본 연구에서는 인간언어공학에서의 활용을 위해 매우 이질적인 세종전자사전의 의미부류(SJSC)와 KorLexNoun 1.5(KLN)의 상위노드 간의 사상을 목표로, '의미 입자(sense grain)가 작은 개념체계(fine-grained ontology)' 간 귀납적이며 상향적인 수동 사상 방법론을 제안하였다. 동시에 이종 자원 간의 사상에 있어 각 의미체계의 이질성 때문에 발생하는 여러 가지 문제점을 살펴보고, 그 해결방안도 제안하였다. 두 이종 개념체계 간의 사상 방법은 SJSC의 단말 노드와 KLN의 Least Upper Bound(LUB)를 기본단위로 하여, 첫째, 어휘 분포를 이용하여 사상 후보군을 결정하고, 둘째, 계층 관계와 정의문과 용례를 이용하여 후보군들 간의 정확한 의미구분을 하며, 셋째, 상 하위-자매노드에 SJSC의 적정술어 및 정의문을 적용하여 LUB의 단계를 결정하고, 넷째, 양 의미체계의 계층관계를 비교함으로써 SJSC의 단말 노드와의 사상 여부를 판단하며, 마지막으로 KLN의 오류 및 전문용어 후보군은 사상에서 제외하였다. 이와같이 본 연구에서는 단계별 사상 준거의 설정에 있어 각 의미체계에 기술되어 있는 다양한 언어정보를 적극 이용하였는데, 이는 세밀한 수동 사상의 장점이라 할 수 있다. 본 연구에서 제안한 방법으로 사상한 결과, SJSC의 474개의 단말 및 비단말 노드와 KLN의 신셋(synset) 간에는 중복을 제외하고 6,487개의 LUB가 사상되었으며, 각 LUB의 하위노드를 포함해서는 모두 88,255개의 KLN 신셋이 사상되어 전체적으로는 97.91%가 사상되었다. 본 연구의 결과는 정교한 한국어 통사 및 의미 분석에 활용될 수 있을 것이다.