PyKEEN 실습 정리: 지식 그래프 임베딩 TransE·DistMult·RotatE 링크 예측 비교
서울대 DSBA 연구실 온톨로지 스터디에서 진행한 PyKEEN 실습을 정리했다. 지식 그래프 임베딩 세 모델을 같은 조건에서 학습해 링크 예측 성능을 비교하고, 표현력이 높은 모델이 늘 성능도 좋지는 않은 이유를 짚는다.
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AI TOPIC
온톨로지 최신 뉴스와 핵심 해설
온톨로지 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 24편을 최신순으로 모았습니다.
ERNIE와 KnowBERT 비교: 언어모델에 지식 그래프를 결합하는 방법과 한계
사전학습 언어모델은 문맥은 잘 배우지만 개별 사실을 안정적으로 기억하지 못한다. 서울대 DSBA 연구실 스터디를 토대로 ERNIE와 KnowBERT가 지식 그래프를 언어모델에 주입한 방식과 그 한계를 정리했다.
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지식 그래프와 LLM 결합 실전 정리: 그라운딩, RDF와 LPG 차이, 도입 판단 기준
국내 AI 스터디 모임이 지식 그래프와 LLM을 결합한 시스템의 구조를 정리했다. 자연어 질의와 그라운딩의 순환, 업서트 전 검증, RDF와 LPG의 차이, 세 가지 비용, 그리고 도입을 판단하는 문제 패턴을 다룬다.
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K-BERT와 KEPLER 비교: 지식 그래프를 입력 문장에 넣을 것인가, 사전 학습 목적 함수에 녹일 것인가
서울대 DSBA 연구실 온톨로지·지식 그래프 스터디 20회차가 K-BERT와 KEPLER를 나란히 놓고, 지식을 문장에 직접 삽입하는 방식과 사전 학습 목적 함수로 녹여 넣는 방식의 차이를 실험 결과와 함께 정리했다.
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온톨로지 임베딩 입문: OWL2Vec*와 EL Embeddings로 보는 논리 지식의 벡터화 방법
서울대 DSBA 연구실의 온톨로지 스터디 발표를 정리했다. 기호로 된 온톨로지를 문장으로 바꿔 word2vec으로 학습하는 OWL2Vec*와, 논리 공리를 영역과 이동 벡터라는 공간 제약으로 직접 옮기는 EL Embeddings를 비교한다.
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TransE와 DistMult 논문 정리 - 지식그래프 임베딩의 두 원형과 각 모델의 사각지대
서울대 DSBA 연구실 스터디에서 지식그래프 임베딩의 출발점인 TransE와 DistMult 논문을 정리했습니다. 관계를 덧셈으로 볼지 곱셈으로 볼지에 따라 표현 가능한 관계 자체가 달라지는 이유를 짚습니다.
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온톨로지 기반 지식그래프 정렬 방법론 정리: OntoEA와 BERTMap의 접근과 실험 결과
서울대 DSBA 연구실 세미나가 다룬 OntoEA와 BERTMap을 정리했다. 클래스 정보를 임베딩에 넣는 방식과 언어모델을 규칙 파이프라인에 넣는 방식이 정렬 정확도를 어떻게 끌어올리는지 살펴본다.
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장기 실행 AI 에이전트 설계 - 결과 평가의 한계와 행동 명세로 과정을 감독하는 법
회계 업무를 끝까지 처리하는 에이전트를 만드는 Basis 공동창업자가 장기 실행 에이전트의 설계를 설명한다. 결과만 채점하는 평가의 한계, 과정을 감독하는 행동 명세, 온톨로지와 컨텍스트 설계가 핵심이다.
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지식 그래프와 온톨로지 기초 개념, 트리플 구조부터 산업용 구축 파이프라인까지 정리
서울대 DSBA 연구실 발표를 바탕으로 지식 그래프의 기본 단위인 트리플과 온톨로지의 역할, 수집부터 서빙까지의 구축 파이프라인, 그리고 기업 사례에서 반복적으로 확인되는 아이덴티티와 품질 관리 설계 원칙을 정리했다.
