Constraining ontology mappings using metaphysical choices

당신이 한 언어에서 다른 언어로 이야기를 번역하려고 노력하고 있다고 상상해 보십시오. 그런데 두 언어는 단순히 사용하는 단어가 다른 것이 아니라, 세상을 바라보는 관점 자체가 다릅니다. 한 언어는 "나무"를 정지해 있는 하나의 단단한 실체로 묘사하는 반면, 다른 언어는 나무를 성장, 변화, 역사의 흐一个 흐르는 강물로 묘사할 수 있습니다. 이것이 바로 온톨로지(ontology)라고 불리는 분야의 핵심입니다. 온톨로지는 기본적으로 무엇이 존재하는지를 어떻게 조직하고 정의하는지에 대한 연구입니다. 컴퓨터와 데이터의 세계에서 이것은 매우 중요합니다. 두 개의 서로 다른 컴퓨터 시스템이 서로 대화하려고 할 때, 그들은 자신들의 데이터가 실제로 무엇을 의미하는지에 대해 합의해야 합니다. 만약 한 시스템은 "책"을 단순히 페이지들의 집합이라고 생각하고, 다른 시스템은 책을 페이지 없이도 존재하는 마법 같은 물체라고 생각한다면, 그들의 대화는 엉망이 될 것입니다. 연구자들이 던지는 큰 질문은 이것입니다: 근본적인 현실의 규칙이 다를 때, 우리는 어떻게 이 번역이 정확하다는 것을 보장할 수 있을까?

지아코모 데 콜레(Giacomo De Colle), 헬레나 블랙모어(Helena Blackmore), 크리스 파트리지(Chris Partridge)의 이 논문은 바로 그 문제를 다룹니다. 그들은 데이터 번역이 올바른지 확인하기 위해 컴퓨터 시스템이 내린 "형이상학적 선택"을 살펴보는 영리한 방법을 제안합니다. 이것은 마치 산을 오르는 여정과 같습니다. 맨 밑바닥에는 모든 것이 하나의 거대한 공간과 시간의 덩어리로 섞여 있는 초통합된 관점이 있습니다. 위로 올라갈수록, 당신은 그 덩어리를 별개의 조각들로 나누기 위한 선택들을 하기 시작합니다: 시간 대 공간, 객체 대 사건, 또는 사람 대 그 사람의 인생 이야기와 같은 것들 말입니다. 저자들은 만약 두 시스템이 이 산의 어디쯤에 서 있는지 안다면, 한 시스템에서 다른 시스템으로 번able할 때 정확히 얼마나 많은 데이터 조각을 만들어내야 하는지 예측할 수 있다고 제나합니다. 예를 들어, 시스템 A는 자동차를 하나의 단일한 것으로 보지만, 시스템 B는 자동차를 두 가지(자동차 자체와 자동차의 역사)로 본다면, 좋은 번역은 반드시 하나의 항목을 두 개로 만들어내야 합니다. 이 논문은 단순히 이론만 이야기하는 것이 아니라, "정보 교환 표준(IES)"과 "기초 형식 온톨로지(BFO)"를 사용하여 이 규칙들이 작동함을 증명하기 위해 실제 컴퓨터 테스트를 구축했습니다. 그들은 특수한 컴퓨터 체크(SPARQL 쿼리라고 불리는)를 작성함으로써, 데이터의 규칙이 바뀌더라도 데이터가 원래의 의미를 그대로 유지할 수 있도록, 수학적으로 틀린 번역을 자동으로 찾아낼 수 있음을 보여주었습니다.

거대한 데이터 번역 게임

하나의 레고 브릭을 전체 성으로 바꾸거나, 전체 성을 다시 하나의 레고 브릭으로 되돌릴 수 있는 마법의 상자가 있다고 상상해 보십시오. 서로 다른 컴퓨터 시스템 간에 데이터를 매핑하려고 할 때 일어나는 일이 대략 이와 같습니다. 하지만 여기에는 함정이 있습니다. 이 마법은 무작위가 아닙니다. 그것은 각 시스템이 우주가 어떻게 구성되어 있다고 믿는지에 기반한 엄격한 규칙을 따릅니다.

저자들은 자신들의 방법을 "계층화 여정(stratification journey)"이라고 부릅니다. 현실에 대한 '선택형 모험 책'과 같은 거대한 결정 트리(decision tree)를 상상해 보십시오. 가장 꼭대기(또는 보는 관점에 따라 맨 아래)에는 가능한 가장 통합된 관점인 "초실체적 객체(supersubstantival object)"가 있습니다. 이 관점에서는 당신, 당신이 차지하는 공간, 그리고 당신이 존재하는 시간 사이에 아무런 차이가 없습니다. 당신, 당신의 삶, 그리고 당신의 방은 모두 하나의 거대한, 융합된 물질과 시공간의 덩어리일 뿐입니다.

이제 이 덩어리를 나누기 위한 선택들을 하기 시작한다고 상상해 보십시오.

• 첫 번째 분리: 당신은 "시간"을 "공간"으로부터 분리하기로 결정합니다. 갑자기, 하나 대신 두 개의 것이 생겨납니다: 그 자체인 것(지속적 객체)과 그것이 시간에 걸쳐 일어나는 사건(연속적 객체)입니다.
• 두 번째 분리: 당신은 "의자"와 그것이 놓여 있는 "방"을 분리하기로 결정할 수도 있습니다.
• 세 번째 분리: 당신은 "앉는 과정"과 앉기가 시작되고 끝나는 "경계"를 분리할 수도 있습니다.

