[논문]SKOS를 이용한 신학 시소러스의 온톨로지로의 변환에 관한 연구

유영준

doi:10.16981/kliss.43.3.201209.143

[국내논문] SKOS를 이용한 신학 시소러스의 온톨로지로의 변환에 관한 연구
A Study on Converting the Theological Thesaurus to the Ontology by Using SKOS 원문보기

한국도서관 정보학회지 = Journal of Korean Library and Information Science Society, v.43 no.3, 2012년, pp.143 - 163

유영준 (나사렛대학교 점자문헌정보학과)

초록
AI-Helper

개인이 구축한 시소러스를 온톨로지로 구축하기 위해서는 먼저 시소러스를 온톨로지로 변환하기 위해서 적합할 뿐만 아니라 W3C에서 국제표준으로 선택한 SKOS로 기술하는 것이 첫 번째 단계이다. SKOS는 시소러스나 주제명표, 분류체계 등을 온톨로지로 변환하는데 적합한 온톨로지이지만 온톨로지로 기술하려면 RDF/XML과 같은 언어가 필요하다. 그러나 RDF/XML은 읽고 쓰기에 어렵기 때문에 RDFa처럼 HTML에 내장할 수 있거나 훨씬 구조가 쉽고 기술하기도 간편한 Turtle기술 언어도 필요할 수 있다. SKOS로 기술한 것과 더불어 온톨로지 구축 프로그램인 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ 4.2를 사용해서 시험적으로 8개의 클래스와 151개의 용어를 사용해서 온톨로지를 구축하였다. 이 온톨로지에는 시소러스의 기본 개념 관계인 동의관계, 계층관계, 연관관계 이외에도 SKOS에서 제안하는 전이 계층 관계의 사례도 포함시켰다.

Abstract ▼ AI-Helper

In order to convert a thesaurus described by a person to ontology, the first step is to translate the thesaurus to the ontology by using SKOS, which is suitable for conversion to ontology and was chose an international standard by W3C. SKOS is suitable for converting thesaurus or subject headings or classification system to ontology, but we need a web language to describe an ontology as RDF/XML. RDF/XML is so difficult to read and write that we can need RDFa embedded in HTML document or Turtle, which is more easily describable and readable. Along with description using SKOS, this research has experimentally constructed the ontology by using ontology construction program $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ 4.2. In addition to basic concept relationships of thesaurus like equivalent relationship, hierarchical relationships, association relationships transitive hierarchical relationships are included suggested by SKOS in this research.

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

한성국과 이현실은 시소러스를 SKOS 온톨로지로 변환하는 최초의 연구로 주목받고 있다. 이 논문에서는 구축하는 단계적 변환 방법을 제시하였다. 변환과정을 3단계로 형식화하였는데, 대상 온톨로지의 분석결과를 바탕으로 변환방식을 정의하고 SKOS 온톨로지를 생성한 두 번째 단계와 대상 시소러스와 생성된 SKOS 온톨로지 사이의 형태와 의미 구조 보존 여부를 검사하여 보정하고 문서화한 세 번째 단계가 이 논문의 관점에서 의미가 있는 것으로 보인다.
박옥남은 이 논문의 연구 대상과는 다른 공공정보의 공유와 개발에 초점을 맞추어 국가기록원 전거데이터 집합을 링크드 데이터화하는 것을 목적으로 연구하였다. 전거데이터를 온톨로지로 변환한 후 이를 링크드 데이터로 변환하였는데, 주제기반 어휘를 링크드 데이터화하기 위해서 SKOS의 데이터 요소를 사용하였다.
도서관 외부에서는 이러한 노력이나 시도 그리고 발전의 속도가 도서관 내부나 개인보다 훨씬 빠르고 체계적이다. 이 연구에서 다룬 시소러스의 온톨로지로의 변환도 데이터 웹이나 링크드 데이터로 가기 위한 필수적이면서 가장 기초적인 단계의 연구이다. 도서관이 가지고 있는 내용 정보의 활용도와 가치를 높이는 것뿐만 아니라 데이터 웹 환경에서의 도서관의 생존과 밀접하게 연관되어 있기 때문이다.

