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법률 온톨로지 구축 및 RDF 추론 방법에 관한 연구
A Study on Legal Ontology Construction and RDF Reasoning Method 원문보기

한국정보처리학회 2013년도 제40회 추계학술발표대회, 2013 Nov. 08, 2013년, pp.1165 - 1168  

조대웅 (숭실대학교 컴퓨터학과) ,  김명호

초록
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웹의 비약적인 발전으로 정보가 폭발적으로 증가하였고, 이로 인하여 정보검색 기술에서 해당 정보를 빠르게 찾는 것에 목표를 두었던 기술이 원하는 정보를 정확하게 찾는 기술로 발전을 이루게 된다. 시맨틱 웹 기술은 이와 같은 요구에 부응하기 위하여 등장했으며 의미 기반의 검색 및 추론과 같은 지식 발견 등의 기술을 가능하게 한다. 일반적인 정보가 아닌 법률과 같은 전문지식 영역의 정보는 현재 일반 사용자들이 쉽게 접근하여 법률 정보를 확인할 수 있는 환경이 되지 못한다. 따라서 시맨틱 웹 기술을 이용한 온톨로지 기반의 법률 검색 서비스가 필요하며 이를 위한 기반 시스템을 구축하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 기반의 법률 검색 서비스를 위해 법률이 가지는 구조적 특징을 분석하고, RDF 기반의 온토롤지 구축 방법 및 RDF 언어 레벨에서 하지 못했던 명시적인 트리플 외에 추론된 트리플을 찾아 낼 수 있는 질의 방법의 고안 및 추론 방법을 제안한다. 이를 통해 법률 용어를 정확하게 모르는 일반 사용자들이 법과 관련된 검색을 수행할 시 효과적으로 법명 및 조문 내용을 확인할 수 있으며 RDF 언어 레벨의 추론 기능의 제안으로 RDF 레벨로 구축된 다양한 분야의 시스템에서 다른 추가적인 레이어 없이 추론을 위한 기반 기술을 갖출 수 있다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 RDF 레벨에서의 효과적인 추론을 위한 방법을 고안한다. 첫 째, 질의 방법의 개선과 둘 째, 트리플 관계들의 연결을 검사하는 룰을 첨가하면서 가능하다.
  • 이와 같은 방식으로 RDF 레벨로 기술된 리소스에 대해서도 명시되지 않는 트리플들을 찾고, 추론할 수 있는 능력을 가지게 된다. 본 논문에서는 법률 온톨로지를 구축하기 위한 방법과 RDF 수준에서 추론을 할 수 있는 방법을 통해 효과적인 법률 온톨로지 검색 서비스가 될 수 있도록 한다.
  • 본 논문은 일반적인 정보가 아닌 법률과 같은 전문지식 영역에 해당하는 정보들을 일반인이 효과적으로 검색하고, 활용할 수 있도록 시맨틱 웹 기술을 이용한 법률 온톨로지 검색 서비스의 필요성을 설명하며 이를 위한 법률 온토롤지 구축 방법 및 RDF 추론 방법에 대한 룰을 제안한다. 현재, 법률과 같은 전문지식 영역의 정보를 검색할 수 있는 서비스는 대법원에서 제공하는 종합법률정보서비스가 존재한다[2].
  • OWL 수준의 언어에서는 클래스(Class), 프로퍼티(Property), 인디비쥬얼(Individual)로 나누어진 요소를 바탕으로 하나의 개념과 또 다른 개념간의 관계들을 기술한다. 시맨틱 웹 검색은 해당 키워드와 관련된 정보뿐 아니라 그와 연계된 다른 추론된 정보들도 함께 보여주어 사용자에게 선택의 권한을 주는데 그 목적이 있다. 시맨틱 웹 데이터는 온톨로지 형태의 OWL과 RDFS 형태의 스키마 구조가 있는 언어적 레벨에서는 상위, 하위 클래스 및 상위, 하위 프로퍼티 관계들과 동치 관계가 표준화된 문법을 통해 명확하게 정의되어 명시된 트리플 정보 외에 추가적인 정보들을 추론하여 알아내는데 별다른 어려움이 없다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
시맨틱 웹은 무엇을 표현하고 무엇을 가능하게 하는가? 이러한 정보의 폭발적인 증가는 흩어져 있는 정보들 간의 유기적인 관계를 파악하여 보다 정교하고 지능화된 정보검색 시스템의 개발을 촉진시키고 있다. 시맨틱 웹(Semantic Web)은 이러한 요구에 부응하기 위하여 연구 되고 있는 기술로서 RDF(Resource Description Framework), RDFS(RDF Schema) 및 OWL(Web Ontology Language)과 같은 기술 언어를 통해 온톨로지(Ontology)를 표현하고, 특정영역에 대한 개념을 컴퓨터가 인식할 수 있도록 구조화 하여 의미 기반의 검색을 가능토록 한다. 즉, 전통적인 정보검색 기술에 시맨틱 웹 기술을 활용하여 효과적으로 정보를 찾고, 추가적인 정보들도 처리엔진에서 자동으로 추론(Reasoning)하여 사용자에게 보여 질 수 있도록 할 수 있다[1].
W3C에서 정의하고 있는 추론을 어떤 형태로 정의하고 있는가? W3C에서 정의하고 있는 추론은 다음의 형태로 정의 내려지고 있다. 첫 째, 웹 데이터 통합의 질을 향상 시킨다. 둘 째, 새로운 관계들을 발견한다. 셋 째, 데이터 컨텐츠를 자동적으로 분석한다. 넷 째, 지식들을 관리한다. 이중 가장 중요한 것은 몰랐던 지식을 새롭게 발견하여 새로운 관계를 맺는 것이라고 설명하고 있다[3].
전통적인 정보검색 기술의 목표는 무엇인가? 웹의 등장을 통해 다양한 분야에서 수많은 정보들이 생성되고 있으며, 정보검색 기술은 웹을 통해 접근할 수 있는 전자자원을 대상으로 무한 검색을 가능하게 한다. 하지만, 전통적인 정보검색 기술은 단순히 흩어져 있는 정보를 빨리 찾는 것에 목표를 두고 있으며 수많은 정보 중에 원하는 정보를 효과적으로 정확하게 찾는 것에 한계를 느끼고 있다.
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