매번 분리를 할 때마다, 당신의 세계에 존재하는 것들의 숫자는 배가 됩니다. 분리를 일찍 멈추는 온톨로지(시스템의 규칙서)는 "통합적(unifying)"입니다—그것은 더 적은 것을 봅니다. 계속해서 분리하는 온톨로지는 "분할적(dividing)"입니다—그것은 훨씬 더 많은 것을 봅니다.

조각상과 진흙

이것이 왜 중요한지 이해하기 위해, 진흙으로 만든 조각상을 생각해 보십시오.

• 통합적 시스템은 조각상을 보고 "저것은 하나의 물체다: 조각상"이라고 말합니다. 그 밑에 있는 진흙에는 신경 쓰지 않습니다. 그것은 모두 하나의 항목입니다.
• 분할적 시스템은 똑같은 조각상을 보고 "잠깐, 여기에는 두 가지가 있다: 진흙(물질)과 형태(형상)"라고 말합니다.

만약 당신이 통합적 시스템에서 분할적 시스템으로 데이터베이스 항목을 번역하려고 한다면, 단순히 복사-붙여넣기를 할 수 없습니다. 당신은 그 단일한 "조각상" 항목을 가져와서 "진흙"과 "형상"이라는 두 개의 항목으로 마법처럼 나누어야 합니다. 그렇지 않으면 번역은 깨지게 됩니다. 이 논문은 이러한 "형이상학적 선택"이 엄격한 **기수 제약(cardinality constraints)**을 만든다고 주장합니다. 이것은 "시스템 A에 1개의 항목이 있다면, 시스템 B에는 반드시 2개(또는 3개, 혹은 4개)의 항목이 있어야 한다"는 뜻을 담은 멋진 표현입니다.

처칠 테스트

저자들은 단순히 이론만 늘어놓은 것이 아니라, 이를 테스트했습니다. 그들은 매핑할 두 가지 실제 시스템을 선택했습니다:

1. IES (정보 교환 표준): 이 시스템은 "통합자(unifier)"입니다. 이것은 자동차나 사람 같은 것들을 그 물체와 그 역사를 모두 포함하는 4차원적인 시공간 덩어리로 취급합니다.
2. BFO (기초 형식 온톨로지): 이 시스템은 "분할자(divider)"입니다. 이것은 사물을 나누는 것을 좋아합니다. 이것은 자동차를 물리적 객체와 그 자동차의 역사를 별개의 것으로 봅니다. 사람을 볼 때도 몸과 그 사람의 생애 사건을 별개로 봅니다.

그들은 이 테스트를 매우 유명한 예시인 윈스턴 처칠의 탄생으로 진행하기로 했습니다.

IES 시스템에서 처칠의 탄생은 하나의 커다란, 통합된 사건입니다. 그것은 현실의 단일한 덩어리입니다.
BFO 시스템에서, 동일한 탄생은 분해되어야 합니다. 정확하기 위해서, 이 시스템은 최소 5개의 뚜렷한 것들을 생성해야 합니다:

1. 처칠의 물리적 신체.
2. 그가 태어난 특정한 장소(site).
3. 탄생라는 과정 그 자체.
4. 그 과정이 시작된 정확한 순간.
5. 그 탄생가 점유하는 시간과 공간 영역.

컴퓨터 검진

여기서 이 논문이 정말 멋진 부분이 나옵니다. 저자들은 심판 역할을 할 컴퓨터 프로그램을 작성했습니다. 그들은 IES 시스템(통합자)의 데이터를 가져와서 BFO 시스템(분할자)으로 번ace하려고 시도했습니다.

그들은 다음과 같은 규칙을 세웠습니다: "만약 하나의 IES 객체를 본다면, 당신은 반드시 최소 두 개의 BFO 객체를 보아야 한다."
그 후 번역을 실행하고 특수한 컴퓨터 언어(SPARQL)를 사용하여 결과를 스캔했습니다. 컴퓨터는 규칙을 어기는 번역을 찾아냈습니다. 예를 들어, 컴퓨터가 IES에서 처칠 항목을 발견했는데 BFO에서 단 하나의 항목만 발견했다면, 컴퓨터는 다음과 같이 오류를 표시할 것입니다: "이봐! 역사를 빠뜨렸어! 데이터를 곱해줘야 해!"

시뮬레이션에서 이 방법은 성공적이었습니다. 그들은 각 시스템이 밟아온 "형이상학적 여정"을 이해함으로써, 데이터가 번역 과정에서 유실되지 않도록 하는 자동 체크 기능을 만들 수 있음을 성공적으로 보여주었습니다.

이것이 의미하는 바 (그리고 의미하지 않는 것)

이 논문은 우리가 이러한 깊은 철학적 규칙을 사용하여 더 나은, 더 신뢰할 수 있는 데이터 번역을 구축할 수 있음을 시사합니다. 이것은 세상의 모든 문제를 해결하는 마법 지팡이는 아니지만, 오류를 잡아내는 새로운 방법을 제공합니다. 만약 한 시스템은 세상을 "하나"로 보고 다른 시스템은 "여럿"으로 본다는 것을 안다면, 당신은 "데이터를 충분히 곱했는지 확인하라"는 규칙을 쓸 수 있습니다.

저자들은 이것이 자신들이 제안하고 테스트하는 하나의 프레임워크임을 주의 깊게 명시하고 있습니다. 그들은 특정 예시(처칠)와 특정 쌍의 시스템(IES와 BFO)을 통해 이를 입증했습니다. 그들은 존재하는 모든 매핑 문제를 해결했다고 주장하는 것이 아니라, 이 "계층화 여정"이 번역이 타당한지를 검증하는 강력한 도구임을 보여준 것입니다. 이것은 "무엇이 실재하는가?"라는 추상적인 질문을 컴퓨터 과학자를 위한 실질적인 체크리스트인 "데이터를 충분히 곱했는가?"로 바꿉니다.