『상서고훈』(尙書古訓)과 『상서고주』(尙書古注) 연계 시맨틱 데이터 프로세싱 2 - 온톨로지 디자인과 파싱
Semantic Data Processing of Sangseogohun and Sangseogoju, Part 2: Ontology Design and Parsing
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초록
본 논문은 다산 정약용의 『상서고훈』(尙書古訓)과 석천 신작의 『상서고주』(尙書 古注) 연계 시맨틱 데이터 프로세싱의 두 번째 연구로서, 기존 XML 기반의 반정형 데이터를 온톨로지 기반의 트리플 데이터(Triple data)로 전환하는 과정을 다룬다. 이를 위해경학 자료의 구성적 특징과 주요 문맥 정보 및 유관 해석 정보들을 바탕으로 의미적 연결 관계에 중점을 둔 온톨로지를 설계하고, XML 데이터 파싱 과정 및 지식 그래프 구현사례를 제시함으로써 경학 자료에 내재한 해석 논리와 주석 간 상호작용을 입체적으로분석하기 위한 방법론적 기반을 마련하고자 하였다. XML 스키마와 온톨로지 디자인이 전체적인 구조적 틀에서 설계 논리를 공유한다는점을 바탕으로, 자료의 형식 정보, 문맥 정보, 해석 정보를 포괄하는 개념적 구조를 정의하였다. 이어서 정보 간 세부 연계 방식의 차이를 반영하여 총 15건의 클래스를 설정하고, 클래스 간 관계 및 그 연계적 의미를 고찰하였다. 특히 주석 간 관계 유형을 기본형, 내포형, 종속형으로 세분화함으로써 인용 간 관계와 주석 내부의 논리 구조를 체계적으로 반영하고자 하였으며, 관계 속성을 활용한 문맥 정보의 연결을 통해 자료 내 의미적연결성과 해석의 계보성을 구체화하였다. 파이썬(Python)과 LLM을 활용하여 XML 데이터를 파싱하고 각 클래스의 노드(Node)와 엣지(Edge)를 구성하는 데이터를 추출함으로써 그래프 데이터베이스 구축의기반을 마련하였다. 또한 지식 그래프를 일부 구현하여 경학 자료의 해석 구조를 시각화함으로써, 경학 자료를 대상으로 한 의미 기반 정보의 연결 방안과 시맨틱 데이터의 활용 가능성, 자료 간 비교 연구로의 확장 가능성 등을 실험적으로 검토하였다.
Abstract
This paper presents the second study on the semantic data processing of Sangseogohun (尙書古訓) and Sangseogoju (尙書古注). The study explores the process of converting semi-structured XML data into ontology-based triple data. Based on the structural characteristics of Confucian classics, as well as key contextual and interpretative information, this study designs an ontology focused on semantic relational links. A methodological framework is proposed to structurally analyze the interpretive logic and inter-commentary interactions embedded in Confucian texts, by means of data parsing and knowledge graph implementation. The conceptual structure encompasses textual, contextual and interpretative information, grounded in the shared design logic of XML schema and Ontology design. A total of 15 Classes are defined to capture the variations in data linkage between XML and Ontology. In particular, relationships among commentaries are categorized into three types — basic, nested, and dependent — to systematically reflect inter-citation patterns and the internal logical structures of commentaries. In addition, contextual information is linked through relation attributes to articulate semantic connectivity and interpretive lineages within the dataset. XML data are parsed using Python and LLMs to extract Nodes and Edges, thereby laying the foundation for building a graph database. Based on this, a partial knowledge graph is implemented to visualize the interpretive structure of Confucian texts, demonstrating the potential of semantic data modeling for knowledge integration and cross-textual comparison in Confucian studies.