {
?exp ex:hasCoating ?cnode .
?cnode ex:coatingMaterial ?coating .
?exp ex:hasMeasurement ?m .
?m ex:measurementType "capacity" ; ex:measurementValue ?cap .
}
GROUP BY ?coating
쿼리 8 — 최근 1년간(예: 2024-01-01 이후) 수행된 실험 요약
SELECT ?exp ?mat ?date WHERE {
?exp a ex:Experiment ; ex:usesMaterial ?mat ; ex:date ?date .
FILTER(xsd:date(?date) >= "2024-01-01"^^xsd:date)
}
쿼리 9 — 표준화된 실패 원인(부반응) 통계
SELECT ?failureType (COUNT(?exp) AS ?count) WHERE {
?exp ex:observedFailure ?f .
?f ex:failureType ?failureType .
}
GROUP BY ?failureType
쿼리 10 — 후보 실험 추천(간단한 룰 기반)
# 룰 예: 동일 시리즈에서 높은 retention을 보인 coating이 있으나 특정 온도대에서 시도된 적이 없으면 추천
SELECT ?recommendedTemp ?coating WHERE {
?goodExp ex:hasMeasurement ?m1 . ?m1 ex:measurementType "retention" ; FILTER(xsd:decimal(?m1) >= 90) .
?goodExp ex:hasCoating ?c . ?c ex:coatingMaterial ?coating .
# find temperature candidates not present for target material
}
위 쿼리들은 실제 데이터 스키마에 맞게 prefix와 속성명을 변경해 사용하세요. 필요하면 프로젝트 전용 SPARQL 파일로 제공해 드립니다.
3. RAG (Retrieval-Augmented Generation) + RDF 지식그래프 통합 아키텍처
목표: 대화형 AI(예: LLM)를 연구실 지식그래프와 결합해 질의응답, 실험 추천, 요약 등을 신뢰성 있게 제공하는 아키텍처 예시입니다.
구성요소 (요약)
- 데이터 레이어: 실험 로그, 논문, 장비 데이터, 온톨로지(Triples)
- 지식그래프: RDF 트리플 + SPARQL 엔드포인트 (추론엔진/규칙엔진 연결 가능)
- 검색/인덱스: 문서 인덱싱(벡터 DB) — RAG에서 Retriever로 사용
- LLM(생성모델): Retriever가 준 문맥 + schema-guided prompt를 바탕으로 답변 생성
- 추론 엔진: 규칙(Rules) 또는 OWL2RL 같은 추론을 통해 새로운 트리플 생성
- 어플리케이션 레이어: 실험 추천 UI, 대시보드, SPARQL 콘솔
데이터 흐름 (간단)
- 실험 로그/논문이 ETL로 정제되어 RDF 및 문서 저장소(벡터 DB)에 적재
- 사용자 질의 → Retriever(벡터 검색)로 관련 문서+KG 엔티티 검색
- SPARQL로 KG에서 정확한 숫자/관계(예: 평균 retention)를 조회
- LLM은 검색된 문서들(컨텍스트) + SPARQL 결과를 조합해 응답(또는 실험 추천) 생성
- 추천 결과는 룰엔진/피어 리뷰 후 KG에 등록될 수 있음
간단 SVG 아키텍처 (화면 내 렌더링)
프롬프트 설계 팁 (RAG → LLM)
- Retriever가 준 문서와 SPARQL 결과를 각각 명확히 분리해서 제공
- LLM에게 'source grounding' 지시어 포함: "다음 SPARQL 결과를 우선 근거로 삼아 응답하라"
- 숫자/측정치는 반드시 SPARQL로 확인해서 응답에 포함
- 불확실한 추정치에 대해선 신뢰도 레이블(예: high/medium/low)을 표기
4. 실험 로그 → RDF 변환 예시 (구체적 변환 절차와 예시)
목표: 실험 현장에서 생성되는 CSV/엑셀/장비 로그를 RDF 트리플로 변환하는 방법(예: 파이프라인 + 변환 규칙 예시).
예시 실험 로그 (CSV)
experiment_id, date, material, composition, process, temperature_C, coating, particle_size_um, capacity_mAh_g, retention_percent, researcher
exp-2025-001, 2025-02-01, NCM811, "LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2", sintering, 850, Al2O3, 12.5, 180, 90, Kim
변환 규칙(간단)
- experiment_id → URI: http://example.org/experiments/{experiment_id}
- material → URI: http://example.org/materials/{material}
- date → xsd:date
- process, temperature → Process 엔티티 생성 및 속성 연결
- 측정값(용량, retention) → Measurement 엔티티로 분리
생성될 Turtle(.ttl) 예시
@prefix ex: <http://example.org/ontology/> .
