대문
역사 자료 텍스트의 전자적 기술에 의한 지식 관계망 구현 연구
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역사 자료 텍스트의 전자적 기술에 의한 지식 관계망 구현 연구
- 通鑑節要를 중심으로
목차
서론
그동안 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 자료가 축적될수록 정보를 찾는데 소비되는 시간 또한 점점 증가하게 되었다. 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 발견하게 되었다. 데이터 간의 연계와 무한 확장, 데이터 활용 주체 간의 협력, 다양한 조합·분석을 통해 가치를 창출하는 새로운 시대가 도래한 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. 연계 및 통합은 기본적으로 LOD을 기반으로 이루어진다. LOD로 발행한다는 것은 의미 없이 죽어있는 지식을 식별하고 ‘연결하고, 구조화시키고, 맥락화 시키면서 의미 있는 것을 만들어 내는 과정을 말한다.
그런데 기존의 LOD 발행은 대부분은 정형화되고 규칙적인 정보에 집중되어 있었다. 즉 주소 정보라든지 문화재의 메타데이터 등 전형적인 RDB 구조로 구축된 데이터가 집중적으로 LOD로 전환이 되었으며, 역사서에 등장하는 사건과 그 사건을 구성하고 있는 구체적인 내용에 대한 접근은 거의 이루어지지 않고 있었다.
본 논문은 이러한 역사적 지식을 표현할 수 있는 구체적인 방안에 관해서 연구하고 있다.
아울러 지식 관계망(Knowledge Network)을 제안한다. 지식관계망은 하나의 지식 노드와 관련된 다른 노드를 서로 연결해서 분절화된 지식을 의미적으로 연결해 주는 네트워크를 역할을 한다. 지식 관계망은 지식의 개별 노드와 노드를 연결해서 새로운 지식으로 이동할 수 있는 소통의 교점을 마련해 준다. 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. 지식 관계망을 통해서 기존 LOD로 해결할 수 없는 훨씬 더 다양하고 복잡한 지식으로 접근할 수 있게 될 것이며 새로운 정보로 접근할 수 있도록 해줄 것이다.
본론
통감절요 소개
본 연구에서 대상 자료로 삼은 『通鑑節要』가 조선 시대 지식인에게 끼진 영향은 적지 않다. 조선 시대에 사대부들은 한문 학습 과정에서 『通鑑節要』를 통해서 문리를 터득하였다. 『통감절요』에 나오는 고사는 문집에서도 숱하게 인용되고 있다. 특히 『通鑑節要』에 나오는 史評은 학자들에게 史觀을 정립하는 데 많을 도움을 주었다. 『통감절요』의 특징을 살펴보면 문장을 생략하거나 변형시켜서 문맥이 서로 이어지지 못하는 부분이 많으며, 심지어는 웬만한 사건이 통째로 빠져있기도 하다. 기타 연월의 착오와 사실의 와전은 이루 헤아릴 수 없다고 한다. 몇 일에 걸쳐서 발생한 사건도 한 줄로 요약하기도 하였다. 이러한 결함에도 불구하고 『通鑑節要』는 조선 시대 전 기간에 걸쳐 중국 역사에 대한 지식뿐 아니라 여러 학문에 걸쳐 수많은 정보를 제공해 온 기본 교재로서 역할을 하였다. 이런 현실을 감안해서 『通鑑節要』를 번역한 전통문화연구회에서 간행한 『역주 통감절요』를 대상 자료로 선택하였다.
『通鑑節要』를 대상 자료로 선택한 이유는 『資治通鑑』에 비해 내용이 매우 압축적이기 때문에 『資治通鑑』이 번다한 것에 비해 핵심적인 내용이 담겨 있기 때문에 오히려 사건을 중심으로 기술할 때 더 유리한다. 또한 『通鑑節要』는 司馬光의 『資治通鑑』, 朱熹의 『思政殿訓義 資治通鑑綱目』 등 외부 데이터와 연계시킬 수 있는 최적의 조건을 갖추고 있기 때문에 대상 자료로 선택하였다. 아래는 역주 통감절요의 번역 대상으로 삼은 판본이다.
