미리보기
기호학과 시맨틱 기술, AI를 결합해 데이터가 단순한 저장을 넘어 의미적으로 연결되고 활용될 수 있는 방안을 제시한다. 검색 증강 생성(RAG), 온톨로지 기반 지식 그래프, Machine-Actionable Metadata(MAM) 등을 통해 AI가 보다 정교한 정보를 제공하는 방식을 탐구한다. FAIR 원칙과 유럽 ‘유로피아나’ 사례 분석을 통해 국내 아카이브의 발전 방향도 제안한다.
기호학과 온톨로지 기반 시맨틱 기술은 의미를 이해하려는 본질적인 목표를 공유한다. 기호학은 인간의 문화적, 사회적 맥락에서 의미의 다층성과 복잡성을 탐구하며, 의미의 유동성과 맥락 의존성을 강조한다. 반면 온톨로지 기반 시맨틱 기술은 기계가 처리할 수 있는 명확하고 구조화된 의미를 정의하고, 이를 통해 자동화된 추론과 처리를 가능하게 한다. 이러한 차이에도 시맨틱 기술은 기호학의 통찰을 활용하여 맥락화된 의미 처리 시스템을 구축할 수 있는 잠재력을 지니고 있다.
– 01_“시맨틱 기술과 기호학” 중에서
시맨틱 기술은 원시 데이터를 의미적으로 변환하여 정보로 바꾸고, 이를 바탕으로 행동을 도출하는 과정에서 중요한 역할을 한다. 이 과정은 마치 인간이 단백질 덩어리로 구성되어 있지만, 지적 활동을 통해 복잡한 결정을 내리는 방식과 유사하다. 프랑스 철학자 메를로퐁티의 몸철학을 통해, 시맨틱 기술이 어떻게 무의미한 데이터에서 의미를 창출하고 지적 활동을 가능하게 만드는지 설명할 수 있다.
– 04_“시맨틱 기술의 꽃: DIA” 중에서
메타데이터를 흔히 ‘데이터에 대한 데이터’라고 정의한다. 물론 틀린 말은 아니다. 하지만 이를 단순히 정보의 설명 수준에서 이해하는 것은 메타데이터의 핵심적인 잠재력을 간과하는 것이다. ‘aboutness(데이터를 설명하거나 분류하는 관점)’를 넘어, 메타데이터는 전술한 바와 같이 ‘things’에 대해 구체적 ‘action’을 수행할 수 있게 만드는 데이터로 정의할 수 있다. 여기서 중요한 것은 메타데이터가 단순히 데이터를 수동적으로 설명하는 것이 아니라, 실제 행동(행동을 유발하거나 가능하게 하는)을 일으킬 수 있는 실질적 역할을 한다는 점이다.
– 06_“전통적 검색과 시맨틱 기반 검색+탐색” 중에서
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