역사 자료 텍스트의 전자적 기술에 의한 지식 관계망 구현 연구 : 『通鑑節要』와 『譯註 通鑑節要』를 중심으로
저자
발행사항
성남 : 韓國學中央硏究院 韓國學大學院, 2017
학위논문사항
학위논문(박사) -- 韓國學中央硏究院 韓國學大學院 , 人文情報學 專攻 , 2017.8
발행연도
2017
작성언어
한국어
주제어
KDC
024.8 판사항(6)
발행국(도시)
경기도
형태사항
xiii, 334 p. : 삽화, 도표 ; 26 cm
일반주기명
指道敎授 金炫
부록: Historicevent 온톨로지
참고문헌 : p. 262-270
UCI식별코드
I804:41054-200000680245
소장기관
그 동안 우리나라는 정보화 사업에 막대한 예산을 투입하여 朝鮮王朝實錄 등의 방대한 자료를 정보화하였으며, 검색 기술의 발달은 그동안 알지 못했던 새로운 지식을 쉽게 찾을 수 있게 하였다. 그러나 이러한 방대한 자료의 축적은 정보를 찾는 데 소비되는 시간 또한 점점 증가하게 하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 팀 버너스 리는 ‘시맨틱 웹’을 주장하였다. 시맨틱 웹은 HTML 문서에 기반하여 데이터를 웹으로 제공하는 것이 아니라, 데이터 간의 링크를 구성하여 인간이나 기계 모두 데이터의 웹을 탐험할 수 있도록 해주는 것을 말한다.
한편 근래에는 데이터와 데이터의 관계 속에서 새로운 가치를 발견하기까지 이르게 되었다. 데이터 간의 연계와 무한 확장, 데이터 활용 주체 간의 협력, 다양한 조합·분석을 통해 가치를 창출하는 새로운 시대가 도래하게 된 것이다. 본 논문의 주제도 이러한 시대적 배경에서 역사 자료를 어떻게 하면 새로운 가치를 창출할 수 있을까 하는 논의에서 출발하였다. 그 구체적인 방법 중의 하나가 역사 자료의 연계와 통합이다. 여기서 연계는 의미적, 내용적으로 연결시켜 주는 것을 말하며, 통합은 이러한 지식을 물리적으로 결합하는 것을 의미한다.
역사 자료의 연계 및 통합은 기본적으로 LOD(Linked Open Data)을 기반으로 이루어진다. LOD로 발행한다는 것은 의미 없이 죽어있는 지식을 식별하고 ‘연결하고, 구조화시키고, 맥락화시키면서 의미 있는 것을 만들어 내는 과정’을 말한다. 기존의 LOD 발행은 대부분은 정형화되고 규칙적인 정보에 집중되어 있었다. 즉 주소 정보라든지 문화재의 메타데이터 등 전형적인 RDB 구조로 구축된 데이터만이 집중적으로 LOD로 전환이 되었으며, 역사서에 등장하는 구체적인 내용을 LOD로 표현하려는 노력은 거의 이루어지지 않았다.
본 논문은 이러한 역사서에 나타나는 본문의 내용을 LOD로 표현하려는 시도이다. 여기에 지식 관계망(Knowledge Network)은 하나의 지식 노드와 관련된 다른 노드를 서로 연결해서 분절화된 지식을 의미적으로 연결해 주는 네트워크 역할을 한다. 그럼으로써 지식의 개별 노드와 노드를 연결해서 새로운 지식으로 이동할 수 있는 소통의 교점을 마련해 준다. 지식 관계망에는 지식의 정제화와 구조화라는 두 가지 요소가 추가된다. 정제화란 정제된 지식의 寶庫인 辭典 등에서 수집한 어휘 간의 관계, 同義語, 反意語 등의 의미론적 연관 관계와 역사의 주체인 인물 간의 관계, 인물과 사건 등을 정밀하게 정제하여 RDF로 구축하는 것이다. 그리고 과거의 연구성과 등의 정제된 지식을 대상으로 하여 사람의 지혜를 이용하여 서로 간의 관계를 잘 구조화(Structureing)시킨 것을 의미한다. 이러한 지식 관계망을 통해서 기존 LOD로 해결할 수 없는 훨씬 더 다양하고 복잡한 지식으로 또한 새로운 정보로의 접근도 쉬워질 것이다.