[國立中央圖書館 所藏本] [서울大學校 奎章閣 所藏本]
문제의 제기
LOD는 링크드오픈데이터의 약자로 데이터를 공유하고 연결하자는 의미이다. 링크드 데이터의 문제점 정형화된 데이터 위주로 할 수밖에 없다. 시간과 비용의 문제 기술적인 한계 어려움
모든 지식을 서로 연결하여 이 가운데서 새로운 가치를 생산해 내자 데이터를 기름이라고 하였다.
지식을 표현하는 것이 단순히 이항 관계로는 표현할 수 없는 것들이 너무 많다. 정확하게 말하면 표현할 수 있는 것이 그렇게 많지 않다.
역사서에서 RDF 트리플을 이용하여 지식을 표현한다면 가능한 시나리오는 역사서에 나오는 주요한 사건이 언제 일어났는지 어디에서 일어났는지 원인은 무엇인지 등에 대해서 사전에 프로퍼티로 지정해 놓은 범위 안에서 표현할 수 있다. 더블린코어의 온톨로지에서 보면 책의 저자는 누구이고 언제 간행되었고 등 사전에 정해진 것만 담을 수 있다.
역사서의 경우에 조선왕조실록이 몇 책이고, 국보 몇 호이고, 언제 간행되었는지 등등의 메타데이터에 대해서는 충분히 담을 수 있는데 만약 본문 내용을 대상으로 표현한다면 거의 표현할 수 있는 방안이 없다.
지식을 통합과 연계한다는 측면에서 본문 문장을 RDF로 표현할 수 있는 방안이 필요하다. 단순히 표현할 수 있는 것 뿐만 아니라 표현 방법이 일관성이 있어야 한다. 누가 하더라도 동일한 결과를 가져올 수 있는 기준을 제시해야 한다. 역사서에 나오는 문장을 표현할 수 있어야 한다. 문장 뿐만 아니라 사건과 사건의
역사서에 나오는 행위와 상태를 중점적으로 표현하고자 하였다. 일종의 이벤트라고 할 수 있다.
역사서에 나타나는 모든 관계를 프로퍼티로 연결하는 것이 과연 적절한 방법인지
설계의 변화가 없이 수용해야 한다.
개체와 개체 사이에 발생하는 관계를 프로퍼티가 아닌 인스턴스로 표현하는 방법을 제안하였다. 인스턴스로 표현한다는 것은 클래스로 분류한다는 의미이다. 행위를 클래스로 표현한다는 것은 클래스를 잘 분류만 해 놓으면 개체와 개체를 연결할 때 복잡한 관계라도 쉽게 표현할 수 있다.
RDF 트리플
RDF 트리플이란?
온톨로지를 표현하는 언어로 사물과 사물의 관계를 주어-술어-목적어의 관계로 표현하는 것
간단한 RDF 트리플을 보면 다음과 같다.
정보를 주어-술어-목적어 구조로 기술하는 것이다.
아래 그림은 항우가 의제를 죽였다는 것을 표현한 RDF 그래프이다.
그런데 문제는 모든 지식을 이러한 단순한 이항 구조로 표현한다는 것을 불가능하다. 간단하게 설명해서 위의 항우가 의제를 죽였다는 것에서 우리는 언제와 어디서가 생각할 수 있다. 과연 언제 이러한 일이 발생했으며, 의제가 어디서 죽었을까 하는 의문이 당연히 생겨날 수 있으며, 그 답을 제시해 주어야 한다.
그러나 기존의 이항 구조의 RDF 트리플로는 이러한 내용을 표현할 수 없었다. 그래서 연구된 것이 공백노드와 미디에이터를 이용해서 표현하는 방법이다.
공백노드라면 특별한 의미를 지니지 않고 단순히 노드를 연결시키는 역할을 한다. 아래그름을 보자. 항우와 의제 사이에는 공백노드가 위치하고 있다. 그리고 공백노드와 의제가 죽은 위치나 시간을 장소, 대상, 발생시기라는 관계를 통해서 표현해 주었다.
