Protege를 이용한 한의학의 구조화된 증상 입력을 위한 온톨로지 개발

Building the Ontology for Structured Data Entry in Oriental Medicine using Protege

Kyungmo Park*, Jonghyun Park↕

*Department of Biomedical Engineering, Kyunghee University, saenim@khu.ac.kr

↕ Department of Pathology, College of Oriental Medicine, Kyungsan University

Abstract: To obtain both of the fast and complete data entry and the acquisition of reusable data in a Computer-based Patient Record system (CPR), we are building the ontology that can be used by entry supporting agents. Our application domain is Traditional Chinese Medicine. For implementation, we used protege 2000 which is an ontology building tool that provides a frame knowledge representation language. In this paper, the construction methodology of our ontology is reported.

Keyword: Structured Data Entry, Oriental Medicine, protege, electronic medical terminology system

배 경

의학영역에서의 계산가 능한 지식체계의 필요성

전자진료부는 전통적으로 사용되어오던 종이 진료부에 비하여 데이터의 관리 측면에서 볼 때는 비교할 수 없을 정도의 장점을 가지고 있다. 따라서, 처방전달시스템과 같은 전자진료부 시스템의 일부 요소들은 성공적으로 개발되어 많은 비용을 줄이고 있다. 그러나, 전자진료부가 환자 정보의 □의미를 다루어야만 수행할 수 있는 일□에 관해서는 아직도 극히 일부만이 수행되고 있을 뿐이다.

이러한 의미를 다루어야 수행할 수 있는 일의 범주에는 환자 정보의 검색, 환자 정보의 통합적 분석, 진료에 관한 의사결정의 보조 등 전통적인 진료부에서는 가대하지 않던 새로운 기능들이며, 앞으로 우리가 기대하는 전자진료부의 핵심기능들이다.

이러한 기능들이 수행되려면, 전자진료부가 사용할 수 있는 지식체계가 필요하며, 그러한 지식체계를 다룰 수 있는 프로세스(Computational Process)가 제안되어야만 한다. 이와 같은 기계가 해석 가능한 지식체계를 본 논문에서는 온톨로지(Ontology)라고 부르며, 전자진료부가 원하는 지식을 온톨로지를 이용하여  제공하는 프로세스의 총합을 에이젼트(Agent)라고 부른다.

) 해석이라는 용어는 인간의 □인지과정□을 그대로 흉내낸다는 의미에서 사용한 것이 아니고, 인간의 □인지 과정이 보이는 결과□를 그대로 흉내낸다는 의미에서 사용한 것이다.

온톨로지(Ontology)의 도입

온톨로지는 원래 □존재들에 대한 설명들□이란 의미이다. 정보과학에서 온톨로지는 특정 영역의 용어들과 그들간의 관계를 명시적이고 정형화한 명세(Explicit formal specifications of the terms in the domain and relations among them)로 정의된다.[1]

전자진료부에서 온톨로지는 넓은 의미에서 환자정보를 포함한 의무기록을 기술하기 위한 지식체계를 기록하고 있는 데이터베이스라고 간주할 수 있으며, 지식과 관련된 데이터라는 의미에서는 지식베이스(Knowledge-base)이다. 그러나, 온톨로지는 그 자신이 담고자 하는 영역의 지식을 좀 더 그대로 표현하기 위해서 표현력을 높인 것으로, 따라서 전통적인 데이터베이스가 가지는 스키마에 비하여 좀 더 표현력이 큰 논리적인 언어를 가지고 있다.

온톨로지 연구는 원래 인공지능에 지식표현(Knowledge Representation) 방법에서 출발하였으며, 온라인이 지식처리 기능을 요구하기 시작하면서 연구가 활성화되고 있다.

본 연구에서 개발한 프레임 기반의 온톨로지도 W3C(World Wide Web Consortium)에서 제안하는 RDF schema에 의해서 기술(記述)되었다. 이는 향 후 온라인에서의 응용과 상호 호환 가능한 지식체계를 구축하기 위한 전략이다.