본 논문의 연구의 범위 및 방법은 다음과 같다.
첫째, 역사적 지식을 표현하기 위한 이론적, 기술적인 방법을 연구한다. 특히 이때 중요한 공백 노드(Blank node)와 중계자(Mediator), 구체화(Refication)를 이용한 표현 방법에 관해 연구하였다.
둘째, 복잡한 역사적 지식을 표현할 수 있는 온톨로지 모델에 대해 연구한다. 역사적 지식은 기존의 개체 간의 관계를 정해 놓은 모델로는 담을 수 있는 정보가 제한되어 있다. 역사서에는 사람의 이름이나 저작 등의 정적인 관계도 있지만, 본문의 대부분은 동사나 형용사로 표현해야 하는 동적인 관계로 구성되어 있다. 그런데 이러한 관계는 미리 온톨로지로 설계해 놓지 않으면 담을 수 없다. 그렇다고 해서 국어사전에 등록된 모든 동사나 형용사를 관계로 등록할 수는 없다. 등록한다고 해도 하나의 행위에 관련 있는 부가적인 정보를 표현할 수도 없다. 예를 들어 행위가 발생한 시간이나 장소 등을 동시에 표현하기는 일반적인 모델로는 할 수 없다는 말이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 統辭論에서 사용하는 意味役 개념을 도입하는 방안을 연구하였다. 그 결과 기존의 모델로 불가능했던 문장을 RDF 트리플로 표현하는 것이 큰 어려움 없이 표현할 수 있게 될 것이다.
셋째, 역사적 지식을 연계 및 통합하는 구체적인 방법으로 LOD를 제안하고 그 온톨로지 모델을 제시하였다. 역사자료에 적합한 온톨로지 모델을 설계하기 위해서 通鑑節要를 대상으로 전체 데이터에 중요한 개체와 관계에 마크업을 하고 이를 RDF로 변환하는 과정을 반복하였다. RDF로 구축하기 위해서는 개체 간 통합 작업이 필요한데 이를 위해 개체 간에 동일한 대상일 경우에 대표명칭으로 통합하였다. 사건은 역사적 지식을 기술하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 사건은 실질적으로 ‘공격하다, 죽이다, 점령하다, 대파하다’ 등의 인간의 행위 혹은 상태로 구성되어 있다. 이러한 행위와 상태를 클래스로 표현한다. 그리고 하나의 사건은 관련된 가해자, 피해자 등의 인물, 행위, 발생 장소, 원인과 결과, 사건이 발생한 시간과 종료된 시간, 사건의 선후 관계, 후행 사건 등을 표현하는 방법을 연구하였다.
넷째, 역사적 지식을 더 깊이 있고, 유기적으로 연계하기 위한 방법으로 지식 관계망을 제안한다. 역사적 지식을 LOD를 구축할 수 있는 모델링을 통해서 연계 및 통합의 방법을 제시한 기존의 연구에서 더 나아가, 이러한 지식을 좀 더 심도 있게 확장할 필요가 있다. 이를 위해서 인간의 연구 결과로 축적된 정제된 지식이 필요하며, 본 연구에서 제시하는 지식 관계망이 그 역할을 해줄 것이다.
지식 관계망에 있어 개체와 개체 사이에 관계는 크게 혈연 관계처럼 잘 변하지 않는 정적인 관계와 官歷처럼 자주 변동되는 동적인 관계로 구분할 수 있다. 인물 간의 관계는 크게 혈연 관계, 혼인 관계, 사회적 관계로 구분하여 세부 프로퍼티를 구성하였으며, 역사적 지식을 세밀하게 표현할 수 있도록 행위 동사를 클래스로 도출하였다.
