구조적 학술용어사전 기반 온톨로지 구축론

책 소개

서 문 학술용어는 그 용어의 기본적 내용과 성질을 나타내는 내포적 속성 개념과 그 용어의 구체적 예시나 연관관계를 나타내주는 외연적 속성 개념을 통해 정의된다. 따라서 동일한 개념범주를 갖는 학술용어는 공통된 속성들을 통해 정의하는 것이 가능하다. “구조적 학술용어사전”이란 학술용어를 동일한 속성을 가진 개념범주에 따라 분류하고, 그 범주가 가지는 공통적인 내포적, 외연적 속성을 설정한 다음, 그 속성에 따라 해당 학술용어 하나하나의 의미를 체계적으로 정의하는 사전을 말한다. 연구문헌의 수가 빠른 속도로 증가하고 연구 주제 또한 복잡하고 다양해짐에 따라, 유사하거나 동일한 연구주제의 연구성과물 사이에 나타나는 의미적 연관관계를 파악하는 것은 오늘날 연구자에게 있어 연구 수행에 앞서 해결해야 할 중요한 정보문제가 되었다. 이른바 구조적 학술용어사전 구축의 ‘외재적’ 필요성은 바로 이러한 정보문제로부터 비롯된다. 연구성과물의 주제 용어들을 개념범주별로 분류하여 내포적, 외연적 속성을 설정하고, 개념범주별 속성에 따라 해당 주제 용어 하나하나의 의미를 분석하여 정의한 ‘구조적 학술용어사전’ 데이터베이스를 구축한 다음, 이를 토대로 개념범주별 속성 간, 용어 간에 나타나는 연관관계를 설정해서 이로부터 추론 규칙을 생성시킬 경우, 의미적 연관 검색이 가능한 학술용어 지식베이스가 생성되어 각각의 주제 용어가 속해 있는 연구성과물 간의 의미적 연관관계를 파악하는 것이 가능하기 때문이다. 연구자는 이러한 지식조직체계의 도움으로 까다로웠던 정보문제를 보다 쉽게 해결할 수 있을 것이다. 구조적 학술용어사전의 ‘내재적’ 필요성은 전통적 용어사전이나 시소러스와 같은 기존의 지식조직체계(통제어휘 개념체계)가 가지는 용어 간 의미 구조의 불명확성, 개념에 대한 본질적 속성 파악의 어려움, 의미론적 정보검색 및 추론 기능 제공의 어려움을 극복하기 위한 것을 그 배경으로 한다. 기존의 지식조직체계에 해당하는 용어사전이나 색인집 그리고 지금까지 구축된 시소러스는 오늘날의 연구자들이 지니는 정보문제를 해결하는 데에 많은 한계를 가지고 있다. 대부분의 용어사전은 해당 학문 분야의 전문용어를 단순하게 정의하는 형식을 벗어나지 못하고 있으며, 용어 간의 관계를 보다 상세하게 정의하기 위해 구축한 시소러스 역시 상위개념, 하위개념, 연관개념 만을 정의하는 조직체계 상의 한계를 지니고 있어, 학술용어가 지니는 풍부한 내포적, 외연적 의미를 수용하는 것이 불가능하다. 따라서 오늘날의 연구자들이 해결해야 할 정보문제인 해당 연구분야의 학술적 이해형성을 지원하기 위해서는 단순한 구조를 가지고 있는 용어사전이나 시소러스와 같은 기존 지식조직체계의 한계를 극복하고, 궁극적으로는 의미적 연관검색이 가능한 지식베이스로 발전시켜 나갈 수 있는 새로운 형식의 지식조직체계, 즉 구조화된 학술용어사전을 토대로 한 데이터베이스를 구축하는 것이 필요하다. 구조적 학술용어사전 데이터베이스를 구축하기 위해서는 용어를 어떻게 선정할 것인지, 이를 개념범주별로 분류할 수 있는 텍사노미는 어떻게 구성할 것인지, 각 개념범주별 속성은 어떻게 체계화할 것인지, 데이터베이스 구축을 위한 시스템은 어떻게 구성해야 할 것인지 등에 관한 문제들이 해결되어야 한다. 