역사지리 온톨로지 모델링과 시맨틱 데이터로의 전환 = Historical Geographic Ontology Modeling and Transition to Semantic Data

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study examines the characteristics of historical geographic descriptions to clarify the specificities of historical geographic information and explores methods for transforming this information into semantic data suitable for humanities knowledge modeling in an AI environment. Historical geographic information possesses unique complexities, including shifts in categorical organization, the organic evolution of place names, gaps in spatio-temporal records, and ambiguities in locating historical sites. In this regard, this paper identifies the limitations of existing historical geographic information systems built on Relational Databases (RDB) and XML, and proposes ontology design strategies to overcome these constraints. Notably, this research integrates Large Language Models (LLMs) into the ontology construction process to verify their effectiveness. Through experiments conducted on the text of DaedongJiji, the LLM demonstrated a significant ability to grasp the organizational structure and descriptive patterns of the geographical records to design classes and properties. This proves its high potential as an auxiliary tool for preliminary data structuring. In conclusion, this study suggests that historical geographic ontologies should pursue a ‘Multi-layered Historical Geographic Ontology’—a hybrid modeling approach that combines the precise source criticism and spatio-temporal identification of human researchers with the contextual understanding of LLMs. This approach will facilitate the advancement of fragmented historical geographic information into meaning-centered triple data, thereby ensuring the interoperability of humanities data and the precision of inference-based retrieval.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 역사지리정보 기술(記述)의 특성을 검토하고, 이를 통해 역사지리정보의 특수성을 밝혀, 역사지리정보를 AI 환경의 인문 지식 모델링에 적합한 시맨틱 데이터로 전환하는 방안을 고찰하였다. 역사지리정보는 편목 편재의 변화, 지명의 유기적 변천, 시공간 기록의 공백, 현 위치 비정의 모호성 등 고유한 특수성을 지닌다. 이에 본고는 기존의 관계형 데이터베이스(RDB) 및 XML 기반으로 구축된 역사지리정보의 한계를 지적하고, 이를 보완하기 위한 온톨로지 설계 전략을 제시하였다. 특히 최근 비약적으로 발전한 거대언어모델(LLM)을 온톨로지 구축 공정에 도입하여 그 실효성을 검증하였다. 󰡔대동지지(大東地志)󰡕 텍스트를 대상으로 실시한 실험에서, LLM은 지리지의 편목 체계와 기술(記述) 방식을 유의미하게 파악하여 클래스 및 속성을 설계하는 능력을 보여, 사전 구조화 작업에서의 보조 도구로서 높은 가능성을 입증하였다. 결론적으로 역사지리 온톨로지는 인간 연구자의 정밀한 사료 비판과 시공간 비정 성과가 담긴 역사 GIS 레이어를 토대로 하되, LLM의 문맥 파악 능력을 결합한 하이브리드 모델링인 ‘역사지리 다층 구조 온톨로지’를 지향해야 한다. 이는 문헌 간 파편적인 역사지리정보를 의미 중심의 트리플 데이터로 고도화함으로써 인문학 데이터의 상호 운용성과 추론 검색의 정확성을 확보하는 방안이 될 것이다.