종합링킹의 배경
PID의 현황
오늘날 PID환경의 모습 또한 종합링킹의 필요를 보여줍니다. PID가 등장한 이래로 PID가 부여된 콘텐츠는 계속해서 증가하여 PID 활용의 중요성이 높아졌습니다. 동일한 데이터에 부여된 PID가 다양해지면서 서로 다른 PID를 식별할 필요가 생긴 것을 시작으로, PID가 부여되는 개체도 확대되어 PID간의 관계를 매핑할 필요가 생겼습니다. 하지만 지금껏 PID는 여러 PID간의 통일된 체계가 없어, 개별 PID를 관리기관별로 각자 관리하는 데 그치는 어려움이 있습니다. 이러한 문제로부터, PID 식별을 통해 PID간 관계를 매핑하는 종합링킹 데이터베이스를 구축할 필요가 생겼습니다.
종합링킹의 필요성
PID중심 지식 기반의 필요
: 지식 그래프
종합링킹은 개체 간의 관계와 상호 연결을 가시적으로 표현하는 지식 그래프(Knowledge Graph)의 고도화입니다. 유기적인 데이터 통합을 통한 지식 성장과 확산을 가능케 하는 지식 그래프는 구체적으로 다음과 같은 기능을 합니다.
- 복잡한 관계 표현
- 지식 그래프는 개체(Entity) 간의 복잡한 관계를 나타내도록 설계되어 풍부한 의미 체계 표현과 질의가 가능합니다.
- 유연성 및 확장성
- 지식 그래프는 관계형 데이터베이스보다 유연하고 확장 가능하므로 DB구조를 재설계할 필요 없이 속성을 쉽게 추가하거나 제거할 수 있으며, 이는 모델링 되는 데이터와 관계가 시간이 지남에 따라 발전할 수 있는 AI에서 특히 유용합니다.
- AI 기술 호환성
- 지식 그래프는 기계 학습, 자연어 처리, 의미론적 추론과 같은 AI 기술에 매우 적합함. 그래프 신경망과 같은 그래프 기반 알고리즘은 그래프 구조를 활용하여 더 나은 표현과 예측을 학습할 수 있게 합니다.
- 데이터 통합
- 지식 그래프는 다양한 소스의 데이터를 쉽게 통합할 수 있어 다양한 도메인의 데이터가 필요한 AI 애플리케이션에 이상적이며, 이를 통해 데이터를 보다 포괄적으로 이해하고 더 나은 의사 결정을 지원할 수 있습니다.
KISTI 종합링킹시스템
종합링킹시스템
이란?
종합링킹시스템이란 국제 표준식별자(PID) 간의 상호 연결을 통하여 식별자의 활용성과 접급성을 높이기 위한 PID 매핑 데이터베이스와 관리 시스템을 의미합니다. 이러한 종합링킹시스템은 글로벌 PID를 수집하고 PID간 관계를 매핑하여 PID 중심의 링킹정보를 관리합니다.
종합링킹시스템을 활용하면, PID를 통한 기존의 개별 개체에 한정된 접근과 단순 정보 탐색에서 벗어나 PID 기반의 개체간 연결을 바탕으로 PID 기반의 데이터 가치를 창출하여 지식 확장이 가능합니다. 현재 KISTI에서는 데이터 식별, 데이터 공유, 데이터 협력의 개발 목표 아래 Korea PID 종합링킹플랫폼의 명칭으로 글로벌 PID 링킹 데이터베이스 시스템을 구축하고 있습니다.
PID 중심
종합링킹시스템의
구성
플랫폼 개발 계획
Korea PID 종합링킹 플랫폼 기술개발 로드맵
종합링킹 플랫폼 목표 모델
