웹이 나아가야할 길, Data +Structure (3-1)

이제 글의 3번째 부분에 접어듭니다. 중간에 미진한점을 발견해서, 글을 새로이 갈아 엎느라 조금 늦어졌습니다 ^^; 그러다보니 또 글이 길어져서 세번째 부분을 둘로 나누게 되었네요. 자, 일단 그 반 토막을 먼저 올립니다.

" 웹이 나아가야할 길 , Data + Structure "

1. 구조적이지 못한 Data , 현재의 Web이 가진 문제점 - 11월 27일(화)
2. 시맨틱웹의 실패가 우리에게 남긴 것 - 11월 28일 (수)

3. 새로운 방법 - 메타데이터와 구조적인 웹

   1. 미워도 다시 한번 , 그리고 Meta Data -  (월)
   2. 구조적인 웹 , 그리고 그 전개는?
4. 기반 기술에는 어떤 것들이 있나?
5. 관련 서적에는 어떤 것들이 있나?

그래도 Semantic Web을 바라보아야 하는 이유

그렇다면 Semantic Web이라는 Vision은 실패한것일까요? 아닙니다. 다만, 이제서야 새로운 방법을 찾았을 뿐이지요. 많은 시행착오가 있었지만 말입니다. 그리고 이번 글에서는 그 Semantic Web의 여러가지 요소들 중에서, 메타데이터(Metadata)라는 요소만을 우선 꺼내와서 말해보기로 하겠습니다. 물론 메타 데이터의 정의는 광범위합니다. 하지만, 여기서 말하는 메타데이터는,

1) 공통의 표준하에 2) 데이터의 의미구조를 표현할 수 있는 그런 형식으로 범위를 제한하겠습니다.  이런류의 메타데이터를 Semantic Metadata라고 부를 수도 있지만, 이제부터 Semantic이라는 단어는 가급적 지양하는 것이 낫겠네요. Semantic이라는 단어 때문에 얻어지는 오해가, 이득보다 너무나 컸으니까요.

그렇다면 우리가 이제 와서 Semantic Web을 (그 중에서 Metadata를) 바라 보아야 할 이유는 어디에 있을까요?

1. 메타데이터는 약속입니다. (Metadata is an agreement)

사 실 메타데이터는 도처에 존재합니다. 데이터베이스 테이블에 있는 컬럼명 하나하나가 이미, 데이터에 대한 속성을 의미하는 메타-데이터라고 볼 수도 있겠지요. 하지만, 중요한것은 그러한 데이터들을 일관된 방법을 통해 처리할 수 있고, 서로 다른 기능단위속에서 도 공통으로 사용할 수 있도록 표준 메타데이터를 사용하는 일입니다. XML이 자신의 속성을 정형화되지 않은 형식으로 서술하고자 한 메타데이터라면, RDF는 URI와 같이 공통으로 가리킬수 있는 약속점을 통해 데이터를 서술하는 메타데이터라고 볼 수 있겠습니다.

하늘땅 별땅~ 이제 아예 데이터 단위로 약속한거야~

 2. 거인들의 어깨에 서서 (standing on a giant's shoulder.)

이제까지는 Semantic Web이라는 분야의 한계를 지적했지만, 다른 관점에서 보면, 그만큼 우리가 지식과 정보의 표현과 처리등에서 배울 것이 많은 분야도 없습니다. 이미 수십년동안 지식표현,과 논리등에 대한 연구를 해온 학계의 연구에서 Know-How를 빌려오자는 것이지요. 기존의 연구결과 중에서, 우리가 실제로 사용할 수 있는 일부를 취하고, 그 개념과 실제 사이의 Gap을 메우는 것이 현재의 웹을 만들어가는 우리가 할 일이 아닐까합니다.

뭐, 미안하지만 무임승차좀 하는거지 뭐~

다시 한번 정리해보자면, Data Web을 구축하는데 가장 기본이 되는 요소로 , 온톨로지(Ontology) 수준의 그 자체로 유의미한 지식정합구조가 아닌, (좀 더 저 수준의 단계라고도 볼 수 있는) 기초적인 정보기반(Information Base)을, 공유할 수 있는(Sharable), 공통(Common)의 메타데이터를 제시하고자 하는 것이, 이 글의 목적이 되겠습니다.

곁말1. 온톨로지에 대한 정의는 Wikipedia에 명시된 "어떤 관심 분야를 개념화하기 위해 명시적으로 정형화한 명세서'(An ontology is an explicit and formal specification of a conceptualisation of a domain of interest)"로 대신하겠습니다.

