• 동양고전연구
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• 제70호
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• pp.303-345
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• 2018

이 논문은 조선시대 과거급제자 명단인 방목의 디지털화 작업이 한 개인의 사회적 배경과 혈통에 대한 정보를 알려주는 것을 뛰어넘어, 양반 사이의 다양한 관계망을 파악하는 자료로서 어떻게 이용할 수 있는지를 보여주는 것이다. 디지털 인문학에서 조선시대 과거 합격자의 명단인 방목은 대단히 흥미로운 자료다. 이 자료를 기반으로 조선시대 사회상을 엿볼 수 있다. 한국학중앙연구원은 방목의 각종 데이터를 XML 문서로 만들어 데이터베이스를 구축 운영하고 있어, 필요한 항목을 추출하고 다양한 통계 자료를 만들 수 있다. 또 방목 데이터와 족보 데이터를 연결한다면 혼인 관계와 지역 연고, 당파 등 한 개인과 지역 사회에 대한 중층적인 스토리텔링을 구현할 수도 있다. 이미 한국학중앙연구원에서는 2005년부터 현재까지 문과방목 무과방목 사마방목 잡과방목의 디지털화를 완료하였다. 이 작업의 결과는 현재 '한국역대인물 종합정보시스템'에서 이용할 수 있다. 조선시대 다양한 과거급제자의 명단을 망라한 이 작업으로 조선시대 지배엘리트로부터 전문직 중인의 명단을 확보할 수 있게 되었다. 그럼에도 아직 이 작업결과를 통해 의미 있는 활용들이 일어나지 못하고 있다. 이 논문은 낱낱이 흩어져 있는 개인 정보들을 디지털 인문학이라는 학문적 접근을 통해 개인의 생애와 그 개인이 몸담은 사회의 심층을 들여다보는 창구로서 어떻게 활용할 수 있는지를 제시하고자 한다. 그래프 데이터베이스에 방목 데이터를 입력하면 급제자가 노드(node)가 되고 각 노드간 친족 관계와 혼인 관계를 시각적으로 살펴 볼 수 있다. 급제자들 상호 간의 인적 관계뿐만 아니라 여기에 족보 데이터를 추가하면 다양한 혼인 관계를 바탕으로 조선시대 문벌 가문의 단초를 한 눈에 알 수 있다.

• 동양고전연구
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• 제69호
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• pp.115-146
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• 2017

본고는 조선시대 선생안의 디지털 아카이브를 위한 온톨로지(Ontology) 설계에 관한 연구이다. 선생안(先生案)은 조선시대 각 관청에서 소속 관원(官員)의 인적사항 및 인사이동을 기록한 일종의 인명부(人名簿)이다. 일반적으로 관원의 성명(姓名), 생년(生年), 자(字), 본관(本貫) 등의 인적사항 정보와 관직(官職), 제배일(除拜日), 도임일(到任日), 체임일(遞任日), 체임사유(遞任事由) 등의 인사이동 정보가 기록되어 있다. 현전(現傳)하고 있는 선생안은 국 내외 도서관 및 박물관에 소장되어 있으며 그 수는 176종으로 알려져 있다. 이 중에서 한국학중앙연구원 장서각에 소장된 47건의 선생안을 대상으로 선생안의 내용 및 구조를 검토하고, 선생안의 소장처, 선생안 기록 주체인 관청, 기록된 관직, 관원 등 관련 있는 주변의 내용을 담아낼 수 있는 온톨로지를 설계한다. 조선시대 선생안 온톨로지는 실물자료인 선생안 소장정보와 선생안에 기록된 내용의 특징을 반영해 관원, 관청, 인사이동에 초점을 맞추어 설계하였다. 온톨로지 설계는 대상자원을 클래스(Class)로 범주화 하고, 범주에 속하는 개체들(Individuals)은 공통의 속성(Attribute)를 갖도록 하였다. 그리고 각각의 개체들은 다른 개체와의 관계(Relation)를 명시적으로 표현할 수 있는 의미적인 관계어를 정의하였다. 클래스는 '선생안', '인물', '관청', '관직', '장소', '과거(科擧)', '기록', '개념' 등 8개로 범주화하였다. 관계, 속성의 설계는 기존에 설계되어 활용되고 있는 '더블린코어(Doublin Core)', '유로피아나데이터모델(Europeana Data Mode)', 'CIDOC-CRM', '과거 합격자 데이터베이스를 위한 데이터 모델' 등의 어휘를 참조하여 설계하였다. 기존 데이터모델에서 설계한 어휘를 사용한 경우에는 해당 데이터모델의 이름 공간(Namespace)을 사용하였으며, 필요한 경우 필자가 관계를 정의하였다. 설계한 온톨로지는 명릉선생안(明陵先生案)으로 구현 예시를 보이고, 하나의 선생안에서 다수의 선생안으로 대상을 확대하여 정보를 입력하였을 때 기대되는 효과와 활용 방안에 대해 모색해 보았다. 조선시대 선생안 온톨로지는 현전하는 선생안 176종 모두를 검토하여 설계된 것이 아니기 때문에 완벽한 온톨로지로써 기능하기에는 무리가 있다. 지속적으로 선생안의 정보가 입력되는 과정에서 온톨로지 모델의 수정 및 보완이 필요하며, 그 지향점은 선생안에 기록된 정보들을 체계적으로 정리하기 위한 것도 있지만, 선생안에서 확인되는 인물, 관직 등의 정보 요소가 이미 서비스 구축 되었거나, 향후 제작될 조선시대 인물에 관한 데이터베이스 혹은 아카이브와 연계될 수 있는 것도 고려해야 할 것이다. 조선시대 선생안 온톨로지로 입력된 정보는 조선시대 관청 운영과 인사시스템을 볼 수 있는 일면으로 활용되고, 이미 구축된 여타 조선시대와 관련된 데이터베이스와 연계되어 조선시대의 정치 경제 사회 문화를 종합적으로 이해하는 자료의 하나로 기능하기를 기대한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.49-63
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• 2008

