SPARQL 쿼리 마스터하기

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SPARQL 쿼리 마스터하기

pak2251 2026. 1. 9. 10:42

작성일: 2026년 1월 9일
카테고리: SPARQL, Query, Knowledge Graph
키워드: SPARQL, RDF 쿼리, 그래프 패턴, 재무 분석 쿼리
시리즈: 온톨로지 + AI 에이전트: 세무 컨설팅 시스템 아키텍처 (7부/총 20부)
대상 독자: 온톨로지에 입문하는 시니어 개발자

핵심 질문

그래프 데이터를 어떻게 질의하는가?

이 질문에 답하기 위해 이번 편에서 다루는 내용:

SQL 조인 vs SPARQL 그래프 패턴 매칭의 본질적 차이
트리플 패턴과 변수 바인딩 메커니즘
FILTER, BIND, OPTIONAL의 설계 의도
집계 함수와 서브쿼리로 재무비율 계산
AI 에이전트가 SPARQL을 도구로 활용하는 방법

요약

SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)은 RDF 데이터를 조회하는 W3C 표준 쿼리 언어다. SQL이 관계형 데이터베이스를 조회한다면, SPARQL은 그래프 데이터베이스(트리플 스토어)를 조회한다. 이 글에서는 SPARQL의 기본 문법부터 실제 세무 데이터 분석에 필요한 복잡한 쿼리까지 다룬다. 부채비율 계산, 연도별 매출 추세 분석, 비용 항목 비교 등 실무적인 쿼리를 작성한다.

이전 내용 복습

5부: RDF로 세무 데이터를 트리플로 표현
6부: OWL로 TBox(스키마) 정의

이제 저장된 데이터를 조회할 차례다.

SPARQL이란?

SQL과 SPARQL 비교

SQL (관계형 DB)

SELECT company_name, revenue
FROM income_statements
WHERE fiscal_year = 2024;

SPARQL (그래프 DB)

SELECT ?company ?revenue
WHERE {
  ?is a fin:IncomeStatement ;
      fin:fiscalYear 2024 ;
      fin:belongsTo ?company ;
      acc:revenue ?revenue .
}

핵심 차이점

구분	SQL	SPARQL
데이터 구조	테이블 (행/열)	그래프 (트리플)
조인	명시적 JOIN	패턴 매칭으로 암묵적 조인
스키마	고정 스키마	유연한 스키마
결과	테이블	바인딩 집합

SPARQL 기본 문법

기본 구조

PREFIX fin: <http://example.org/financial/>
PREFIX acc: <http://example.org/account/>
PREFIX tax: <http://example.org/tax/>

SELECT ?변수1 ?변수2
WHERE {
  # 그래프 패턴 (트리플 패턴)
  ?주어 ?술어 ?목적어 .
}

트리플 패턴

SPARQL의 핵심은 트리플 패턴이다. 변수(?로 시작)와 상수를 조합하여 매칭되는 트리플을 찾는다.

# 모든 손익계산서 찾기
?is a fin:IncomeStatement .

# A노무법인의 모든 재무제표 찾기
?fs fin:belongsTo tax:Company_A노무법인 .

# 2024년 손익계산서의 매출 찾기
?is a fin:IncomeStatement ;
    fin:fiscalYear 2024 ;
    acc:revenue ?revenue .

실습: 기본 SELECT 쿼리

테스트 환경 설정 (Python)

from rdflib import Graph

# 그래프 로드
g = Graph()
g.parse("tax_tbox.ttl", format="turtle")
g.parse("tax_knowledge_graph.ttl", format="turtle")

def run_query(query):
    """SPARQL 쿼리 실행 및 결과 출력"""
    results = g.query(query)
    for row in results:
        print(row)
    return results

쿼리 1: 모든 회사 조회

PREFIX tax: <http://example.org/tax/>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>

SELECT ?company ?name
WHERE {
  ?company a tax:Company ;
           rdfs:label ?name .
}

결과:

(tax:Company_A노무법인, "A노무법인")

쿼리 2: 특정 연도 재무 데이터 조회

PREFIX fin: <http://example.org/financial/>
PREFIX acc: <http://example.org/account/>

SELECT ?fs ?year ?revenue ?netIncome
WHERE {
  ?fs a fin:IncomeStatement ;
      fin:fiscalYear ?year ;
      acc:revenue ?revenue ;
      acc:netIncome ?netIncome .
}
ORDER BY DESC(?year)

