컴퓨터에 의한 지능형 의미기반 지식/정보의 자동처리를 위해서는 사람이 보유하고 활용하는 상식을 포함한 지식을 정형화하고 체계적으로 표상하여 컴퓨터에게 이해시키고 활용할 수 있도록 하여야 한다. 이의 필요성은 각 분야에서 널리 공감되고 있고 온톨로지라는 지식/정보 표현 포맷으로 그 표상 형식이 수렴되고 있다. 그러나 사람이 가지고 있는 지식과 정보는 매우 비정형적이고 때로는 모호한 개념에 기반하고 있어, 이를 정형화하기가 어렵다. 본고에서는 비질료적인 개념에서 직접 온톨로지를 구축하지 않고 개념을 그대로 사상한다고 여겨지는 언어기호 간의 관계로부터 온톨로지를 구축하는 방법론을 논의한다. 기존의 개념분류체계에서 고찰된 개념간의 관계와 언어학적으로 규명된 어휘 간의 관계가 밀접히 일치함을 보이고 바로 활용할 수 있는 자료가 풍부한 어휘 간의 관계로부터 온톨로지를 구축하는 구체적인 알고리듬을 제시한다. 여기에서 온톨로지 표현 포맷은 월드와이드웹 컨소시엄(W3C)의 OWL을 채택했다.
Ontology is an indispensable component in intelligent and semantic processing of knowledge and information, such as in semantic web. Ontology is considered to be constructed generally on the basis of taxonomy of human concepts about the world. However. as human concepts are unstructured and obscure, ontology construction based on the taxonomy of human concepts cannot be realized systematically furthermore automatically. So, we try to do this from the relation among linguistic symbols regarded representing human concepts, in short, words. We show the similarity between taxonomy of human concepts and relation among words. And we propose a methodology to construct and generate automatically ontologies from these relations mon words and a series of algorithm to convert these relations into ontologies. This paper presents the process and concrete application of this methodology.