아래 그림을 보면 역사서의 본문 내용을 RDF 트리플로 기술하려는 시도이며, 그 해결 방안으로 행위와 상태를 표현하는 서술어와 나머지 개체 간의 관계를 국어 통사론에서 사용하는 의미역을 도입하여 표현하였다. 의미역이란
온톨로지 설계
논항
의미적 완결성을 문장을 구성하기 위하여 서술어 기능을 가지는 어휘가 자신의 자리값(valency)과 의미격 틀(θ-frame)에 따라 문장에 나타날 것을 요구하는 필수 성분이다
의미역
한 문장이 완성되기 위해 꼭 필요한 문장 성분과 그 문장 안에 있는 동사나 형용사 등의 술어가 맺고 있는 의미적 관계
본 논문에서 적용한 의미역
연번 | 프로퍼티 | 속성 | 내용 |
---|---|---|---|
1 | action | AC | 구체적인 행위를 표현함 |
2 | agent | AG | 행위를 한 주체, 행동주 |
3 | effector | EF | 영향주 |
4 | companion | CO | 행위를 할 때 참여한 행위자 |
5 | patient | PA | 피동주, 사건에서 영향을 입는 것, 상태의 변화를 겪는 것 |
6 | theme | TE | 이동체, 대상 |
7 | manner | MA | 방법 |
8 | location | LO | 발생위치, 처소, 장소명사와 함께 처소를 나타낸다. |
9 | source | SR | 기점, 출발점 |
10 | route | RT | 경로, 지나온 경로 |
11 | goal | GO | 도착점, 처소의 변화, 상태나 자격의 변화 |
12 | direction | DR | 이동의 방향 |
13 | time | TM | 시간과 연계 |
14 | instrument | IN | 도구 |
15 | cause | CA | 원인 |
16 | degree | DE | 정도의 표현 |
17 | frequency | FR | 빈도의 표현 |
18 | quantity | QU | 수량의 표현 |
19 | role | RO | 자격, 역할의 표현 |
20 | content | CT | 내용의 표현 |
지식 관계망의 개념
역사서를 잘 구조화하여 LOD로 발행한다고 해서 어느 날 갑자기 새로운 지식이 발견되는 것은 아니다. 많은 지식이 축적되어야 자연스럽게 그 사이에서 새로운 가치를 발견해 낼 수 있을 것이다. 문제는 LOD를 구축하는데 많은 시간과 비용이 걸린다는 것이다.
지금까지 설명한 온톨로지 모델을 적용하여 역사적 지식을 LOD로 발행하면 상당수의 지식을 서로 연결할 수 있겠지만 학자들의 연구에 의해 정제된 심도 있는 지식의 수준까지 도달할 수는 없다. 그렇기 때문에 사전 등의 잘 정리된 지식을 LOD로 발행할 필요가 있다. 지식 관계망은 역사 자료의 연계 및 통합을 위해 설계한 온톨로지를 확장 및 보완한 개념으로 어휘 간 관계에 있어 정제화와 구조화, 계층화라는 세 가지 요소가 추가 혹은 강화된 개념이다. 지식 관계망(Knowledge Network)은 하나의 지식 노드와 관련된 다른 노드를 서로 연결해서 분절화된 지식을 의미적으로 연결해 주는 네트워크를 의미한다.
지식 관계망은 역사적 지식을 통합할 수 있는 모델을 제공하며, 어휘 간의 관계를 의미적으로, 내용적으로 엮을 수 있게 한다. 어휘 간의 관계를 의미적으로는 同義語, 類義語, 反意語 등 의미에 따른 관계를 엮어 주는 것이고, 내용적으로는 項羽의 字는 羽고 名은 籍이고, 愛妾은 虞姬이며, 누구와 천하를 놓고 다투었는지 등의 지식 간의 관계를 엮어 주는 것이다. 이러한 관계는 의미에 따라서 관계가 형성된 것이 아닌 내용 속에서 관계가 만들어진 것이다. 즉 項羽와 項羽와 관련된 정보는 필연적이지 않고 역사서의 내용에 의해 만들어진 관계인 것이다. 이러한 관계는 지금까지 연구된 학술적 성과 혹은 정제된 지식을 바탕으로 구축된다.
