본 논문은 질의 최적화를 위해 온톨로지를 활용하는 OntoTune이라는 플랫폼을 제안한다. OntoTune은 SQL 쿼리, 데이터베이스 메타데이터, 통계를 연결하여 질의 성능의 중요한 결정 요인과 관계를 파악하는 온톨로지를 구축한다. 또한, 온톨로지 임베딩 기법을 개발하여 온톨로지의 관계와 핵심 정보를 보존하면서, 트리 기반 및 그래프 기반 컨볼루션 네트워크와 같은 학습 알고리즘에 활용한다. 사례 연구를 통해 OntoTune의 온톨로지 기반 학습이 데이터베이스 시스템의 기본 질의 실행보다 성능 향상을 제공함을 입증한다.
