시맨틱 정부 서비스 검색 혁신

초록

본 논문은 전자정부 서비스 접근성을 높이기 위해 온톨로지를 기반으로 한 개인화 검색 시스템을 제안한다. 통합 포털 부재, 서비스 출처 파악 어려움, 검색어 숙련도 부족, 다국어 지원 미비 등의 문제를 해결하고자 의미론적 레이어를 도입하여 사용자의 의도와 서비스 메타데이터를 매핑한다.

상세 분석

이 연구는 전자정부(e‑gov) 환경이 복잡하고 규모가 방대함에 따라 전통적인 키워드 기반 검색이 한계에 봉착한다는 점을 정확히 짚어낸다. 특히, 서비스 제공 기관이 분산돼 있고, 각 기관마다 용어 체계와 언어가 달라 사용자는 원하는 서비스를 찾기 위해 다수의 포털을 오가야 하는 비효율성이 존재한다. 저자들은 이러한 구조적 문제를 해결하기 위해 ‘시맨틱 레이어’를 도입한다. 구체적으로, 전자정부 도메인 전용 온톨로지를 설계하고, 이를 백엔드 데이터베이스와 연계해 서비스 메타데이터를 RDF/OWL 형태로 기술한다. 온톨로지는 행정 절차, 대상 사용자, 제공 기관, 관련 법령 등을 계층적으로 정의함으로써 개념 간 의미적 관계를 명시한다.

개인화 검색 엔진은 사용자의 프로필(역할, 위치, 선호 언어 등)과 질의어를 온톨로지 개념에 매핑하고, 의미 확장을 통해 동의어·하위어·상위어까지 포괄한다. 이를 위해 자연어 처리(NLP) 모듈이 질의어를 토큰화하고, 개념 매칭 점수를 계산해 최적의 서비스 후보를 도출한다. 다국어 지원은 온톨로지에 다국어 라벨을 병행 배치하고, 언어별 어휘 사전을 활용해 자동 번역 및 의미 정렬을 수행한다.

시스템 아키텍처는 프레젠테이션 레이어, 의미론적 매핑 레이어, 온톨로지 저장소, 그리고 기존 전자정부 서비스 레지스트리와의 인터페이스 모듈로 구성된다. 실험에서는 5개 지방자치단체의 실제 서비스 데이터를 활용해 기존 포털 대비 검색 정확도(F‑measure)와 사용자 만족도(설문)에서 유의미한 향상을 입증한다. 다만, 온톨로지 구축에 초기 비용이 크고, 지속적인 업데이트가 필요하다는 한계점도 언급한다. 전반적으로, 의미 기반 개인화 검색이 전자정부 서비스 접근성을 크게 개선할 수 있음을 실증적으로 보여준다.