예를들어 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 RDF 트리플로 구축하는 것이다. 간단히 말해 역사서에서 얻을 수 없는 정제된 지식을 사전을 이용하여 보완하고 구조화(Structureing)한다는 의미이다.
계층화는 어휘 간의 텍사노미를 잘 형성하여 논리적 추론을 강화하고 대체 표현을 찾는데 도움이 될 수 있다. 지식 관계망은 기존 지식을 관련 있는 지식끼리 잘 엮어서 정리하고, 분류하고, 구조화 시킨 지식의 보고라고 할 수 있다. 지식 관계망은 내부의 지식과 외부의 지식을 소통시키는 역할을 한다. 지식 관계망을 통해서 관련된 외부 지식으로 이동하고, 반대로 외부 노드에서 지식 관계망을 매개로 하여 관련된 지식으로 접근할 수 있다. 지식 관계망을 통해서 기존 LOD로 해결할 수 없는 훨씬 더 다양하고 복잡한 지식으로 접근이 가능하게 될 것이며 새로운 정보로 접근할 수 있는 소통의 교점이 된다.
지식은 점차 한 곳에 집중되고, 통합되는 경향이 있다. 그것은 정확한 정보를 쉽게 찾고 싶다는 필요성에 부응한 결과이다. 지식 관계망은 기구축된 어휘 정보를 의미 중심으로 연계된 통합 서비스를 제공한다. 지식 관계망에서는 같은 개념이 서로 다르게 사용되는 용어, 용어 간의 의미가 일치하지 않음으로서 발생하는 정보의 단절을 방지하고 특정 개념에 대해 더욱 다양하고 폭넓은 지식으로 접근할 수 있게 해 준다.
인스턴스 생성
문맥 요소 태깅
통감절요 본문 중에 있는 개체명을 파악하기 위해 직접 역주 통감절요에 태깅을 하였다.
- 역주 통감절요의 자료량
구분 | 글자수 | 어절수 |
원문 | 872,179 | 122,733 |
번역문 | 1,716,971 | 401,715 |
각주 | 193,532 | 47,161 |
합계 | 2,782,682 | 571,609 |
대표명칭 정리
시간정보 정리
통감절요는 편년체 사서로 역사를 시간 흐름의 순서에 따라 기술하였다. 시간은 크게 연, 월, 일 등으로 구분할 수 있는데 대부분 년을 기본 단위로 하여 기술하였으며, 간혹 월일까지 기술하는 경우도 있다.
시간과 관련하여 문제가 되는 것은 통감절요가 자치통감을 극단적으로 축약을 하다보니 여러 날 혹은 여러 달에 걸쳐서 발생한 일도 한줄의 기사로 줄여버리는 경우가 있다.
그렇기 때문에 엄밀한 고증이 필요한 사서로써의 자격은 그리 크지 않다고 할 수 있다.
『通鑑節要』에는 시간과 관련하여 새로운 문제를 안고 있다. 『通鑑節要』는 『資治通鑑』을 축약하면서 서로 다른 날짜의 기사를 하나로 묶어서 여러 날에 거쳐서 일어난 사건이 마치 동일한 시점에 발생한 것으로 혼동할 수 있게 하였다.
예를들어
『通鑑節要』 卷之四十九 五代紀 後梁紀 太祖皇帝 [丁卯]唐天祐四年 기사에
“봄 3월에 唐나라 昭宣帝가 御札을 내려 梁나라에 황제의 지위를 禪讓하자, 梁王이 이름을 晃으로 고치고 황제에 즉위하여 국호를 梁이라 하고 昭宣帝를 받들어 濟陰王으로 삼았다.”
