IFLA Library Reference Model (LRMoo) 기반의 법적 규범의 시간적 변화를 위한 형식적이고 사건 중심의 모델을 바탕으로, 이 논문은 Semantic Web에 모델의 핵심 엔티티인 추상 법적 Work(F1)를 게시하는 첫 번째 단계를 다룹니다. LRMoo F1 Work를 널리 사용되는 schema.org/Legislation 어휘로의 상세한 속성별 매핑을 제안합니다. Normas.leg.br 포털의 브라질 연방법을 실제 사례 연구로 사용하여, 안정적인 URN 식별자, 핵심 메타데이터, 규범 관계에 초점을 맞춰 JSON-LD를 통해 상호 운용 가능한 기계 판독 가능한 설명을 생성하는 방법을 시연합니다. 이 구조화된 매핑은 각 법적 규범에 대한 안정적이고 URI로 접근 가능한 앵커를 설정하여 검증 가능한 "ground truth"를 생성합니다. 이는 시간적 버전(표현) 및 내부 구성 요소와 같은 모델의 후속 계층을 구축할 수 있는 필수적이고 상호 운용 가능한 기반을 제공합니다. 형식적 온톨로지와 웹 네이티브 표준을 연결함으로써, 이 연구는 순전히 확률론적 모델의 한계를 극복하고 결정적이고 신뢰할 수 있는 법률 지식 그래프(LKG)를 구축할 수 있는 길을 엽니다.