제안 방법

2) 이를 위해 Protégé 온톨로지 편집기 4.2 버전을 사용하였다.
물론 데이터는 주로 RDF를 사용해서 기술하며, OWL이나 SKOS와 같은 다양한 온톨로지로 구축해야 한다. 이 연구에서도 신학 시소러스를 온톨로지로 변환하여 구축하기 위해서 위의 SKOS 온톨로지를 활용하였다.
이 연구는 시소러스 구축 프로그램인 theW로 구축된 유영준의 신학시소러스의 일부 용어를 SKOS에서 사용하는 속성을 이용해서 온톨로지로 구축하였다.²⁾ 이를 위해 Protégé 온톨로지 편집기 4.
링크드 데이터의 개념을 처음으로 제시한 Tim Berners-Lee가 제안한 링크드 데이터의 네 가지 원칙은 기존의 논문에서 인용되기도 하였고 잘 알려져 있다. 여기에서는 좀 더 전문적인 용어를 사용해서 링크드 데이터의 원칙을 설명한 Heath와 Bizer의 원칙을 소개하였으며 연구자가 설명을 추가하였다.⁴⁾
세 번째 특징은 더 깊이 더 광범위한 영역(Go deeper and broader)의 지식을 검색한다. 지식 그래프는 예상치 못한 발견을 하도록 이용자를 도울 수 있다.
여기에서 시소러스가 존재하는 웹 주소는 Protégé 4.2에서 지정한 주소인 www.semanticweb.org/ontologies/2012/5/reformedthesaurus.owl을 축약해서 기술하였다.
바이블 온톨로지는 논문에서 다루고 있는 신학 시소러스처럼 기독교와 관련된 대상을 온톨로지로 구축한 것이며, 동시에 개인이 구축한 것이기 때문에 첫 번째 사례로 선택하였다. 바이블 온톨로지는 구약 성경에 나타나는 사건, 인물, 주제 등을 온톨로지로 구축하였다. <그림 4>는 구약에 나오는 사건 중의 하나인 ‘놋뱀 사건’을 중심으로 연관된 항목들의 관계를 보여주고 있다.
미국 의회도서관의 주제명을 링크드 데이터로 구축한 사례도 이미 잘 알려져 있다. LCSH의 주제명을 SKOS 어휘로 변환하였으며, 미국 의회도서관 제어번호(Library of Congress Control Number)을 사용해서 URI를 부여하였다. <그림 5>는 LCSH의 용어인 은혜(Grace(Theology))의 사례를 보여주고 있다.
박옥남은 이 논문의 연구 대상과는 다른 공공정보의 공유와 개발에 초점을 맞추어 국가기록원 전거데이터 집합을 링크드 데이터화하는 것을 목적으로 연구하였다. 전거데이터를 온톨로지로 변환한 후 이를 링크드 데이터로 변환하였는데, 주제기반 어휘를 링크드 데이터화하기 위해서 SKOS의 데이터 요소를 사용하였다. 아울러 온톨로지 모델링 도구인 TopBraid Composer TM을 사용해서 온톨로지를 설계하였다.
오삼균 등은 도서관의 링크드 데이터 현황을 분석하면서 도서관의 데이터를 링크드화 하는데 필요한 여건과 도서관 링크드 데이터가 도서관 서비스에 미칠 혜택을 사례연구로 제시하였다. 또한 도서관 링크드 데이터 구축을 위한 글로벌 식별체계와 이용 가능한 어휘와 데이터셋의 연결 문제 그리고 RDF, SKOS, Microformats, RDFa 등의 도서관 링크드 데이터 적용 방안을 기술하였다.¹⁶⁾
따라서 자동적으로 구원은 칭의의 상위어가 된다. 이러한 전이 계층관계는 SKOS에서도 필수적으로 요구하는 개념 관계이므로 이 연구의 온톨로지 구축에서도 적용하였다.
이 시소러스 중에서 일부를 동의관계(USE, UF), 계층관계(BT, NT), 연관관계(RT), 범위주기를 중심으로 기술하였으며, SKOS의 의미관계가 전이되는 skos: broaderTransitive와 skos: narrowerTransitive 등도 기술에 포함하였다. 그러나 링크드 데이터(Linked Data)로의 연결은 이 연구에서 제외하였다.

