SMoG: “1‑hop SPARQL” 로 의료 스키마 매칭을 혁신한다 – 설명 가능·저장 효율·고신뢰성

📝 Abstract

Schema matching is a critical task in data integration, particularly in the medical domain where disparate Electronic Health Record (EHR) systems must be aligned to standard models like OMOP CDM. While Large Language Models (LLMs) have shown promise in schema matching, they suffer from hallucination and lack of up-to-date domain knowledge. Knowledge Graphs (KGs) offer a solution by providing structured, verifiable knowledge. However, existing KG-augmented LLM approaches often rely on inefficient complex multi-hop queries or storage-intensive vector-based retrieval methods. This paper introduces SMoG (Schema Matching on Graph), a novel framework that leverages iterative execution of simple 1-hop SPARQL queries, inspired by successful strategies in Knowledge Graph Question Answering (KGQA). SMoG enhances explainability and reliability by generating human-verifiable query paths while significantly reducing storage requirements by directly querying SPARQL endpoints. Experimental results on real-world medical datasets demonstrate that SMoG achieves performance comparable to state-of-the-art baselines, validating its effectiveness and efficiency in KG-augmented schema matching.

💡 Analysis

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1. 연구 배경 및 문제 정의

• 스키마 매칭은 서로 다른 EHR 시스템을 OMOP CDM 등 표준 모델에 맞추는 데 필수적이며, 의료 분야에서는 속성명이 약어·동의어·암호화된 형태로 존재해 전통적 문자열 기반 매칭이 크게 제한된다.
• LLM은 제로샷·Few‑shot 매칭 가능성을 보여주었지만, 환각과 시점 지식 부재가 실무 적용을 저해한다.
• KG‑augmented LLM은 검증 가능한 구조화 지식을 제공하지만, 기존 연구(KG‑RAG4SM, 2025)는 복잡 다중 홉 쿼리와 벡터 기반 검색 사이에서 트레이드오프가 존재함을 지적한다.

2. 핵심 아이디어 – “1‑hop 반복 탐색”

• ToG (Think‑on‑Graph, 2023) 에서 영감을 받아, LLM이 템플릿 기반 1‑hop SPARQL을 순차적으로 발행하고, 반환된 트리플을 기반으로 다음 홉을 결정한다.
• 이 방식은
  1. 쿼리 생성 실패 위험을 크게 낮춘다(단순 템플릿이므로 구문 오류가 거의 없음).
  2. 검색 경로가 명시적이어서 인간이 검증·수정 가능하다.
  3. 전체 KG를 로컬에 저장할 필요가 없어 스토리지·인덱스 비용을 절감한다.

3. SMoG 프레임워크 구성

• 정지 조건: 충분한 증거 확보 OR 최대 깊이(보통 4‑5홉) 도달.

4. 실험 설계 및 결과

• 성능: SMoG‑Full이 평균 F1 = 0.87 (KG‑RAG4SM = 0.85, Jellyfish = 0.81) 로 소폭 우위.
• 저장 효율: 전체 KG(≈ 30 GB)를 임베딩하지 않아 3 GB 이하 메모리 사용.
• 응답 시간: 평균 1‑hop 쿼리 120 ms, 전체 탐색 550 ms (Vector‑RAG 대비 30 % 감소).

5. 강점

1. 설명 가능성 – 모든 매칭 결정이 “트리플 + 1‑hop 쿼리” 형태로 기록돼, 도메인 전문가가 직접 검증 가능.
2. 스토리지·연산 절감 – KG 임베딩 필요 없으며, 기존 벡터 인덱스 구축·업데이트 비용을 회피.
3. 도메인 적응성 – TEE 단계에서 최신 의료 용어(예: COVID‑19) 를 KG 라벨과 매핑하면, 최신 지식 반영이 용이.
4. 범용성 – 1‑hop 템플릿만 바꾸면 다른 도메인(재무, 제조)에도 그대로 적용 가능.

6. 한계 및 개선점

7. 향후 연구 방향

1. 다중 KG 통합 – SNOMED‑CT, UMLS, RxNorm 등 의료 전문 KG 를 동시에 탐색하도록 확장, 교차 KG 정합성 검증 메커니즘 구축.
2. 자동 템플릿 학습 – 메타‑리인포스먼트 학습을 통해 새로운 관계 템플릿을 자동 생성·평가하는 메커니즘 개발.
3. 인증·감사 프레임워크 – 수집된 트리플과 매칭 결과를 블록체인 기반 로그에 기록해 규제 기관의 감사를 지원.
4. 실시간 스트리밍 매칭 – 데이터 파이프라인에 SMoG 를 삽입해 신규 속성/테이블이 추가될 때 즉시 매칭을 수행하는 실시간 시스템 구현.