기존의 의학 영역에서의 온톨로지

현재까지 개발된 진료영역에서의 온톨로지 중 주목할 만한 것은 GALEN, Digital Anatomist Ontology, ABFP(American Board of Family Practice)  Ontology 등이 있다. GALEN은 Description logic 기반의 GRAIL(GALEN Representation and Integration Language)에 의해서 표현된 온톨로지로서 멘체스터 대학을 중심으로 하는 유럽 연합에서 개발되었다.[2] Digital Anatomist Ontology는 해부학 정보에 대한 프레임 기반의 온톨로지이다[3] ABFP ontology는 건강 상태, 증상들, 처치 등에 대한 추상적 기술을 제공하고 있으며 임의의 수만큼 인스턴스(Instance)를 생성할 수 있게 되어 있다. 이 밖에도 가이드라인 기반 진료(Guideline-based care)를 위한 온톨로지와 그와 관련된 여러 프로젝트들이 수행되고 있다.

기존의 용어시스템들 중에서도 온톨로지라고 불릴 수 있는 용어체계로는 UMLS나 SNOMED CT가 있다.[4,5] 그러나, 기존의 용어시스템과는 그 용도에서 차이가 있으며 UMLS나 SNOMED를 포함하여 기존의 용어 시스템은 아직까지 지식표현을 위한 언어들이 가지고 있는 속성(property)의 이행성(transitivity), 카디넬러티(Cardinality), 인스턴스의 표현, 속성의 상속(Inheritance) 등을 비롯한 개념들을 처리하기 위한 논리적 추론 기능을 가지고 있지 못하다.[6]

) De Keizer et al(2000)은 SNOMED RT가 온톨로지가 아니라고 분석하였지만, 2002년과 2003년에 걸쳐 개정된 SNOMED CT는 개념들간의 관계(relationship)들이 기술되어 있으며 제한된 형태의 프레임 로직을 가진 온톨로지라고 말할 수 있다.

한의학에서의 필요성과 현황

앞에서 기술하였다시피, 한의학 분야에서도 다른 의학 분야와 마찬가지로 전자진료부 시스템, 문서 검색시스템, 학술문헌 관리 등에서 새로운 기능들을 요구하고 있다. 그 요구에 필요한 새로운 기술이 한의학의 지식을 의미 기반으로 다룰 수 있는 표준화된  방법들로 기술(記述)하는 온톨로지 기술(技術)이며, 이것을 통해서 지식표현이 가능할 수 있게 된다.

그런데 현재는 한의학과 관련된 온톨로지는 전세계적으로 아직 개발된 바가 없으며, 가능한 빠른 시일 내에 지식공학 분야에서의 요구를 반영하기 위해서는 한의학의 온톨로지를 개발해야만 한다.

) 국내외적으로 설계 단계에 있는 한의학 관련 온톨로지들에 대해서 직간접적으로 접한 바는 있지만 아직까지 공식적으로 제안되거나 유포된 온톨로지는 보고 받은 바가 없다.

본 연구팀은 전자진료를 위한 솔루션의 하나로서, 구조화된 증상 입력 에이젼트를 개발하고 있으며 그 에이젼트가 사용할 지식베이스로 온톨로지를 설계하고 그 일부를 구축하였다. 온톨로지 개발 영역으로는 한의학적인 특징을 담고 있으면서 임상영역의 정보를 표현하는데 가장 필요한 부분인 증상(Sign & Symptom) 영역의 일부를 채택하였다. 이에, 한의학 분야에서의 온톨로지를 개발하기 위해서 필요한 전반적인 방법론을 보고하고자 한다.

온톨로지 개발 언어와 도구

본 연구팀은 온톨로지 개발 언어로 지식표현 분야에서 전통적으로 사용되던 프레임 기반 지식표현 언어를 선택하였다. 프레임(frame)은 1975년 민스키(Minsky)에 의해 제안되었으며, 그것의 기본 구조는 기술대상이 되는 프레임(frame)과 프레임의 속성을 표시하는 슬롯(slot), 그리고 그 슬롯에 들어가는 속성 값인 파셋(facet)으로 구성된다. 이들은 최근에 W3C에서 발표된 RDF와 RDFs에 의해서 표현 가능하다.

또한, 온톨로지의 구축을 위한 도구로서는 protege-2000을 사용하였다. protege는 지식획득의 병목 현상을 줄이기 위해서 고안된 도구로서 1988년 경 뮤센(Musen)에 의해서 개발되었으며, 1999년 protege-2000이 발표되었다.[7,8]

protege는 전문가 시스템 그 자체도 아니고 전문가 시스템을 제작하기 위한 프로그램도 아니다. 어떤 특정한 응용영역에서의 전문가 시스템을 만들기 위해서는 지식 획득이 요구되는데, 이러한 지식 획득을 지원하기 위해서 주문제작 되어지는 도구들을 만드는데 도움을 주는 도구가 protege이다.[9]

Fig . Screen shot of protege-2000

이러한 프레임 기반의 지식표현은 논리적 단순성과 사용의 편의성, 계산적 복합성 면에서 이점이 있지만 표현력이 현저하게 떨어지기 때문에 프레임 기반의 온톨로지는 응용프로그램의 요구를 충분히 수용하지 못한다. 이에 따라서, 본 연구에서도 그에 대한 보충으로 전통적인 프레임 기반 표현 방법을 사용하지 않고 수정 사용하였다.

