검증해보기¶

본인의 메타데이터(JSON-LD)를 본 표준에 맞춰 자동 검증할 수 있습니다. 두 가지 검증 도구가 제공됩니다.

도구	위치	용도
`tta-validator`	`tools/validator/`	범용 SHACL 검증 CLI (M/R/O 등급 분류 출력)
`validate.py`	`standards/P-01-research-data/4_validator/`	P-01 전용 (inline_local_context 포함)

권장 방법: GitHub Codespaces (브라우저)¶

설치 없이 브라우저 안에서 즉시 검증 환경을 사용할 수 있습니다. GitHub 무료 계정이면 충분합니다.

Codespaces 열기

위 버튼을 누르면:

GitHub이 본 저장소를 클라우드 컨테이너에 자동 배포
Python 3.11 + 검증 도구가 자동 설치됨
VS Code 인터페이스가 브라우저에 열림
터미널에서 다음 명령으로 즉시 검증

# 옵션 A — P-01 전용 검증기 (CI에서 사용하는 것과 동일)
python standards/P-01-research-data/4_validator/validate.py \
       standards/P-01-research-data/5_examples/kisti_dataon.jsonld

# 옵션 B — 범용 tta-validator (디렉토리 일괄 + M/R/O 출력)
tta-validator standards/P-01-research-data/5_examples/

본인 파일을 업로드하려면 VS Code 좌측 파일 트리에 드래그·드롭하면 됩니다.

로컬 설치 (재사용·자동화 시)¶

macOS / Linux¶

git clone https://github.com/ai-ready-standards/tta-ai-ready.git
cd tta-ai-ready
python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -e tools/validator/
pip install pydantic pyshacl rdflib pyld

Windows (PowerShell)¶

git clone https://github.com/ai-ready-standards/tta-ai-ready.git
cd tta-ai-ready
py -3.11 -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -e tools/validator/
pip install pydantic pyshacl rdflib pyld

검증 실행¶

단일 파일¶

# 가장 단순한 사용
python standards/P-01-research-data/4_validator/validate.py your-file.jsonld

디렉토리 일괄 (M/R/O 등급별 카운트)¶

# tta-validator는 P-01의 2_schema를 기본 shapes-dir로 사용
tta-validator path/to/your/datasets/

다른 표준의 SHACL shape 사용¶

tta-validator your-file.jsonld --shapes-dir standards/P-04-agriculture/2_schema

CI 모드 (M 위반 시 exit 1)¶

tta-validator path/ --ci

결과 해석¶

tta-validator의 일반적 출력:

검증 대상: 3개 파일 / shapes: standards/P-01-research-data/2_schema
------------------------------------------------------------
  ✓ kisti_dataon.jsonld           (M:0 R:0 O:0)
  ✓ nie_environmental.jsonld     (M:0 R:0 O:0)
  ✓ rda_agriculture.jsonld       (M:0 R:0 O:0)
------------------------------------------------------------
합계: 3개 / 위반(M)=0  경고(R)=0  정보(O)=0

마커	의미
✓	M(필수) 위반 0건 — 통과
✗	M 위반 1건 이상 — 필수 필드 누락 또는 통제어 외 값

카운터	의미	처리
M (Mandatory)	필수 위반	즉시 수정 필요
R (Recommended)	권고 미준수	가능하면 보완
O (Optional)	정보성	통계 / 리포팅 용도

어휘 매핑 검증 (별도 도구)¶

JSON-LD/SHACL 매핑이 정식 어휘에 존재하는지 확인:

tta-verify-mappings

국제 어휘 매핑 검증
------------------------------------------------------------
✓ 75/75 매핑 모두 정식 어휘에 존재 (100.0%)

자주 묻는 질문¶

어떤 SHACL shapes가 적용되나요?

--shapes-dir 옵션으로 명시하지 않으면 P-01의 2_schema/shapes.shacl.ttl이 자동 적용됩니다. 다른 표준의 shape를 사용하려면:

tta-validator your-file.jsonld --shapes-dir standards/P-04-agriculture/2_schema

JSON-LD 문법 오류는 어떻게 진단하나요?

tta-validator의 출력에서 [parse-error]로 표시됩니다. 가장 흔한 원인은 @context 경로 오류 또는 따옴표 누락입니다.

더 자세한 오류 메시지가 필요하면 표준별 전용 검증기를 사용하세요:

python standards/P-01-research-data/4_validator/validate.py your-file.jsonld

Phase B에 추가될 온라인 검증 폼은 언제 나오나요?

사업 후반부(11월 이후)에 검토 후 결정됩니다. 우선은 Codespaces 옵션을 권장합니다.