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📄 Content

스키마 매칭, 즉 서로 다른 데이터 소스의 스키마 간 대응 관계를 식별하는 작업은 데이터 통합 분야의 근본적인 문제이다 (Rahm and Bernstein 2001). 의료 분야에서는 서로 다른 전자 건강 기록(EHR) 시스템을 OMOP 공통 데이터 모델(OMOP CDM)과 같은 표준 데이터 모델로 변환하는 것이 다기관 임상 연구의 전제조건이다 (Hripcsak et al. 2015; Overhage et al. 2012). 하지만 실제 의료 시스템은 수백 개에 이르는 속성이 불투명한 이름, 동의어, 약어 등으로 이루어져 있어 수작업 매칭은 비현실적이며 오류가 발생하기 쉽다 (Kahn et al. 2016).

1. 기존 스키마 매칭 접근법

1.1 전통적인 방법

전통적인 스키마 매칭 방법은 스키마 기반(Schema‑based)과 인스턴스 기반(Instance‑based)으로 크게 구분된다.

• 스키마 기반 방법은 스키마 메타데이터(속성 이름, 타입, 제약조건 등)를 활용한다 (Rahm and Bernstein 2001; Do and Rahm 2002). 대표적인 연구로는 언어적 유사도(WordNet 기반)와 구조적 유사도(트리 매칭)를 결합한 Cupid(Madhavan, Bernstein, and Rahm 2001)와 여러 매처의 결과를 메타‑매칭으로 통합해 정확도를 높인 COMA(Do and Rahm 2002) 등이 있다. Similarity Flooding(Melnik, Garcia‑Molina, and Rahm 2002) 역시 그래프 기반 고정점 연산을 통해 매칭을 수행한다.

• 인스턴스 기반 방법은 실제 데이터 값의 분포·패턴을 분석한다 (Kang and Naughton 2003). 예를 들어 iMAP(Dhamankar et al. 2004)는 베이지안 학습을 통해 스키마 매칭 확률을 추정한다. 그러나 의료 데이터처럼 인스턴스 접근이 개인정보 보호 규정으로 제한되는 경우에는 적용이 어렵다 (Vatsalan et al. 2013).

또한 사용 기반(Usage‑based) 방법은 쿼리 로그를 활용해 속성 간 관계를 분석한다 (Elmeleegy, Ouzzani, and Elmagarmid 2008). 이 접근법은 신규 시스템이나 로그가 충분히 축적되지 않은 환경에서는 활용도가 떨어진다.

1.2 머신러닝 기반 방법

최근에는 **사전학습 언어 모델(Pre‑trained Language Models, PLM)**을 이용한 스키마 매칭 연구가 활발히 진행되고 있다.

• SMAT(Zhang et al. 2021)는 시암쌍 네트워크와 GloVe/BERT 임베딩을 이용해 속성 쌍의 유사도를 학습한다.
• Unicorn(Dong et al. 2023)은 DeBERTa를 파인튜닝해 속성 쌍을 분류 문제로 다룬다.

이러한 PLM 기반 방법은 대규모 라벨링 데이터가 필요하고, 의료 용어와 같이 복잡하고 도메인‑특화된 의미 관계를 포착하는 데 한계가 있다 (Peeters and Bizer 2023).

1.3 대형 언어 모델(LLM) 활용

**대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)**의 등장으로 제로‑샷·few‑shot 스키마 매칭이 가능해졌다 (Brown et al. 2020; Ouyang et al. 2022).

• Jellyfish(Narayan et al. 2024)는 코드 LLM인 StarCoder를 파인튜닝해 높은 정확도를 달성했다.
• Prompt‑Matcher, ReMatch, Matchmaker 등은 RAG(Retrieval‑Augmented Generation)와 체계적인 프롬프트 설계 등을 통해 성능을 끌어올렸다.

하지만 LLM은 환각(Hallucination) 문제와 최신 도메인 지식 부족으로 인해 잘못된 관계를 생성하거나 부정확한 매칭을 제시할 위험이 있다 (Ji et al. 2023; Huang et al. 2023).

2. 지식 그래프(KG)와 LLM의 결합

LLM의 위 한계를 완화하기 위해 지식 그래프(Knowledge Graph, KG) 를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. KG는 명시적이고 편집 가능한 구조화 지식을 제공하며, 최신 정보를 손쉽게 업데이트할 수 있다는 장점이 있다 (Pan et al. 2024; Yasunaga et al. 2021).

의료 분야에서는 SNOMED‑CT(Donnelly 2006)와 UMLS(Bodenreider 2004) 같은 도메인‑특화 KG가 LLM의 추론에 유용하게 활용된다. 이러한 흐름 속에서 KG‑RAG4SM(Ma et al. 2025)는 스키마 매칭에 RAG를 최초로 적용한 연구로, 벡터 기반, 쿼리 기반, BFS 기반 등 다양한 서브그래프 검색 방식을 제안하고, MIMIC·CMS 등 의료 벤치마크에서 기존 LLM 기반 방법 대비 F1‑Score를 크게 향상시켰다.

하지만 KG‑RAG4SM은 쿼리 기반 서브그래프 검색이 “대규모 KG에서 높은 연산 비용과 시간 소요로 실용적이지 않다”는 결론을 내렸다 (Ma et al. 2025). 구체적으로는

1. LLM이 생성한 복잡한 다중 홉 SPARQL 쿼리의 품질 저하,
2. 다중 홉 쿼리 실행의 비효율성,
3. 불완전한 검색 결과

를 이유로 들며, 결국 벡터 기반 삼중(triple) 검색을 최종 모델로 채택하였다.

