Abstract
Open data has received a lot of attention from around the world. The Korean government is also making efforts to open government data. However, despite the quantitative increase in public data, the lack of data is still pointed out. This paper proposes a method to improve data sharing and utilization by semantically linking public data. First, we propose a knowledge model for expressing administrative districts and their semantic relationships in Korea. An administrative district is an administrative unit that divides the territory of a nation, which is a unit of politics, according to the purpose of the state administration. The knowledge model of the administrative district defines the structure of the administrative district system and the relationship between administrative units based on the Local Autonomy Act. Second, a knowledge graph of the administrative districts is introduced. As a reference information to link public open data at a semantic level, some characteristics of a knowledge graph of administrative districts and methods for linking heterogeneous public open data and improving data quality are addressed. Finally, some use cases are addressed for interlinking between the knowledge graph of the administrative districts and public open data. In particular, national administrative organisations are interlinked with the knowledge graph, and it demonstrates how the knowledge graph can be utilised for improving data identification and data quality.
오픈 데이터는 전세계적으로 많은 관심을 받고 있다. 우리나라 정부는 데이터 개방에 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나, 공공 데이터의 양적 증가에도 불구하고 데이터에 대한 부족함이 여전히 지적되고 있다. 본 논문은 공공 데이터를 의미적으로 연결해 데이터 공유 및 활용을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 첫째, 대한민국 행정구역의 정의와 행정구역 사이의 관계를 의미적으로 표현하기 위한 지식 모델을 제안한다. 행정구역은 국가의 영역을 국가 행정상의 목적에 따라 구분한 단위이다. 행정구역 지식모델은 지방자치법을 기준으로 행정구역체계의 구조, 행정단위별 관계를 정의한다. 둘째, 대한민국 행정구역 데이터에 대한 지식그래프를 소개한다. 공공 데이터를 의미적 수준에서 연결시키는 기준정보로써 행정구역 지식그래프의 특징과 이기종 공공데이터 연계 및 데이터 품질 개선을 위한 방법을 소개한다. 마지막으로 행정기관 데이터의 연계 결과를 통해 행정구역 지식그래프의 응용 방법을 살펴본다. 행정기관 명칭은 기관별로 상이하게 활용하고 있기 때문에 행정구역 그래프를 통한 데이터 식별 및 정제와 더불어 데이터 품질 개선에 효과적인 접근 방안으로 고려할 수 있다.
