목록에서 찾은 id 로 한 항목의 내용을 받습니다. 형식과 담는 범위는 아래 표에서 고릅니다.

curl -X GET 'https://<SDMS 호스트>/api/v1/data-frames/3231/' \
  -H "Authorization: Token $OPEN_API_TOKEN" \
  -H "Accept: text/turtle"

@prefix dct: <http://purl.org/dc/terms/> .
@prefix kadif: <https://<SDMS 호스트>/ns/kadif/> .
@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
@prefix sdo: <https://schema.org/> .

# 이 데이터 프레임
<…/instance/3231> a kadif:DataFrame ;
    dct:title "요레이트·가속도·조향각 신뢰도" ;
    kadif:objectIdentifier "1.2.410.200053.2.2.3" ;
    kadif:dataFrameField <…/instance/3980> ;
    kadif:hasRepresentation <…/instance/811> .

# 필드 — 필드명·순서·M/O·최대 반복·가리키는 데이터
<…/instance/3980> a kadif:DataFrameField ;
    kadif:fieldName "yawRate" ;
    kadif:fieldNumber "1" ;
    kadif:maxOccurs "1" ;
    kadif:requirement <…/instance/381> ;
    kadif:references <…/instance/2681> .

<…/instance/381> a kadif:Requirement ;
    kadif:notation "M" .

# 데이터 표현 — ASN.1 코드와 인코딩
<…/instance/811> a kadif:Representation ;
    kadif:definitionLanguage "ASN.1" ;
    kadif:definitionText """AccelSteerYawRateConfidence ::= SEQUENCE { … }""" ;
    sdo:encodingType "UPER" .

# 활용·연결 — 이 데이터 프레임을 쓰는 상위 데이터 프레임
<…/instance/3234> a kadif:DataFrame ;
    rdfs:label "DF_ConfidenceSet"@ko ;
    kadif:dataFrameField <…/instance/4225> .

…은 https:///std-data/dataset 을 줄인 것입니다. RDF 안의 항목 주소는 사이트의 공개 상세 화면 주소와 같아, 브라우저로 열면 같은 항목을 볼 수 있습니다.

목록에서 메시지를 이름으로 찾고, 상세 RDF 를 읽어 필드표를 출력합니다. requests·rdflib 를 설치한 뒤(pip install requests rdflib) 호스트와 토큰 키만 바꿔 실행합니다. RDF 안의 메시지 주소는 목록의 web_url 과 같아, 그 주소로 메시지의 필드를 찾습니다.

import requests
from rdflib import RDFS, Graph, URIRef

BASE = "https://<SDMS 호스트>/api/v1"
HEADERS = {"Authorization": "Token <토큰 키>"}

# ① 목록(JSON)에서 이름으로 메시지를 찾는다
found = requests.get(f"{BASE}/messages/", params={"q": "MSG_PersonalSafetyMessage"}, headers=HEADERS)
found.raise_for_status()
message = found.json()["results"][0]

# ② 상세(RDF)를 받아 그래프로 읽는다
detail = requests.get(message["url"], params={"format": "ttl"}, headers=HEADERS)
detail.raise_for_status()
g = Graph().parse(data=detail.text, format="turtle")
kadif = dict(g.namespaces())["kadif"]  # 네임스페이스 주소는 응답에 적힌 값을 쓴다


def get(node, name):
    return g.value(node, URIRef(kadif + name))


# ③ 필드마다 번호·이름·M/O·최대 반복·가리키는 항목을 뽑는다
rows = []
for field in g.objects(URIRef(message["web_url"]), URIRef(kadif + "messageField")):
    rows.append((
        int(get(field, "fieldNumber")),
        get(field, "fieldName"),
        get(get(field, "requirement"), "notation"),
        get(field, "maxOccurs"),
        g.value(get(field, "references"), RDFS.label),
    ))

print(f"{message['name']} ({message['oid']}) — 필드 {len(rows)}개")
for number, name, requirement, max_occurs, target in sorted(rows):
    print(f"{number:>2}  {name:<20} {requirement}  {max_occurs:>3}  {target}")

MSG_PersonalSafetyMessage (1.2.410.200053.2.1.61) — 필드 26개
 1  basicType            M    1  DE_PersonalDeviceUserType
 2  secMark              M    1  DE_DSecond
 3  msgCnt               M    1  DE_MsgCount
 4  id                   M    1  DE_TemporaryID
 5  position             M    1  DF_Position3D
 6  accuracy             M    1  DF_PositionalAccuracy
 7  speed                M    1  DE_Velocity
 8  heading              M    1  DE_Heading
 9  accelSet             O    1  DF_AccelerationSet4Way
10  pathHistory          O    1  DF_PathHistory
…
26  regional             O    4  DF_Reg-PersonalSafetyMessage

M/O 는 필수·선택, 마지막 열은 필드가 가리키는 데이터 엘리먼트(DE_)·데이터 프레임(DF_)입니다. 하위 항목의 필드까지 표로 만들려면 상세에 depth=full 을 붙여 같은 방식으로 따라 내려갑니다.