어휘 간 관계는 본문 내용의 표현과는 관계없이 순수하게 의미적인 연관 관계를 표현해야 하는 경우가 있다. 의미적 연관 관계는 同義語, 類義語나 反意語, 계층 관계, 내용적 연관 관계 등을 의미하는 것으로써 역사적 지식을 표현하는 데도 적용할 수 있지만 지식 관계망을 구성하는 데에도 중요한 역할을 한다.
그리고 역사 자료의 통합과 연계에서 서력과 연호, 묘호, 시호로 표현하는 연도의 매핑 또한 중요하기에, 이를 표현할 수 있는 프로퍼티를 구성하였다.
본 논문의 의의는 다음과 같다. 역사서에서 본문의 내용을 대상으로 어떤 행위를 기본 단위로 하여 LOD를 발행하기 위해서는 역사서에 어떤 내용이 담겨 있으며 어떤 구성을 가지고 있는지 분석해야 한다. 그 분석에 있어 내용을 이루는 문장이 간단하여 사람이 쉽게 이해할 수 있다고 하여 기계도 자연스럽게 이해하는 것은 아니다. 아주 단순한 내용 하나를 기술하기 위해서도 많은 구문이 필요하기도 하다. 본 논문은 이러한 점에서 역사서의 내용 자체를 구체적으로 표현하는 방법을 연구하고 분석했다는 점에서 의미가 있다고 하겠다.
This dissertation aims to connect and integrate historical knowledge using linked open data (LOD). In Korea, a vast amount of historical material has been digitized through informatization projects and most of the resulting data can be utilized without any restrictions. However, despite this immense accumulation of data, those searching for relevant information end up wandering out into a sea of information since a large parts of the data are isolated from one another. To solve such problems, World Wide Web creator Tim Berners-Lee proposed the Semantic Web. The Semantic Web explicitly shows the significance of relationships between entities. On the Web, new facts are discovered and general knowledge can be acquired by deducing the dynamics between various entities by looking at their relationships to one another. LOD is one of the concrete ways to realize the Semantic Web. By publishing LOD, we can identify, connect, structure, and contextualize hidden knowledge to create meaning. However, LOD publication is currently concentrated in the areas of regular and standardized information. In other words, data transformed into LOD is mostly that which can be stored in standardized relational databases such as addresses or book metadata. Little effort has yet been made to publish LOD on the detailed content of historical texts.
This dissertation, which attempts to express the content of historical texts in LOD, consists of the following. First, the theoretical background and technical conditions for expressing historical knowledge is researched. Second, ways to express complex historical knowledge in an RDF triple is explored. Expressing historical knowledge with simple binary relations of RDF is no easy task. This challenge was handled by incorporating the concept of thematic relations used in syntax as a means to connect entities to one another. Third, LOD and an ontology model for the data was proposed as a method for connecting and integrating historical knowledge. To design an ontology model adequate for historical data, the key entities of the entire data of the Essentials of the Comprehensive Mirror (通鑑節要) were identified and data of the Five Dynasties and Ten Kingdoms period was transformed into LOD to validate the adequacy of the ontology model. Fourth, a knowledge network was proposed to connect historical knowledge more organically and in depth. The knowledge network connects one knowledge node with other relevant nodes to connect otherwise segmented information. A large part of this knowledge can be connected to each other by publishing historical knowledge as LOD, however, it will be difficult for the connections to reach in-depth knowledge. Consequently, knowledge that has been refined by scholars, like that in dictionaries, also needs to be published in LOD. This kind of refined knowledge can be used to meaningfully connect entities to one another as synonyms, antonyms, or in hierarchical relationships, while events and entities must also be connected in terms of content.
In summary, the significance of this research is as follows. Until now, knowledge has largely been expressed in the form of standardized data. However, consumers now demand a more complex level of knowledge which cannot be found by merely connecting isolated pieces of knowledge. In this sense, the research presented in this dissertation is meaningful in its attempt to integrate and propose a model for expressing complex knowledge found in historical texts.
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