또한 구축된 데이터베이스를 의미적 연관검색이 가능한 지식베이스로 발전시키고 이를 활용하기 위해서는 속성들과 용어들 사이에서 나타나는 다양한 의미적 연관관계와 관계술어를 어떻게 설정할 것인가, 관계형 데이터베이스를 온톨로지 언어로 어떻게 변환할 것인가, 추론 규칙은 어떻게 생성할 것인가 등에 관한 문제들을 해결해야 한다. 따라서 구조적 학술용어사전 데이터베이스의 구축에는 전문 인력의 노력이 많이 요구될 뿐 아니라 시간과 비용 또한 많이 소요된다. 이 책은 기본적으로 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 2012년 9월 1일부터 2015년 8월 31일까지 수행된 토대연구사업 “인문사회 및 복합학 분야 연구성과물의 지식지도 형성을 위한 구조적 용어사전 지식베이스 구축” 연구(NRF-2012S1A5B4A01035131)를 통해 “Structural Terminology Net(STNet, http://stnet.re.kr, http://structerm.org)”을 구축하면서 얻은 연구성과와 경험을 다루고 있다. 이 연구를 수행하기 위하여 성균관대학교 정보관리연구소에 소속된 공동연구원, 연구전임인력, 연구보조원 등 43명의 인력이 참여하여 힘을 모았다. 따라서 이 책은 연구 사업에 참여한 연구진의 공동연구의 소산이다. 특히 이 책의 공동저자인 김비연, 민혜령, 송민선, 이승준 연구원이 중요한 역할을 맡아 각각의 몫을 훌륭히 감당해 주었다. 이 책은 이들이 STNet의 구축 과정에서 마주친 문제들을 해결하기 위해 연구한 결과를 발표한 논문의 초고를 다듬고 STNet 구축지침서를 보완하여 새롭게 구성한 것이다. 이 책에서 제시하는 구조적 학술용어사전 “STNet”은 지식조직체계의 새로운 모형이라는 점에서 실험적이라고 할 수 있다. 특히 의미 검색을 위한 추론 시스템 개발에 관한 대부분의 선행 연구들이 특정 도메인의 온톨로지 구조와 추론 규칙을 형성한 후 시스템을 구성해 가는 하향식 방법론을 취하는 것과 달리, 이 책은 관계형 데이터베이스를 구축한 후 이를 온톨로지 언어로 변환하고 추론 규칙을 생성하여 의미 검색에 적용하는 상향식 모형을 제시하고 있다는 점에서 차별성을 지닌다. 책의 구성은 크게 구조적 학술용어사전의 기본 원리, 구축 방법론, 활용 및 부록(구축 지침서)으로 이루어져 있다. 제1장에서는 학술용어를 구조적으로 정의하고 이를 지식베이스로 발전시키는 프로세스를 이해하는 데 필요한 지식조직체계, 용어선정, 지식구조, 관계술어의 기본 원리를 다루었다. 제2장은 STNet 구축 사례의 경험을 토대로 작성한 구조적 학술용어사전 데이터베이스 구축 방법론이다. STNet 데이터베이스의 구축 절차와 시스템, 용어의 수집과 선정 방법, STNet의 개념범주(클래스)설정과 개념속성 구조화 방법, STNet의 기본관계 설정과 연관관계 유형화 방법을 기술하였다. 제3장에서는 구조적 학술용어사전을 의미 검색에 활용하는 것과 관련하여, STNet을 테스트베드로 삼아 수행한 관계형 데이터베이스의 온톨로지 변환과 추론 규칙 생성에 관한 연구 내용을 재정리하여 소개하였다. 2016년 6월 대표저자 고영만

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