RDF는 W3C의 시맨틱 웹에서 사용하는 기본적인 온톨로지 모델이다. 그리고 더욱 다양한 온톨로지 관계를 정의하는 OWL은 이러한 RDF 기본 모델을 확장한 것이다. 최근 Jain과 Farkas는 RDF에 대한 RDF 트리플에 기반을 둔 접근 제어 모델을 제시하였다. 그들 연구의 초점은 RDF 온톨로지 데이터에서 고려해야 하는 추론에 의한 접근 권한 충돌 문제를 소개한 것이다. 비록 RDF 모델이 XML로 표현되지만, 기존의 XML 접근 제어 모델을 RDF에 적용하기 어려운 것이 바로 이러한 RDF 추론 때문이다. 하지만, Jain과 Farkas는 그들의 연구에서 먼저 RDF 접근 권한 명세시의 권한 전파가 RDF 상/하위 온톨로지 개념에 대하여 어떻게 이루어지는 지를 정의하고 있지 않다. 이것이 중요한 이유는 추론에 의한 권한 충돌의 문제는 결국 권한 명세시의 권한 전파와 권한 추론시의 권한 전파 사이에서의 충돌 문제이기 때문이다. 본 논문에서는 먼저 RDF 트리플에 기반을 둔 RDF 접근 권한 명세 모델에 대하여 자세히 소개한다. 다음으로 이러한 모델을 바탕으로 RDF 추론 시의 권한 충돌 문제를 자세히 분석한다. 다음으로 권한 명세시의 권한 충돌 여부를 신속히 조사하기 위하여 포함 관계 추론과 관련한 그래프 레이블링 기법을 이용하는 방법을 간략히 소개한다. 마지막으로 Jain과 Farkas 연구와의 비교 및 제안된 충돌 발견 알고리즘의 효율성을 보이는 몇 가지 실험 결과를 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2012

최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.111-123
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• 2013

개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.19-33
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• 2013

본 논문에서는 네트워크 기반 대용량의 자원들을 효율적으로 검색하기 위해 사용자의 요구사항에 기반해 검색에 요구되는 태그들 간의 의미론에 기반한 동적 가상 온톨로지(Dynamic Virtual Ontology using Tags: DyVOT)를 추출하고 이를 이용한 동적 검색 방법론을 제안한다. 태그는 소셜 네트워크 서비스를 지원하거나 이로부터 생성되는 정형 및 비정형의 다양한 자원들에 대한 자원을 대표하는 특성을 포함하는 메타적 정보들로 구성된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 태그들을 이용해 자원의 관계를 정의하고 이를 검색 등에 활용하고자 한다. 관계 등의 정의를 위해 태그들의 속성을 정의하는 것이 요구되며, 이를 위해 태그에 연결된 자원들을 이용하였다. 즉, 태그가 어떠한 자원들을 대표하고 있는 지를 추출하여 태그의 성격을 정의하고자 하였고, 태그를 포함하는 자원들이 무엇인지에 의해 태그간의 의미론적인 관계의 설정도 가능하다고 보았다. 즉, 본 연구에서 제안하는 검색 등의 활용을 목적으로 하는 DyVOT는 태그에 연결된 자원에 근거해 태그들 간의 의미론적 관계를 추출하고 이에 기반 하여 가상 동적 온톨로지를 추출한다. 생성된 DyVOT는 대용량의 데이터 처리를 위해 대표적인 예로 검색에 활용될 수 있으며, 태그들 간의 의미적 관계에 기반해 검색 자원의 뷰를 효과적으로 좁혀나가 효율적으로 자원을 탐색하는 것을 가능하도록 한다. 이를 위해 태그들 간의 상하 계층관계가 이미 정의된 시맨틱 태그 클라우드인 정적 온톨로지를 이용한다. 이에 더해, 태그들 간의 연관관계를 정의하고 이에 동적으로 온톨로지를 정의하여 자원 검색을 위한 동적 가상 온톨로지 DyVOT를 생성한다. DyVOT 생성은 먼저 정적온톨로지로부터 사용자 요구사항을 포함하는 태그를 포함한 부분-온톨로지들을 추출하고, 이들이 공유하는 자원의 정도에 따라 부분-온톨로지들 간의 새로운 연관관계 여부를 결정하여 검색에 요구되는 최소한의 동적 가상 온톨로지를 구축한다. 즉, 태그들이 공유하는 자원이 무엇인가에 의해 연관관계가 높은 태그들 간에는 이들의 관계를 설명하는 새로운 클래스를 가진 생성된 동적 가상 온톨로지를 이용하여 검색에 활용한다. 온톨로지의 인스턴스는 자원으로 정의되고, 즉 이는 사용자가 검색하고자 하는 해로서 정의된다. 태그들 간의 관계에 의해 생성된 DyVOT를 이용해 기존 정적 온톨로지나 키워드 기반 탐색에 비해 검색해야 할 자원의 량을 줄여 검색의 정확성과 신속성을 향상 시킨다.