곁말2. 사실 유사한 논의는 국내만 보아도 2006년경에, HOLLOBLOG등의 블로그에서 논의된 바가 있습니다. Data Web이라는 범주에서 다루고 싶은것도, 어찌보면 Semantic Processing보다는, 현재의 Web환경에서 좀 더 실용적으로 유의미하게 활용될 수 있는 부분을 고민해보고자 하는 의도를 가지고 있는 것이구요. 일단 제 논의의 시작은, 이글에서처럼 메타데이터를, 현재의 웹 환경에 적합한 수준으로 가공해서 스며들게 함으로써, 구조적인 웹을 구축하는 것에서 비롯된다고 말씀드릴 수 있겠습니다.

미워도 다시 한번. 우리에겐 아직 Semantic Web, 그대가 필요하오~!

Metadata , Data Web의 핵심 요소

그러면 구체적으로는 어떻게 메타데이터를 활용해야할까요? 일단은 네 가지 정도가 떠오릅니다. 자세한 내용은 점차 공부하면서 찾아나가야 하는 대목이니, 여기서는 간단한 줄기들만을 추상적으로 정리해보겠습니다.

1. 가볍고 단순한 메타데이터로 시작하기

말씀드린것처럼 이제는 가장 단순하게, 정보라는 단위를 표현해낼 메타데이터면 됩니다. RDF면 충분하는 얘기죠. 일단 쉽고 간단한 메타데이터로 시작합니다.

2. 얇은 계층들을 점진적으로 덧대기

그리고 그런 아주 얇은 메타데이터들을, 당장 필요한 부분부터 도입해나갑니다. 여러분의 애플리케이션에서 가장 핵심이 되는, 또는 가장 유용하게 쓰이는 , 또는 가장 정보 집합적인 부분이 어디인가요? 결과문서? 사용자 정보? 태그? 그렇다면 거기에부터 아주 간단한 메타데이터를 도입해보는건 어떨까요? 굳이 이런 표준을 안 써도 될정도로 단순하다 하더라도요. 그리고는 조금 더 구체화된 구조를요.

3. 모든 데이터가 연결될 수 있다는 사고를 기반에 두고 설계하기

2번 단계를 지나고 나면, 일단 우리 손에는 활용할 수 있는 데이터들이 놓여진 셈입니다. 정보 저장소가 File이냐, RDBMS냐등에 따라 바뀌게되는 그러한 구조가 아닌, 독립적으로 활용할 수 있는 구조화된 데이터들이요. 자, 이제 그러한 데이터들간의 관계를 모델링해봅니다. 이전에는 비즈니스 로직(Business Logic)이라는 이름으로 뭉뚱그려 녹아들었던 부분들이, 태그라는 데이터, 게시물이라는 데이터, 사용자 정보라는 독립적인 데이터들간의 '연결관계'로 표시될 수 있게 됩니다. 게다가 이런 데이터들은, XML스키마나 IDL(WSDL같은)등의 별도의 의미해석이 필요한 명세가 아닌, 그 자체로 해석할 수 있는 데이터 집합으로 공개(expose)해서 얼마든지 활용할 수 있습니다.

4. 다양한 분야와의 접목을 통해, 생성하고 활용하기

하지만, 앞에서 말씀드렸던것 처럼 이런한 구조적인 데이터들은 그 자체로는 생성해내기 힘들뿐만 아니라, 활용하기도 힘듭니다. 이럴때 다른 분야에서 얻은 수치나 비수치적 데이터를 활용해서, 메타데이터를 간접적으로 생성해 낼수도 있을것입니다. (데이터 마이닝 알고리즘을 통해 얻은, 수치 모델을 구조로 모델링해본다거나, 사용자의 행동패턴을 모델링해보는건 어떨까요? 구글이 인류학자들과 함께 검색자의 패턴을 분석한다고 하던데, 일각에서는 이러한 패턴을 공통의 구조로 모델링하고 있진 않을까요? 사용자의 클릭과 키워드가 공통의 메타데이터로 차곡차곡 쌓이게 된다면?) 요지는, 우리가 여태까지 웹이나 정보를 기반으로 하는 애플리케이션에서, 주먹구구식의 모델을 통해 다루었던 모든 데이터들을, '구조'라는 보완재를 통해 자유롭게 활용할 수 있게 된다는 점이겠지요.

너무 추상적이고 모호하지요?^^; 네번째 글에서 일단 기술적인 요소들을 다루면서, 이런 방법을 어떻게 적용할 수 있는지 간단히 언급하고, 더 자세한 내용은 이후의 포스팅에서, 실제적인 예제나 사례들과 더불어 논하는 방향으로 가닥을 잡아보겠습니다. 일단은, 여태까지와의 방법과는 다른 (그렇지만 전혀 새로운것이 아닌) 접근법이 필요하다는 것만 염두에 두시면 되겠지요

계란을 어떻게 세울까? 거창한 논의보다는, 일단 이렇게 발상의 전환이 필요한게 아닐까?

그렇다면, 궁극적으로 이러한 방법을 통해 Data Web이 담게 될, 구조적인 웹(Structured Web)은 어떤 모습이며, 또 어떤 흐름으로 전개될까요?

다음 글에서 계속됩니다 ^^