결과:

fin:IS_A노무법인_2024  2024  5297933879  341124233
fin:IS_A노무법인_2023  2023  4733703948  630485442
fin:IS_A노무법인_2022  2022  3012297097  514169773

쿼리 3: 재무상태표 요약

PREFIX fin: <http://example.org/financial/>
PREFIX acc: <http://example.org/account/>

SELECT ?year ?assets ?liabilities ?equity
WHERE {
  ?bs a fin:BalanceSheet ;
      fin:fiscalYear ?year ;
      acc:totalAssets ?assets ;
      acc:totalLiabilities ?liabilities ;
      acc:totalEquity ?equity .
}
ORDER BY DESC(?year)

결과:

2024  2194433171  486333117   1708100054
2023  2579529430  1212553609  1366975821

필터링과 조건

FILTER 절

PREFIX fin: <http://example.org/financial/>
PREFIX acc: <http://example.org/account/>

# 매출 40억 이상인 연도만 조회
SELECT ?year ?revenue
WHERE {
  ?is a fin:IncomeStatement ;
      fin:fiscalYear ?year ;
      acc:revenue ?revenue .
  FILTER(?revenue >= 4000000000)
}

비교 연산자

연산자	설명	예시
`=`, `!=`	같음, 다름	`?year = 2024`
`<`, `>`, `<=`, `>=`	크기 비교	`?revenue > 5000000000`
`&&`, `\|\|`	AND, OR	`?year >= 2023 && ?year <= 2024`
`!`	NOT	`!(?year = 2022)`

문자열 필터

# 라벨에 "노무" 포함된 회사
FILTER(CONTAINS(?name, "노무"))

# 라벨이 "A"로 시작하는 회사
FILTER(STRSTARTS(?name, "A"))

# 정규표현식 매칭
FILTER(REGEX(?name, "^A.*법인$"))

집계 함수

COUNT, SUM, AVG

PREFIX fin: <http://example.org/financial/>
PREFIX acc: <http://example.org/account/>

# 총 재무제표 수
SELECT (COUNT(?fs) AS ?count)
WHERE {
  ?fs a fin:FinancialStatement .
}

# 3개년 평균 매출
SELECT (AVG(?revenue) AS ?avgRevenue)
WHERE {
  ?is a fin:IncomeStatement ;
      acc:revenue ?revenue .
}

# 3개년 매출 합계
SELECT (SUM(?revenue) AS ?totalRevenue)
WHERE {
  ?is a fin:IncomeStatement ;
      acc:revenue ?revenue .
}

GROUP BY

PREFIX fin: <http://example.org/financial/>
PREFIX acc: <http://example.org/account/>

# 연도별 총 비용 (판관비) 집계
SELECT ?year (SUM(?expense) AS ?totalExpense)
WHERE {
  ?is a fin:IncomeStatement ;
      fin:fiscalYear ?year ;
      acc:sellingAndAdminExpenses ?expense .
}
GROUP BY ?year
ORDER BY ?year

HAVING (그룹 필터)

# 평균 영업이익이 5억 이상인 회사
SELECT ?company (AVG(?opIncome) AS ?avgOpIncome)
WHERE {
  ?is a fin:IncomeStatement ;
      fin:belongsTo ?company ;
      acc:operatingIncome ?opIncome .
}
GROUP BY ?company
HAVING(AVG(?opIncome) > 500000000)

계산식 활용

BIND로 계산 결과 저장

PREFIX fin: <http://example.org/financial/>
PREFIX acc: <http://example.org/account/>

# 영업이익률 계산
SELECT ?year ?revenue ?opIncome ?opMargin
WHERE {
  ?is a fin:IncomeStatement ;
      fin:fiscalYear ?year ;
      acc:revenue ?revenue ;
      acc:operatingIncome ?opIncome .

  BIND(?opIncome * 100.0 / ?revenue AS ?opMargin)
}
ORDER BY DESC(?year)

결과:

2024  5297933879  420100720   7.93%
2023  4733703948  741223433   15.66%
2022  3012297097  472096906   15.67%

부채비율 계산

PREFIX fin: <http://example.org/financial/>
PREFIX acc: <http://example.org/account/>

# 부채비율 = 부채총계 / 자본총계 × 100
SELECT ?year ?liabilities ?equity ?debtRatio
WHERE {
  ?bs a fin:BalanceSheet ;
      fin:fiscalYear ?year ;
      acc:totalLiabilities ?liabilities ;
      acc:totalEquity ?equity .