대상 데이터

바이블 온톨로지는 논문에서 다루고 있는 신학 시소러스처럼 기독교와 관련된 대상을 온톨로지로 구축한 것이며, 동시에 개인이 구축한 것이기 때문에 첫 번째 사례로 선택하였다. 바이블 온톨로지는 구약 성경에 나타나는 사건, 인물, 주제 등을 온톨로지로 구축하였다.
<그림 12>는 신학시소러스의 용어 중에서 151개의 용어를 선정하여 8개의 클래스로 배정하였다. 8개의 클래스는 은사, 은혜, 죄, 구원의 서정, 칭의, 계시, 프로테스탄트 스콜라철학, 비유 등으로 구성되었다. 이 중에서 클래스에 속한 용어의 수가 가장 많은 것은 비유 클래스로 41개가 포함되었다.

이론/모형

전거데이터를 온톨로지로 변환한 후 이를 링크드 데이터로 변환하였는데, 주제기반 어휘를 링크드 데이터화하기 위해서 SKOS의 데이터 요소를 사용하였다. 아울러 온톨로지 모델링 도구인 TopBraid Composer TM을 사용해서 온톨로지를 설계하였다. 구축된 RDF/OWL 데이터는 시각화 및 SPARQL을 통해 전거데이터의 자유로운 확장, 전거데이터 용어간의 탐색, 용어의 상세 전거데이터의 접근이 가능하도록 하였으며, 기록물과의 연계를 통해 기존 기록물 검색에서 한계로 지적되었던 기록물과 전거데이터간의 연계의 부족을 보완하는 데 기여하였다.

성능/효과

도서관 환경에서의 사례를 들면, 이미 구축된 시소러스인 AAT(Arts & Architecture Thesaurus)를 국내의 도서관이 자관의 데이터베이스와 연결하여 AAT의 용어와 용어간의 관계를 활용할 수 있다. 자관의 이용자가 도서관 자료를 검색할 때 AAT를 주제 검색 도구로 활용하여 이용자가 보다 정확한 검색어를 선택할 수 있도록 도움을 제공함으로써 검색의 효율을 높일 수 있다.
아울러 온톨로지 모델링 도구인 TopBraid Composer TM을 사용해서 온톨로지를 설계하였다. 구축된 RDF/OWL 데이터는 시각화 및 SPARQL을 통해 전거데이터의 자유로운 확장, 전거데이터 용어간의 탐색, 용어의 상세 전거데이터의 접근이 가능하도록 하였으며, 기록물과의 연계를 통해 기존 기록물 검색에서 한계로 지적되었던 기록물과 전거데이터간의 연계의 부족을 보완하는 데 기여하였다.¹⁵⁾
전통적인 시소러스 구축 프로그램을 사용하는 것과 온톨로지 구축 프로그램을 사용해서 시소러스를 온톨로지로 전환하는 것은 각각 장단점을 가지고 있음을 알 수 있었다. 하지만 도서관이나 개인이 구축해 온 내용 정보를 데이터 웹이나 링크드 데이터 환경에서 공유하고 재사용함으로써 정보의 가치를 높이기 위해서는, 기존의 정보 조직의 결과물을 온톨로지로 변환하는 것은 반드시 거쳐야 할 과정이라고 할 수 있다.

