한국전쟁 역사 자료에서 지식 그래프와 온톨로지를 구축하기 위한 지식 추출 및 표현 기법

초록

한국전쟁과 관련하여 다양한 역사 자료와 기록물이 존재하고 이러한 자료들을 효과적으로 관리하고 활용 분야를 넓히고자 하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 고급 인공지능 기술 중 하나인 지식 그래프는 기록물을 효과적으로 관리하고 분석하기 위해 유용하게 쓰이며 활용할 수 있는 분야가 매우 넓은 기술이다. 본 논문은 딥러닝을 이용하여 한국전쟁 역사 자료에서 정보를 추출하고, 상호연결된 정보를 지식 그래프로 시각화할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 설계한 딥러닝 모델은 전투명, 부대명, 무기명, 인명 등의 태그를 학습하고 이러한 태그로 분류될 수 있는 개체명을 자료에서 정확도 높게 인식하기 때문에 전쟁사 자료 연구에 매우 효과적이다. 그리고 본 연구에서 개체 간의 연관성을 수학적인 확률로 수치화하였고, 개체 간의 다양한 관계를 지식 그래프에서 시각화함으로써 문맥적 정보와 역사적 정보를 직관적으로 이해할 수 있도록 하였다. 본 연구는 딥러닝 기술을 활용해 관련된 지식을 추출하고 온톨로지 구축을 통해 이들을 연결하여 상호작용하는 모습을 파악함으로써 한국 역사 연구에 새로운 시각과 관점을 제공하고자 하고 한국 역사 연구의 질적 향상에 기여하고자 한다.

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