  BIND(?liabilities * 100.0 / ?equity AS ?debtRatio)
}
ORDER BY DESC(?year)

결과:

2024  486333117   1708100054  28.47%
2023  1212553609  1366975821  88.71%

OPTIONAL: 선택적 패턴

누락된 데이터가 있어도 결과를 반환:

PREFIX fin: <http://example.org/financial/>
PREFIX acc: <http://example.org/account/>

SELECT ?year ?revenue ?costOfSales
WHERE {
  ?is a fin:IncomeStatement ;
      fin:fiscalYear ?year ;
      acc:revenue ?revenue .

  # 매출원가는 없을 수도 있음 (서비스업)
  OPTIONAL { ?is acc:costOfSales ?costOfSales }
}

결과 (A노무법인은 서비스업이라 매출원가 없음):

2024  5297933879  (null)
2023  4733703948  (null)
2022  3012297097  (null)

실전 분석 쿼리

쿼리 1: 연도별 성장률 분석

PREFIX fin: <http://example.org/financial/>
PREFIX acc: <http://example.org/account/>

SELECT ?year ?revenue
       ((?revenue - ?prevRevenue) * 100.0 / ?prevRevenue AS ?growthRate)
WHERE {
  ?is a fin:IncomeStatement ;
      fin:fiscalYear ?year ;
      acc:revenue ?revenue .

  # 전년도 데이터
  ?prevIs a fin:IncomeStatement ;
          fin:fiscalYear ?prevYear ;
          acc:revenue ?prevRevenue .

  FILTER(?prevYear = ?year - 1)
}
ORDER BY DESC(?year)

결과:

2024  5297933879  11.92%   (전년 대비 성장률)
2023  4733703948  57.15%

쿼리 2: 비용 구조 분석

PREFIX fin: <http://example.org/financial/>
PREFIX acc: <http://example.org/account/>

SELECT ?year
       ?execSalary ?empSalary ?welfare ?advertising
       ((?execSalary + ?empSalary) * 100.0 / ?totalExpense AS ?salaryRatio)
WHERE {
  ?is a fin:IncomeStatement ;
      fin:fiscalYear ?year ;
      acc:sellingAndAdminExpenses ?totalExpense ;
      acc:executiveSalaries ?execSalary ;
      acc:employeeSalaries ?empSalary ;
      acc:welfareExpenses ?welfare ;
      acc:advertisingExpenses ?advertising .
}
ORDER BY DESC(?year)

결과:

2024: 인건비 비중 68.0% (임원 12억 + 직원 21.1억 / 판관비 48.7억)
2023: 인건비 비중 70.9%
2022: 인건비 비중 68.9%

쿼리 3: 재무 건전성 종합 분석

PREFIX fin: <http://example.org/financial/>
PREFIX acc: <http://example.org/account/>
PREFIX tax: <http://example.org/tax/>

SELECT ?company ?year
       ?debtRatio ?currentRatio ?opMargin
       (IF(?debtRatio < 100, "양호",
          IF(?debtRatio < 200, "주의", "위험")) AS ?debtStatus)
WHERE {
  # 재무상태표
  ?bs a fin:BalanceSheet ;
      fin:belongsTo ?company ;
      fin:fiscalYear ?year ;
      acc:totalLiabilities ?liabilities ;
      acc:totalEquity ?equity ;
      acc:currentAssets ?curAssets ;
      acc:currentLiabilities ?curLiab .

  # 손익계산서
  ?is a fin:IncomeStatement ;
      fin:belongsTo ?company ;
      fin:fiscalYear ?year ;
      acc:revenue ?revenue ;
      acc:operatingIncome ?opIncome .

  # 재무비율 계산
  BIND(?liabilities * 100.0 / ?equity AS ?debtRatio)
  BIND(?curAssets * 100.0 / ?curLiab AS ?currentRatio)
  BIND(?opIncome * 100.0 / ?revenue AS ?opMargin)
}
ORDER BY ?company DESC(?year)

Python에서 SPARQL 실행

완전한 예제

from rdflib import Graph, Namespace

# 네임스페이스 정의
FIN = Namespace("http://example.org/financial/")
ACC = Namespace("http://example.org/account/")
TAX = Namespace("http://example.org/tax/")

def analyze_financial_health(graph, year=2024):
    """재무 건전성 분석 쿼리 실행"""

    query = """
    PREFIX fin: <http://example.org/financial/>
    PREFIX acc: <http://example.org/account/>
    PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>

    SELECT ?companyName ?year
           ?totalAssets ?totalLiabilities ?totalEquity
           ?revenue ?operatingIncome ?netIncome
    WHERE {
      ?bs a fin:BalanceSheet ;
          fin:belongsTo ?company ;
          fin:fiscalYear ?year ;
          acc:totalAssets ?totalAssets ;
          acc:totalLiabilities ?totalLiabilities ;
          acc:totalEquity ?totalEquity .