한의학 증상 온톨로지의 설계와 구축

지식의 수집

우리가 한의학의 문헌을 1차 자료로 사용하거나 또는 문헌을 분석하여 재정리하여 얻은 일차진료를 위한 증상 개념의 수는 약 600개였다.

이러한 수는 온톨로지의 개발 방향, 실제 응용될 분야의 특성들에 의해서 달라질 수가 있다. 왜냐하면 온톨로지에 이미 표현된 개념들과 그들 간의 속성은 온톨로지에 표현되지 않은 좀 더 복잡한 개념의 표현을 위해서 사용될 수 있기 때문이다. 따라서, 이론적으로 지식의 토대론(fundamentalism) 입장에서 볼 때 공리에 기반한 온톨로지(axiomatized ontology)는 지식의 기반이 되는 개념만 온톨로지에 기술되면 그 기반으로부터 파생하는 모든 개념들은 온톨로지에 등록되어 있지 않아도 얼마든지 표현될 수 있다. 즉, 온톨로지의 언어가 1차 술어 논리의 표현력을 가지고 있으며 기본적인 원시 개념(Primitive concept)이 충분하다면 이론적으로는 일정한 범위 내에서는 어떠한 수준에서도 온톨로지의 개발 범위를 결정할 수 있을 것이다.

그러나, 실제로는 우리가 채택한 프레임 기반의 표현 방법이 가진 논리적 한계와 우리가 구축한 온톨로지를 기반으로 개발될 실제 응용프로그램의 특성을 고려하여 표현할 개념의 수를 정하였다.

도메인(Domain)의 영역의 구조

Fig . Hierarchy of medical extension in our ontology

Fig . Hierarchy of non-medical extension in our ontology

현재 구현된 온톨로지는 상위 수준의 온톨로지를 가지고 있지 않은 채 본 연구팀의 요구에 부합하는 부분만이 구축되어 있다. 즉, 한의학의 지식구조를 조망할 수 있는 극히 추상적이고 철학적인 상위 수준의 존재들에 대한 토의는 아직 이루어지고 있지 않다. 다만, 아래와 같이 증상과 관련된 한의학 영역의 개념들과 그 와 관련된 비의학적 영역의 개념들만을 대상으로 하였다.(Fig 2., Fig 3.)

지식표현 방법론 : 온톨로지의 구성요소들

현재 우리는 환자 정보의 입력을 위한 온톨로지를 네 개의 구성부분으로 구분하여 구축하고 있다.(Fig  4.)

Fig . Components of our ontology

첫 번째 구성물은 □1차적 개념□으로서 그 속성이 기술되어야만 하는 의학적 개념들로 구성되어 있으며, 두 번째 구성물로서 우리는 프레임 기반의 지식표현이 가지는 문제를 보완하기 위한 장치로서 □매개개념□을 도입하였으며, 이는 Description logic을 기반으로 하는 온톨로지의 구축에서 온톨로지를 정규화시키는 방법론으로부터 착안된 방법이다.[10] 세 번째 구성물은 1차적 개념의 속성을 기술하기 위한 □값 타입□으로 구성되어 있다. 마지막의 □술어□는 프레임 기반의 지식표현이 표현하지 못하는 부분의 표현을 위해서 만들어진 술어 기반의 표현을 위한 개념과 장치들로 구성되어 있다.

지식표현 방법론 : 고유속성과 부가속성의 도입

본 온톨로지의 1차 개념의 입장에서 볼 때, 증상을 기술하는 방법은 다음의 두 가지로 요약된다. 하나는 증상이 본질적[고유하게] 가지고 있는 속성의 표현 방법이고, 다른 하나는 증상이 가질 수 있는 속성의 표현방법이다. 온톨로지에서는 전자를 표현하고, 사용자가 후자는 표현할 수 있는 방법을 제공한다. 본 연구팀은 전자를 고유속성(intrinsic property), 후자를 부가속성(extrinsic property)라고 명명하였다.(Fig 5., Fig 6.)