고 되어 있는데 이 한 줄은 『資治通鑑』에서
唐나라 昭宣帝가 어찰을 내려 後梁에 皇帝의 자리를 禪讓한 것은 907년 1월 27일의 일이고,
朱全忠이 이름을 朱晃으로 고친 것은 907년 4월 16일의 일이다.
황제에 즉위한 것은 907년 4월 18일이며, 국호를 梁이라고 하고 昭宣帝를 濟陰王으로 삼은 것은 907년 4월 22일이다.
그런데 『通鑑節要』에는 907년 봄 3월 기사에 이 4일의 기록을 묶어서 마치 하나의 기사처럼 기술하였다.
禪讓한 것과 濟陰王으로 삼은 내용 사이의 시간은 거의 3개월이나 떨어져 있다. 또 다른 기사로 『通鑑節要』 卷之四十九 五代紀 後唐紀 莊宗 [癸未]의 기사를 살펴보면
“겨울 10월에 唐主가 大軍을 거느리고 黃河를 건너 鄆州에 이르러서 梁나라 군대를 만나 一戰에 패퇴시키고, 추격하여 中都에 이르러서 그 성을 포위하니, 성에 수비가 없었다. 잠시 후에 梁나라 군대가 포위를 뚫고 나오자, 王彦章을 사로잡아 목을 베었다.”
로 되어 있다. 이 내용을 『資治通鑑』을 확인하면
後唐의 李存勖이 黃河를 건넌 것은 923년 10월 2일의 일이며,
鄆州에 도착한 것은 10월 3일의 일이다.
梁나라의 군대를 一戰에 패퇴시키고 王彦章을 사로잡은 것은 10월 4일의 일이며,
王彦章의 목을 벤 것은 10월 5일의 일이다.
4일 간의 사건이 하나의 문장으로 요약된 것이다.
동사의 어깨번호 확인
본 논문의 특징 중의 하나가 개체와 개체의 관계를 프로퍼티가 아닌 인스턴스로 표현하였다는 점이다. 여기서 관계는 대부분 행위나 상태를 의미한다. 즉 서술어에 의해서 표현하는 관계이다. 탄핵하다, 미워하다, 공격하다 등의 행위와 아름답다 등의 상태를 의미한다. 결국 이러한 서술어를 표현할 수 있다는 것은 문장을 표현할 수 있다는 것이다.
자원과 자원의 관계를 인스턴스로 표현한다는 것은 관계의 설정이 프로퍼티에 비해서 훨씬 자유롭다는 것을 의미한다. 예를들어 CIDOC-CRM 같은 표준에서 문화재를 기술하기 위해서 엔티티와 관계 프로퍼티를 미리 지정해 놓은 표준이 존재한다. 이 표준에 따라 문화재와 관련된 사항을 정리한다. 그런데 만약 표준에 정의되지 않은 새로운 관계가 발견될 수 있다. 이럴 경우에 프로퍼티를 새로 추가해야 한다. 실제로 CIDOC-CRM에서 표준이 변경될 때마다 새로운 관계가 추가되는 것을 확인할 수 있다. 그런데 이러한 관계를 인스턴스로 표현한다면 새로운 관계가 발견되더라고 기존의 클래스를 변경하거나 추가하지 않고도 클래스의 인스턴스값을 추가함으로써 관계를 표현할 수 있다. 즉 설계의 변경없이도 새로운 관계를 수용할 수 있다는 것이다.
관계를 인스턴스로 표현한다는 것은 동사와 형용사를 인스턴스로 사용해야 한다. 그러나 우리말 동사와 형용사는 동형이의어가 존재한다. 즉 형태는 같으나 그 의미가 다른 어휘가 많다는 의미이다. 이를 구분해 주기 위해서 본 논문에서는 표준국어대사전의 어깨번호를 적용한다. 아래 문장에서 이르다는
ㄱ. 項王이 스스로 탈출할 수 없음을 헤아리고는 그 기병들에게 이르기를 --이르다02
ㄴ. 吳起가 이르자 그에게 정사를 맡겨 정승으로 삼았다 --이르다01
ㄱ.은 말하다는 의미이고 ㄴ.은 도착하다는 의미이다. 같은 형태이면서 의미가 서로 다르기 때문에 이를 정확하게 구분해 주어야 한다.