      ?is a fin:IncomeStatement ;
          fin:belongsTo ?company ;
          fin:fiscalYear ?year ;
          acc:revenue ?revenue ;
          acc:operatingIncome ?operatingIncome ;
          acc:netIncome ?netIncome .

      ?company rdfs:label ?companyName .

      FILTER(?year = %d)
    }
    """ % year

    results = graph.query(query)

    for row in results:
        company = row.companyName
        assets = int(row.totalAssets)
        liabilities = int(row.totalLiabilities)
        equity = int(row.totalEquity)
        revenue = int(row.revenue)
        op_income = int(row.operatingIncome)
        net_income = int(row.netIncome)

        # 재무비율 계산
        debt_ratio = liabilities / equity * 100
        op_margin = op_income / revenue * 100
        roe = net_income / equity * 100

        print(f"\n=== {company} {year}년 재무 분석 ===")
        print(f"자산총계: {assets:,}원")
        print(f"부채총계: {liabilities:,}원")
        print(f"자본총계: {equity:,}원")
        print(f"매출액: {revenue:,}원")
        print(f"영업이익: {op_income:,}원")
        print(f"당기순이익: {net_income:,}원")
        print(f"\n--- 재무비율 ---")
        print(f"부채비율: {debt_ratio:.2f}%")
        print(f"영업이익률: {op_margin:.2f}%")
        print(f"ROE: {roe:.2f}%")

        # 건전성 판단
        if debt_ratio < 100:
            print("→ 부채비율 양호")
        elif debt_ratio < 200:
            print("→ 부채비율 주의")
        else:
            print("→ 부채비율 위험")

# 실행
g = Graph()
g.parse("tax_tbox.ttl", format="turtle")
g.parse("tax_knowledge_graph.ttl", format="turtle")

analyze_financial_health(g, 2024)

출력:

=== A노무법인 2024년 재무 분석 ===
자산총계: 2,194,433,171원
부채총계: 486,333,117원
자본총계: 1,708,100,054원
매출액: 5,297,933,879원
영업이익: 420,100,720원
당기순이익: 341,124,233원

--- 재무비율 ---
부채비율: 28.47%
영업이익률: 7.93%
ROE: 19.97%
→ 부채비율 양호

핵심 정리

구문	설명	예시
`SELECT`	조회할 변수	`SELECT ?company ?revenue`
`WHERE`	트리플 패턴	`?is acc:revenue ?revenue`
`FILTER`	조건 필터	`FILTER(?year = 2024)`
`BIND`	계산 결과 저장	`BIND(?a / ?b AS ?ratio)`
`OPTIONAL`	선택적 패턴	누락 데이터 허용
`ORDER BY`	정렬	`ORDER BY DESC(?year)`
`GROUP BY`	그룹화	`GROUP BY ?company`
`HAVING`	그룹 필터	`HAVING(SUM(?x) > 100)`

다음 단계 미리보기

8부: SHACL 규칙으로 데이터 검증하기

SPARQL로 데이터를 조회하고 분석할 수 있게 되었다. 하지만 "부채비율 200% 초과 시 경고"와 같은 비즈니스 규칙을 자동으로 검증하려면 SHACL이 필요하다. 8부에서는:

SHACL 기본 문법
데이터 타입 검증
비즈니스 규칙 정의
위반 사항 자동 탐지

를 다룬다.

재무제표 온톨로지 완성하기 (0)	2026.01.09
SHACL 규칙으로 데이터 검증하기 (0)	2026.01.09
OWL로 세무 용어 정의하기: TBox 설계 (0)	2026.01.09
RDF 기초: 세계를 트리플로 표현하기 (0)	2026.01.09
세무 AI 시스템 아키텍처 설계: 전체 시스템을 어떻게 구성하는가 (0)	2026.01.09

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