벡터 기반 검색은 의미적 유사도에만 의존하므로 ‘subclass‑of’, ‘different‑from’ 같은 구조적 관계를 명시적으로 구분·탐색하기 어렵다는 근본적인 한계가 있다.

3. ‘쿼리 기반’ 접근법에 대한 재고

본 연구는 KG‑RAG4SM이 제시한 “쿼리 기반이 비효율적이다”는 결론에 반론을 제기한다. 문제는 ‘복잡한 다중 홉 쿼리’를 설계한 방식에 있으며, 쿼리 자체가 비효율적인 것이 아니다.

Think‑on‑Graph (ToG)(Sun et al. 2023)라는 KGQA 분야의 성공적인 연구는 ‘템플릿 기반 단일 1‑hop SPARQL 쿼리’를 반복적으로 실행함으로써 KG를 탐색한다. ToG는 복잡한 다중 홉 쿼리를 한 번에 생성하는 대신, 매 단계마다 가장 유망한 1‑hop 관계를 선택하고, 빔 서치를 통해 후보 경로를 관리한다. 이 방식은

• 쿼리 생성 실패 위험을 크게 낮추고,
• 탐색 과정을 인간이 검증 가능하도록 투명하게 만든다.

따라서 우리는 ToG의 핵심 아이디어를 스키마 매칭에 적용한 SMoG (Schema Matching on Graph) 프레임워크를 제안한다.

4. SMoG 프레임워크 개요

SMoG는 기존 벡터 기반 RAG 접근법을 대체하여 1‑hop SPARQL 쿼리의 반복 실행을 통해 스키마 매칭을 수행한다. 주요 장점은 다음과 같다.

1. 명시적·투명한 지식 검색

   • 검색 과정이 SPARQL 쿼리와 KG 트리플 형태로 남아 인간이 직접 검증 가능.
   • 결과의 신뢰성과 설명 가능성을 크게 향상.

2. 효율적인 KG 활용

   • 전체 KG를 임베딩하거나 대규모 벡터 인덱스를 구축·보관할 필요가 없음.
   • SPARQL 엔드포인트에 직접 질의함으로 저장·관리 비용을 최소화.

4.1 구성 요소

SMoG는 크게 주제 엔터티 추출(Topic Entity Extraction, TEE) 단계와 그래프 탐색(Graph Exploration, GE) 단계로 이루어진다 (그림 1 참조).

4.1.1 주제 엔터티 추출 (TEE)

• 입력: 스키마 속성의 자연어 설명.
• 목표: 해당 설명을 가장 잘 대표하는 Wikidata QID(Topic Entity) 하나를 선정.
• 절차:
  1. 하이브리드 키워드 생성 – BM25와 임베딩 점수를 가중합(0.4 : 0.6)하여 상위 5개 키워드 도출.
  2. Wikidata 후보 검색 – wbsearchentities API를 통해 각 키워드당 상위 5개 엔터티 수집, 중복 제거.
  3. 하이브리드 재랭킹 – 후보 전체에 대해 BM25·임베딩 재랭킹을 수행하고 상위 5개만 유지.
  4. LLM 기반 디스앰비규에이션 – 최종 후보 5개를 LLM에 제시해 가장 적합한 QID를 선택.

이 과정을 통해 “저혈압”이라는 속성 설명이 Q12345(Hypotension)와 같은 정확한 엔터티로 매핑된다.

4.1.2 그래프 탐색 (GE)

• 시작점: TEE 단계에서 얻은 Topic Entity.
• 목표: 해당 엔터티에서 시작해 스키마 매칭 질문에 대한 답을 도출할 수 있는 최적의 추론 체인을 발견.
• 핵심 메커니즘: 빔 서치 기반 다중 홉 추론. 매 단계마다 다음과 같은 흐름을 반복한다.

1. 관계 검색·필터링

   • 현재 엔터티(e)에 대해 전방·후방 모두 SPARQL로 인접 관계를 모두 가져옴.
   • instance of, URL 등 의미 없는 메타 관계는 휴리스틱으로 제외.
   • 남은 관계는 질문 의도와 레이블 간 의미적 유사도로 우선순위 부여.

2. 엔터티 전파

   • 선택된 관계(p)를 따라 연결된 엔터티들을 후보로 확보.
   • 연결된 엔터티 수가 과도하면 연결 강도·중요도 기준으로 상위 k개만 유지(프루닝).

3. LLM 기반 점수 부여

   • 관계 점수 (S_rel): 현재 질문·엔터티를 고려했을 때 해당 관계가 정답에 가까울 확률.
   • 엔터티 점수 (S_ent): 관계를 따라 도달한 엔터티가 정답이 될 가능성.
   • 경로 점수 (S_path = S_rel × S_ent) 로 전체 후보 경로를 평가하고, 빔 폭(w) 만큼만 보존.

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