후속연구

단순히 웹 페이지를 연결하는 데 그치는 것이 아니라 데이터 그 자체를 도서관의 검색 성능 향상과 주제 접근 개선을 위한 도구로 활용할 수 있다는 의미이다. 더 나아가서 LCSH의 주제명을 각 도서관의 자료구성이나 특성에 맞게 자유롭게 사용할 수 있다면, 필요한 분야의 주제명만 분리해서 사용할 수 있다면, LCSH 주제명의 불합리적인 구조적 문제를 수정해서 활용할 수 있다면, LCSH의 활용의 폭과 유용성의 정도가 엄청난 규모로 확장될 뿐만 아니라 완전히 새로운 단계로 나아갈 수 있을 것이다.
이처럼 도서관 외부에서 보다 정확한 정보를 이용자에게 제공한다면 이용자는 도서관의 서비스보다 검색 엔진의 검색 결과를 더 선호하게 될 것이다. 따라서 도서관이 가지고 있는 내용 정보를 링크드 데이터화해야 하는데, 이를 위해서는 기존의 도서관 정보를 데이터의 웹 환경에 맞게 온톨로지로 변환할 필요가 있다.
향후에는 도서관의 대규모의 내용 정보를 공유하고 재사용하는 것과 관련된 연구들이 진행되어야 할 것으로 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지식 그래프의 의의는?	그 이유는 구글이 최근에 발표한 지식 그래프(Knowledge Graph)에서 그 단서를 발견할 수 있다.1) 지식 그래프는 웹 페이지와웹 페이지를 연결하는 방식이 아니라 웹상의 데이터와 데이터를 연결하는 새로운 검색 엔진의 서막이라고 할 수 있다. 어쩌면 이용자들이 도서관 대신에 새로운 검색 엔진이 자신들의 정보 요구를 더 잘 만족시켜 줄 것이라고 기대할지도 모른다.
	링크드 데이터란 무엇인가?	여기에서 데이터란 날짜, 표제, 파트 번호, 화학적 성질 등 생각해 낼 수 있는 모든 데이터를 포함한다. 이러한 광범위한 주제영역과 관련해서 존재하는 데이터 자체를 활용하기 위해서 웹상에 분산되어 있는 출처가 다른 서로 관련이 있는 데이터를 의미적으로 연결함으로써, 데이터의 활용을 극대화하기 위해서 W3C에서 제안한 새로운 개념이 링크드 데이터이다. 하지만, 본질적으로 시맨틱 웹과 링크드 데이터는 동일한 개념으로 볼 수도 있다.
	이용자의 최종 목표인 원 자료를 확보하는데 있어서 자료 또는 자원이 디지털화가 중요성을 띄는 이유는 무엇인가?	이와 같은 정보조직의 영역의 노력은 자료 또는 자원이 디지털화하면서 이용자의 최종 목표인 원 자료를 확보하는데 있어서 더욱 중요성을 띄게 되었다. 왜냐하면 가히 상상할 수도 없을 만큼의 정보 중에서 이용자가 원하는 적합한 정보를 찾아내기 위해서 웹 자원을 색인하고 조직해야 하는 필요성이 점점 더 대두되고 있기 때문이다. 이용자들은 시간과 공간의 한계를 뛰어넘어서 자신이 원하고 자신에게 맞는 자료를 마치 자신의 컴퓨터 안에 자료인 것처럼 이용할 수 있기를 원한다.

참고문헌 (19)

김성혁. "도서관 자료공개와 활용을 위한 링크드 데이터 기술," 국회도서관보, 제48권, 제3호(2011. 3), pp.24-33.
박옥남. "기록물 전거통제 기반 링크드 데이터 구축에 관한 연구," 한국비블리아학회지, 제23권, 제2호(2012. 6), pp.5-25.

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오삼균, 김성훈, 장원홍. 2011, "도서관 링크데이터(Library Linked Data) 현황분석과 통합 LLD 설계 및 확산방향에 대한 고찰," 한국도서관정보학회지, 제42권, 제4호(2011. 12), pp.331-351.
유영준. "신학 시소러스 구축에 관한 연구," 정보관리학회지, 제27권, 제3호 (2010. 9), pp.207-225.

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한성국, 이현실. "시소러스를 활용한 온톨로지 구축 방안 연구," 한국비블리아학회지, 제17권, 제1호(2006. 6), pp.285-303.

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Heath, Tom and Christian Bizer. Linked Data: evolving the Web into a global data space. [S.I.]: Morgan & Claypool Publishers, 2011.
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Bible ontology. [cited 2012. 7. 23]
Introducing the Knowledge Graph: things, not strings. [cited 2012. 5. 28]
LCSH Linked Data. [cited 2012. 7. 28]
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RDFa. [cited 2012. 7. 29]
Turtle. [cited 2012. 7. 28]
XHTML+RDFa 1.1 [cited 2012. 7. 29]

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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