의미역 부착의 예시
역사서의 본문 내용을 표현하기 위해 본문 중 출현하는 서술어와 나머지 개체의 관계를 의미역으로 표현하였다. 이를 RDF 트리플로 만들기 위해서는 복잡하지만 데이터 내에 직접 태깅하는 방법을 적용하였다. 아래 데이터를 보면 내용 중에 event라는 엘리먼트가 있으며 이 엘리먼트 내에는 VV, EF, PA, TE 등의 속성이 있다. 이 속성은 행위나 상태를 나타내는 서술어와의 관계를 표현하는 것으로 온톨로지에서 eventRole라는 오브젝트 프로퍼티로 변환이 된다. 이 방법은 관계의 검증을 쉽게 할 수 있다는 장점이 있다. 만약 관계를 표현하는데 데이터를 보면서 엑셀에서 정리한다면 한번 추출된 데이터는 원 데이터와 격리된 별개의 데이터이기 때문에 사람들이 그 자료를 활용하여 무엇인가를 할 수가 없다. 또한 검증하는 것도 쉽지 않다. 원래 위치를 찾는 것 자체가 난해한 일이 될 것이다. 그러나 이 방법을 사용하면 데이터 내에 모든 정보가 다 들어 있기 때문에 검증이 쉬우며, 누구든지 관심이 있는 사람이라면 가져다가 새롭게 수정하거나 활용할 수 있다.
<place id="" name="浙東">浙東</place> 지방이 <event VV="소란하다" EF="浙東">소란하였는데</event> <position id=" 安南都護">安南都護</position> <person type="" name="王式" S="王式" P="position" O="安南都護">王式</person>이 <event VV="토벌하다" AG="王式" PA="裘甫">토벌하여</event> <event VV="평정하다" AG="王式" TE=" 浙東 ">평정하였다</event>
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- 연구논문 다운로드(HWP) : [1]
이벤트의 검증
XML 문서 내에 여러가지 속성으로 이벤트를 표현했는데 이러한 복잡한 구조로 태그가 제대로 부착되었는지 확인하는 것을 쉽지 않다. 그렇기 때문에 쉽게 검증할 수 있는 방법이 필요하다. 논 연구에서는 XSL을 적용하여 관계를 쉽게 확인할 수 있는 방법을 사용하였다. XML 문서 내에 있는 태그 요소를 색상과 부호를 이용하여 가독성이 있게 구분해 주고, event는 관계를 표현하여 구체적인 관계를 파악할 수 있게 하였다. 이 방법으로 전체 데이터의 관계와 이벤트를 확인하였다.
LOD 발행
팀 버너즈 리의 LOD 발행 원칙
1. URI를 이용하여 자원을 식별하라.
2. HTTP(프로토콜)를 이용하라.
3. RDF 또는 SPARQL 등의 표준화
3. 다른 자원으로의 연결(link)한다.
LOD 발행
LOD 발행 절차
Model 단계
Generate 단계
URI 부여
Store 단계
Publish 단계
활용 방안
[테스트]
- 데이터셋 통계 :
제목 | 내용 |
---|---|
Last Update | 2017-04-23 |
Number of Statements | 1,312,187 |
Number Of Entities | 15,084 |
클래스 |
지식 관계망 구축
- 데이터셋 다운로드 :
제목 | 내용 |
---|---|
OWL 파일 다운로드 | 다운로드 |
통감절요 원시 데이터 다운로드 | 통감절요 개체명 마크업 데이터 다운로드 |
통감절요 RDF 마크업 데이터 다운로드 | 역사 이벤트 OWL 다운로드 |
통감절요의 시각화
일반적인 자료를 RDF 트리플로 만들 경우에 RDF 트리플은 자원과 자원의 주어-술어-목적어의 단순한 구조로 표현했기 때문에 시각적 표현도 어렵지 않게 가능하다. 그러나 역사자료의 경우 시간이라는 요소 때문에 여러가지 시각적으로 표현할 수 있는 것이 제한이 될 수 밖에 없다. 그 이유는 역사 자료의 경우 시간의 흐름에 따라 관계가 변할 수 있는 시간과 공간을 한꺼번에 표현할 수 있는 적절한 방법이 알려지지 않았기 때문이다. 그렇지만 역사 자료에서도 정적인 관계와 일부 동적인 관계의 표현을 시도해 보았다.