본 온톨로지를 통한 환자의 증상의 기술은 이미 제공되고 있는 증상 컨셉을 단순히 선택하거나 더 자세히 기술하여 증상 event를 기술하는 intrinsic pathway와 온톨로지의 개념들을 조합하여 새로운 증상 사건을 기술하는  extrinsic pathway로 나누어지며 이들은 각각 고유속성, 부가속성과 관련된다. 그리고 각각의 pathway가 작동하기 위해서 온톨로지 상의 class들 간에 relation을 일정한 원칙에 의해서 구성하였다.

Fig . The representation of intrinsic properties

Fig . The framework for the extrinsic pathway

토론 및 결론

본 연구팀의 온톨로지는 한의학을 위한 전자진료부 시스템의 다른 모듈, 진단을 위한 추론, 데이터의 분석, 자연어 처리 등을 위한 온톨로지로 사용할 수 있도록  범용성을 고려하여 설계되었으며, 프레임 기반의 Protege 2000을 사용하여 한의학의 증상 온톨로지를 구축하였고 그것을 RDFs 포맷으로 exporting시켜서 응용프로그램을 위한 에이젼트를 구현하고자 하였다.

그러나, 현재 제안된 온톨로지 표현언어는 충분한 표현력(Expressiveness)과 적절한 계산적 복잡성(Computational Complexity), 관련분야의 표준과의 호환성 등을 고려하면 Description logic을 기반으로 하는 2003년 초에 발표된 OWL과 그 이전에 발표된 DAML+OIL이 가장 적절한 것으로 생각된다.[11] 그러나, 아직 여러 기술적인 지원이 충족되어 있지 않기 때문에 본 연구에서는 사용하지 못하였다.

한의학의 진단을 위한 추론은 전형적인 유비추론(analogical reasoning)을 이용하고 있기 때문에  이를 위한 온톨로지의 구축은 상당히  흥미로운 도전이 될 것으로 생각한다

감사의 글

이 논문는 □보건복지부 보건의료기술진흥사업의 지원□에 의하여 연구된 것임(01-PJ1-PG3-51300-0020)

참고문헌

1. Gruber, T.R., A translation approach to Portable Ontology specification. Knowldege Acquisition, 1993;5:199-220

2. Available at http://www.opengalen.org/

3. Available at: http://sig.biostr.washington.edu/projects/ da/

4. De Keizer N, Abu-Hanna A, Zwetsloot-Schonk J. Understanding Terminology SystemⅠ: Terminology and Typology. Methods of Information in Medicine 39:16-21, 2000.

5. De Keizer N, Abu-Hanna A. Understanding Terminology SystemⅡ: Experience with conceptual and formal representation of structure. Methods of Information in Medicine 39:22-29, 2000.

6. D. E. Oliver, Y. Shahar, M. A. Musen, & E. H. Shortliffe. Representation of Change in Controlled Medical Terminologies. Artificial Intelligence in Medicine 15(1):53-76, 1999.

7. J. Gennari, M. A. Musen, R. W. Fergerson, W. E. Grosso, M. Cruby, H. Eriksson, N. F. Noy, S. W. Tu The Evolution of Protege An Environment for Knowledge-Based Systems Development. 2002.[Technical Report]  available at: http://www.smi .stanford.edu/pubs/SMI_Reports/SMI-2002-0943.pdf

8. N. F. Noy, R. W. Fergerson, & M. A. Musen. The knowledge model of Protege-2000: Combining interoperability and flexibility. 2th International Conference on Knowledge Engineering and Knowledge Management (EKAW'2000), Juan-les-Pins, France, . 2000.

9. Musen, M.A. Automated Generation of Model-Based Knowledge-acquisition Tools, Pitman publishing, 1989 http://www-smi.stanford.edu/pubs/SMI_Reports/SMI-2000-0830.pdf

10. Rector, A.L., Wroe C., Rogers J.E., Roberts A. Untangling taxonomies and relationships: personal and practical problems in Loosely coupled development of large ontologies. K-CAP'01, Oct 22-23, 2001

12. Sean Bechhofer, Ian Horrocks, Carole Goble, Robert Stevens. OilEd: a Reason-able Ontology Editor for the Semantic Web. Proceedings of KI2001, Joint German/Austrian conference on Artificial Intelligence, September 19-21, Vienna. Springer-Verlag LNAI Vol. 2174, pp 396--408. 2001. Available at: http://potato.cs. man.ac.uk/papers/ki2001.pdf