본 논문은 온톨로지 설계 검증을 위한 역량 질문(CQ) 생성 과정의 자동화를 위해, 특히 'Misusing allValuesFrom'과 같은 의미론적 함정을 검증하는 데 초점을 맞춘 새로운 데이터셋과 모델 VSPO(Validating Semantic Pitfalls in Ontology)를 제안합니다. LLM을 활용하여 클래스 및 속성에 대한 자연어 정의를 생성하고, 정의와 온톨로지 간의 불일치를 시뮬레이션합니다. LLaMA-3.1-8B-Instruct를 미세 조정하여 이러한 의미론적 불일치를 검증하는 CQ를 생성하며, 기존 방식보다 더 넓은 범위의 모델링 오류를 감지합니다. 제안된 모델은 GPT-4.1보다 높은 성능을 보이며, 온톨로지와 전문 지식 간의 의미론적 정렬을 개선합니다.