@prefix m: <http://example.org/materials/> .
@prefix e: <http://example.org/experiments/> .
m:NCM811 a ex:Material ;
ex:hasComposition "LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2" .
e:exp-2025-001 a ex:Experiment ;
ex:date "2025-02-01"^^xsd:date ;
ex:usesMaterial m:NCM811 ;
ex:hasProcess e:proc-sintering-850 ;
ex:performedBy e:researcher-Kim ;
ex:hasMeasurement e:exp-2025-001/capacity , e:exp-2025-001/retention .
e:proc-sintering-850 a ex:Process ;
ex:processType "sintering" ;
ex:processTemperature "850"^^xsd:decimal .
e:exp-2025-001/capacity a ex:Measurement ;
ex:measurementType "capacity" ;
ex:measurementValue "180" ;
ex:measurementUnit "mAh/g" .
e:exp-2025-001/retention a ex:Measurement ;
ex:measurementType "retention" ;
ex:measurementValue "90" ;
ex:measurementUnit "%" .
실무 팁
- ETL 도구: Apache NiFi / Airflow + RDFizer(혹은 커스텀 파이썬 스크립트)
- 데이터 정제: 단위 통일(°C, mAh/g), 조성 표준화 룰 필요
- 검증: 샘플 변환 후 SPARQL로 핵심 속성(예: measurement 존재성) 검사
5. RDF 기반 자동 실험 추천 시스템 (룰 + SPARQL 기반 예시)
목표: KG에서 패턴을 찾아 '우선적으로 해볼 만한 실험'을 추천합니다. 예시는 간단한 룰 기반 접근입니다.
추천 로직(단계)
- 데이터 수집: KG에서 소재 계열별 실험 이력 추출
- 패턴 탐지: 성공(예: retention >= 90) 케이스에서 공통 조합(코팅, 온도)을 추출
- 누락 검출: 같은 계열에서 시도되지 않은 온도/코팅 조합을 찾음
- 우선순위 부여: 유사성(조성 유사도), 기대효과, 안전성(장비/예산) 기준으로 랭킹
- 추천 출력: SPARQL 결과 + 근거 문서(논문/실험 리포트)를 함께 제공
예시 SPARQL — 성공 케이스에서 공통 코팅 추출
PREFIX ex: <http://example.org/ontology/>
PREFIX m: <http://example.org/materials/>
SELECT ?coating (COUNT(?exp) AS ?successCount) WHERE {
?exp ex:usesMaterial ?mat .
?mat ex:belongsToSeries "NCM" .
?exp ex:hasCoating ?cnode .
?cnode ex:coatingMaterial ?coating .
?exp ex:hasMeasurement ?m .
?m ex:measurementType "retention" ; FILTER(xsd:decimal(?m) >= 90) .
}
GROUP BY ?coating
ORDER BY DESC(?successCount)
LIMIT 10
예시 SPARQL — 누락 조합 탐색 (온도 예시)
# 1) 계열에서 사용된 온도 집합
SELECT DISTINCT ?T WHERE {
?exp ex:usesMaterial ?mat . ?mat ex:belongsToSeries "NCM" .
?exp ex:hasProcess ?p . ?p ex:processTemperature ?T .
}
# 2) 특정 소재(m:X)에 대해 위 온도들 중 시도되지 않은 온도 찾기
SELECT ?T WHERE {
{
SELECT DISTINCT ?T WHERE {
?exp ex:usesMaterial ?mat . ?mat ex:belongsToSeries "NCM" .
?exp ex:hasProcess ?p . ?p ex:processTemperature ?T .
}
}
FILTER NOT EXISTS {
?exp2 ex:usesMaterial m:X .
?exp2 ex:hasProcess ?p2 . ?p2 ex:processTemperature ?T .
}
}
추천 문장(LLM 출력 템플릿)
추천 실험:
- 소재: NCM811
- 추천 코팅: Al2O3 (근거: 동일 시리즈에서 retention >=90 사례 12건)
- 추천 소결온도: 900°C (근거: 계열에서 700~850까지는 실험이 있으나 900°C는 미실시)
- 기대효과: 저온 안정성 개선 가능성 (근거문서: exp-2024-117, paper-2023-xyz)
신뢰도: Medium (데이터 수가 제한적이므로 파일럿 3샘플 추천)
간단한 의사결정(의사코드)
# Pseudocode
1. candidates = find_missing_combinations(series="NCM")
2. for c in candidates:
score = similarity_to_success_cases(c) * weight1 + estimated_effect(c) * weight2
3. rank by score and output top-K with SPARQL provenance
실제 운영 시에는 안전성/비용/장비가동시간 등 실험 운영 제약을 고려한 추가 필터가 필요합니다.