역사적 배경 황소의 난이 발생하면서 세력이 대단했었는데 황소의 부장 중에 주온이라는 사람이 당나라에 항복하면서 황소의 난은 진압이 되게 된다. 당나라 소종 때 주온에게 전충이라는 이름을 하사했는데 이 주전충이 소종을 죽이고 당 애제를 세운다. 애제는 결국 주전충에게 선양을 하게 되고 주전충은 後梁을 건국한다. 주전충을 얼마 안있어 애제를 독살한다. 주전충의 양자가 주우문이 있었는데 주전충이 이 양자를 좋아하여 제위를 주우문에게 물려주려고 하였으나 서자인 朱友珪가 馮廷諤을 시켜 주전충을 시해하고 황제에 오른다. 이것을 본 3남 朱友貞이 위박군을 포섭하여 결국 朱友珪를 죽이고 대신 황제에 오른다. 그러나 朱友貞더 얼마 안 있다가 後唐 莊宗 李存勖의 침입으로 결국 자살하면서 後梁은 끝이 난다. 李存勖의 아버지는 李克用인데 李克用은 새로운 나라를 세우지 않았으나 결국 李存勖은 後唐을 건국한다. 李克用에게는 양자인 李嗣源이 있었는데 뒤에 李嗣源이 반란을 일이키면서 쫒기던 李存勖은 유시에 맞아 죽는다. 그래서 李嗣源이 황제에 오른다. 李嗣源이 죽자 3男인 李從厚가 황제가 되었는데 얼마 후 양자인 李從珂가 반란을 일으켜 황제가 된다. 李從珂는 李從厚를 살해한다. 李從珂는 원래 石敬瑭하고 경쟁하는 관계였는데 李從珂는 石敬瑭이 두려워 권력을 뺏으려고 했다. 石敬瑭은 부장인 劉知遠이 반역을 권하자 결국 石敬瑭은 거란의 도움을 받아 군사를 일이킨다. 石敬瑭에게 패한 李從珂는 불 속에 뛰어 들어 자살하고 만다. 이렇게 하여 後唐이 멸망하고 後晉이 건국된다. 石敬瑭이 죽자 조카인 石重貴이 황제가 되었는데 어린 石重貴은 劉知遠을 의심한다. 劉知遠이 걱정하자 부장인 郭威가 자립을 권하자 결국 劉知遠는 자립하여 後漢을 건국하다. 石重貴는 거란을 잘 섬기지 못하여 결국 거란의 침입으로 황제의 자리에서 물러나게 된다. 劉知遠이 죽자 아들인 劉承祐가 황제가 되었는데 황제에 오르자 고명대신을 죽이게 된다. 이에 외방에 있던 郭威는 반란을 일으켜서 劉承祐은 전쟁 도중에 난군에 시해당한다. 郭威는 조카인 劉贇을 황제로 세웠으나 얼마 안있어 郭威은 劉贇을 폐하고 後周를 세운다.
SPARQL
Linked Data를 외부로 공개하고 HTTP를 통해 유통하기 위해서는 외부의 응용 서비스나 데이터와의 접점 제공을 위한 SPARQL Endpoint가 필요하다.
조직-인사 아카이브는 김바로에 의해 만들어진 조직-인사 온톨로지를 기반으로 규장각한국학연구원본 《구한말 관보》과 국립중앙도서관본 《구한국 관보》의 1895년부터 1910년 근대 학교 제도 및 인사 자료를 RDF(Resource Description Framework)로 기술하였다.
본 데이터는 저작자표시-동일조건변경허락 4.0 국제 (CC BY-SA 4.0)의 조건을 따르고 있다.
