철학적 Ontology와 공학적 ontologies — Guarino의 구분

혼란을 정리한 논문

1998년 과리노는 '정보 시스템에서의 형식 존재론(FOIS)' 학술대회를 창설하고, 개회 논문에서 당시의 용어 혼란을 정리했다. 철학자들의 존재론과 공학자들의 온톨로지가 같은 낱말을 쓰며 뒤섞이고 있었다. 그가 제안한 정리가 지금의 표준이다. 대문자 단수 Ontology는 철학의 분과를 가리킨다. 소문자 복수 ontologies는 공학의 인공물을 가리킨다. "아리스토텔레스의 Ontology"라고 말하고, "CYC의 ontology"라고 말한다.

표 1과리노의 표기 구분. 구분은 분리가 아니다. 소문자를 잘 만들려면 대문자의 도구(범주 분석)가 필요하다는 것이 과리노의 평생 주장이다.

핵심 장치: 의도된 모형

과리노의 더 깊은 기여는 "온톨로지가 개념화를 얼마나 잘 담는가"를 형식적으로 따질 장치를 만든 것이다. 뼈대는 다음과 같다.

어휘를 하나 정하면, 그 어휘에 뜻을 주는 방법 — 해석(interpretation) — 은 무수히 많다. '기억'이라는 기호를 인지 기능에 붙일 수도, 반도체 부품에 붙일 수도 있다. 이 모든 가능한 해석 가운데, 우리의 개념화에 들어맞는 해석들의 집합이 의도된 모형(intended models)이다. 온톨로지의 공리는 이 가운데 엉뚱한 해석을 걸러 내는 장치다. "모든 작업기억은 기억이다", "기억은 과정이다" 같은 공리를 보탤수록, 허용되는 해석의 집합은 의도된 모형 집합에 가까워진다.

그러나 결코 일치하지는 않는다. 유한한 공리로 무한한 해석 공간을 다 가둘 수 없기 때문이다. 그래서 과리노의 정의가 나온다. 온톨로지는 개념화에 대한 부분적 설명을 주는 논리 이론, 곧 의도된 모형 집합의 근사다. 2차시에서 하이데거를 경유해 얻은 결론 — 완전한 명세는 불가능하다 — 이 여기서 형식적 표현을 얻는다.

정밀도와 커버리지 — 품질의 두 축

이 그림에서 온톨로지 품질의 두 축이 바로 나온다. 정밀도는 허용 모형 가운데 의도된 모형의 비율이다. 낮으면 엉뚱한 해석이 많이 남는다. 커버리지는 의도된 모형 가운데 허용되는 것의 비율이다. 낮으면 공리가 과해서 정당한 해석까지 배제한 것이다. 트랙 3의 평가 방법들 — 역량 질문, 함정 진단 — 은 이 두 축을 실무 절차로 바꾼 것이라 할 수 있다.

여기에 비용 축이 더해진다. 공리를 늘려 정밀도를 올리는 데는 구축·유지·계산 비용이 든다. 과리노는 용도에 따른 타협을 인정한다. 추론이 필요 없는 공유라면 어휘와 느슨한 제약으로 충분하고, 엄밀한 추론이 필요하면 비싼 공리화를 감수한다. 다음 차시의 분류 체계 스펙트럼이 바로 이 타협의 지도다.

철학이 공학에 주는 도구

과리노에게 두 용법의 구분은 분업의 선언이지 단절의 선언이 아니다. 소문자 온톨로지의 고질적 오류 — 예컨대 '학생'을 '사람'의 하위 클래스로 둘 때 생기는 문제 — 는 대문자 쪽의 범주 분석으로 진단된다. 학생임은 사람임과 달리 그만둘 수 있는 역할이다. 이런 메타속성(경직성, 정체성, 통일성)으로 계층의 오류를 찾는 방법이 과리노와 웰티의 OntoClean이며, 트랙 3의 4차시에서 실습한다. 영역을 가리지 않는 최상위 범주를 철학적으로 다듬은 결과물이 BFO 같은 상위 온톨로지이며, 트랙 2의 7차시에서 다룬다.

점검 연습

적용: 의도된 모형을 드러내는 장치

실습에서 만들 심리학 온톨로지의 의도된 모형은 어디에 있는가. 만드는 사람의 머릿속, 인지심리에 대한 이해 속에 암묵적으로 있다. 그것을 겉으로 드러내는 실무 장치가 역량 질문(competency question)이다. "작업기억을 측정하는 과제는 무엇인가"처럼 온톨로지가 답해야 할 질문을 먼저 적으면, 각 질문이 의도된 모형의 표본 하나를 고정한다. 트랙 5의 1차시에서 역량 질문 10문을 작성하는 이유가 이것이다. 질문에 답하지 못하면 커버리지가 모자란 것이고, 엉뚱한 답이 나오면 정밀도가 모자란 것이다.

용어 정리