의미번역
Semantic translation |
의미 변환은 의미 정보를 사용하여 하나의 표현이나 데이터 모델에서 다른 표현이나 데이터 모델로 데이터를 변환하는 것을 돕는 과정이다.[1] 의미 번역은 의미를 하나의 사전에서 개별 데이터 요소와 연관시키는 의미론을 이용하여 두 번째 시스템에서 동등한 의미를 만들어 낸다.
의미론적 번역의 예는 웹 온톨로지 언어(Web Ontology Language)와 같은 각 시스템에 대해 공식적인 온톨로지를 사용하여 XML 데이터를 하나의 데이터 모델에서 두 번째 데이터 모델로 변환하는 것이다. 이는 데이터 요소를 저장하기 위해 서로 다른 데이터 모델을 사용하는 원격 컴퓨터 시스템에서 검색을 수행하고자 하는 인텔리전트 에이전트에 의해 자주 요구된다. 단일 사용자가 단일 검색 요청으로 여러 시스템을 검색할 수 있도록 하는 과정을 연합 검색이라고도 한다.
의미 변환은 각 데이터 요소와 실제로 의미를 연관시키지 않고 한 시스템에서 다른 시스템으로의 단순한 일대일 변환을 수행하는 데이터 매핑 도구와 차별화되어야 한다.
의미론적 변환은 소스와 목적지 시스템의 데이터 요소들이 데이터 요소의 중앙 레지스트리 또는 레지스트리에 대한 "동적 매핑"을 갖도록 요구한다. 가장 간단한 지도는 물론 동등성이 있는 곳이다. 의미론적 등가성에는 세 가지 유형이 있다.
- Class Equality - 클래스 또는 "개념"이 등가. 예: "개인"은 "개인"과 동일함
- 속성 동등성 - 두 속성이 동일함을 나타냄 예: "PersonGivenName"은 "FirstName"과 동일함
- 인스턴스 동등성 - 개체의 두 개별 인스턴스가 동일함을 나타냄 예를 들어: "댄 스미스"는 "다니엘 스미스"와 같은 사람이다.
특정 데이터 모델의 용어들이 외부 데이터 모델의 데이터 요소에 대한 직접적인 일대일 매핑을 가지고 있지 않다면 의미론적 변환은 매우 어렵다. 이 경우, 원본 데이터에서 외부 데이터 요소로의 매핑을 찾기 위해 대체 접근법을 사용해야 한다. 이 문제는 NIEM(National Information Exchange Model)과 같은 ISO-11179 표준을 사용하는 중앙집중식 메타데이터 레지스트리에 의해 완화될 수 있다.
참고 항목
참조
- ^ H. Bestougeff; J.E. Dubois; B. Thuraisingham (29 June 2013). Heterogeneous Information Exchange and Organizational Hubs. Springer Science & Business Media. ISBN 978-94-017-1769-4.