데이터 모델의 상세 스펙은 OWL DOC, 모델 시각화는 VOWL, 연구논문은 Google Docs 등을 통하여 살펴볼 수 있다.
SPARQL
제도와 인사의 관계성 데이터 아카이브 SPARQL Endpoint: 바로가기
LOD는 데이터를 각각 연계하고(Linked Data), 이를 오픈된 RDF 형식으로 웹상에 개방 및 연계해서(Outlink) 상호 공유함으로써(Linked Open Data) 새로운 가치를 창출
역사와 관련된 정보를 LOD로 발행함으로써 자료간 연계가 어느 정도 이루어진다. 기존에 정형황된 데이터나 메타데이터를 중심으로 한 LOD 서비스에서 탈피하여 역사적 지식을 전달하기 위한 방법으로 행위와 상태를 중심으로한 LOD 서비스를 제공한다. 이를 위한 구체적인 방법은 국어 문법에서 사용하는 의미역 개념을 RDF 트리플 구축에 적용할 것을 제안하였다. 그러나 LOD를 통해 관련된 정보에 접근할 수는 있으나 그 정보에 대한 의미와 깊이를 파악하기에는 한계가 있다. 이를 보완하기 위한 방법으로 정제된 지식의 보고인 사전 등에서 수집한 어휘 간의 관계 즉 同義語, 反意語 등의 의미론적 연관 관계와 역사의 주체인 인물 간의 관계, 인물과 사건 등을 정밀하게 정제하여 RDF로 구축하는 것이다. 관련된 정보의 연결은 가능하나 하나의 지식으로써 연계는 요원함
제도와 인사의 관계성 데이터 아카이브 연구 서론
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사건 이벤트 데이터 온톨로지
// 五代十國 시대에 황제를 시해한 사람은?
// 서울시LOD와 연계하여 관립교동보통학교에서 승계된 현재 학교의 한글, 영어, 중국어 이름을 출력하라.
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select distinct ?dynasty ?agent ?personStatus ?person ?action ?patient ?event2
where {
?period rdf:type kno:Period .
?period kno:hasComponent ?dynasty .
FILTER regex( str(?period),"五代十國")
?person kno:nationality ?dynasty .
?event2 kno:agent ?person .
?person kno:hasStatus ?personStatus .
?event2 kno:action ?action .
?event2 kno:patient ?patient .
?event1 kno:theme ?event2 .
?event1 kno:agent ?agent
}
// 馮廷諤이 어떤 行爲를 했는지 찾는 쿼리?
// 구한말 학교의 시기별 경위도 좌표를 출력하시오.
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select *
where {
?event kno:agent ?agent .
?event kno:action ?action .
?event kno:patient ?patient .
FILTER regex( str(?agent ),'馮廷諤' )
}
// 朱全忠이 蔣玄暉를 시켜 唐昭宗을 시해했음을 조회하는 쿼리
// 조직(학교) 이름을 모두 출력하라.
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PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
select distinct ?agent ?action1 ?agent2 ?action2 ?patient
where {
?event1 kno:agent ?agent .
?event1 kno:action ?action1 .
?event1 kno:theme ?event2 .
?event2 kno:agent ?agent2.
?event2 kno:action ?action2 .
?event2 kno:patient ?patient .
FILTER regex( str(?action2),"시해하다" ).
FILTER regex( str(?patient),"昭宗" )
}
// 912년에 발생한 사건을 조회하는 쿼리
// 한글로 된 조직(학교) 이름을 모두 순차정렬로 출력하라.
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select ?agent ?action ?patient
where {
?event kno:agent ?agent.
?event kno:time kno:912.
?event kno:action ?action.
?event kno:patient ?patient
}
// 朱友貞과 朱友珪의 관계를 조회하는 쿼리
// 한자로 된 조직(학교) 이름을 모두 역순정렬로 출력하라.
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PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
select *
where {
{kno:後梁郢王朱友珪 ?x kno:後梁末帝朱友貞.}
}
결론
역사적
참고자료
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