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서울대 DSBA 세미나 정리 — 텍스트 기반 온톨로지 자동 추출 방법론과 도구 선택 체계
서울대 DSBA 연구실의 온톨로지·지식그래프 스터디 세 번째 세션 정리. 흩어진 온톨로지 학습 방법론을 다시 온톨로지로 체계화한 두 편의 논문을 따라가며, 텍스트에서 개념과 관계를 뽑아내는 자동 추출이 어디까지 가능하고 어디서 막히는지 짚는다.
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온톨로지 설계 5원칙과 FAIR 공개 지침 정리: 서울대 DSBA 연구실 스터디 발표
LLM의 환각과 일관성 문제로 온톨로지가 다시 주목받고 있다. 서울대 DSBA 연구실 스터디가 그루버의 설계 5원칙과, 만든 온톨로지를 웹에 재사용 가능하게 공개하는 FAIR 지침을 함께 정리했다.
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온톨로지 엔지니어링 방법론 정리 — OTKM 5단계와 스위스라이프 스킬 관리 사례가 남긴 교훈
서울대 산업공학과 DSBA 연구실 세미나가 온톨로지 구축 방법론 논문 OTKM을 정리했다. 시스템을 만드는 과정과 쓰는 과정을 나눈 이유, 타당성 검토부터 진화까지 이어지는 다섯 단계, 그리고 스위스라이프 적용 사례가 남긴 한계를 짚는다.
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온톨로지 평가 방법론 정리: OQuaRE 정량 지표와 컴피턴시 질문 기반 검증 방식
서울대 DSBA 연구실 세미나가 온톨로지 평가 논문 두 편을 정리했다. 소프트웨어 품질 표준을 옮겨 온 OQuaRE의 정량 평가와, 답해야 할 질문을 먼저 쓰고 테스트를 만드는 컴피턴시 질문 기반 접근을 피자 온톨로지 예시로 살펴본다.
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온톨로지와 OWL 입문 정리 — RDF에서 지식그래프까지, 파이썬 실습으로 보는 개념과 추론
서울대 DSBA 연구실 스터디에서 다룬 온톨로지 설계 실습을 정리했다. RDF와 RDFS의 한계, OWL이 더하는 논리 규칙, 그리고 파이썬 라이브러리로 클래스와 관계를 정의해 추론까지 돌려 보는 과정을 담았다.
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팔란티어 해설: 온톨로지와 AIP로 본 사업 구조, 성장률과 밸류에이션 위험 요인 정리
팔란티어는 결국 무엇을 파는 회사인가. 데이터 사일로 문제에서 출발해 조직의 지도라 불리는 온톨로지 구조와 고담·파운드리·아폴로·AIP 네 제품을 정리하고, 가파른 성장률과 함께 따라붙는 밸류에이션 위험까지 짚었다.
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SPARQL 기초와 RDF 파이프라인 실습: 지식 그래프를 SQL 대신 써야 하는 이유
서울대 DSBA 연구실의 온톨로지 스터디 실습을 정리했다. SQL과 SPARQL의 차이, 트리플 패턴을 맞추는 문법, 표 데이터를 RDF 트리플로 바꾸는 파이프라인, 외부 식별자를 하나로 잇는 방법까지 따라간다.
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팔란티어 사업 모델 정리: 온톨로지·고담·파운드리·AIP로 보는 수익 구조와 AI 전략
정보기관과 글로벌 기업이 함께 쓰는 팔란티어는 대체 무엇을 파는 회사인가. 데이터에 의미를 부여하는 온톨로지, 정부용 고담과 기업용 파운드리, 엔지니어 상주형 영업 방식, AI 시대 전략인 AIP까지 하나씩 정리했다.
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온톨로지 자동 추출: 텍스트에서 용어와 관계를 자동으로 학습하는 두 가지 전통 방법론 정리
지식을 사람과 기계가 함께 읽도록 구조화한 온톨로지를 사람 손으로 짜는 대신 텍스트에서 자동 학습하는 전통 방법론을, 용어 추출과 비분류 관계 학습 두 논문을 중심으로 서울대 DSBA 연구실 세미나 발표를 통해 정리했습니다.
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온톨로지와 지식 그래프 기초: 클래스·인스턴스·속성·공리와 도메인 온톨로지 구축 사례
서울대 DSBA 연구실의 온톨로지·지식 그래프 스터디 강의 정리. 온톨로지의 정의와 네 가지 구성 요소를 반도체 예시로 풀고, 개방형 웹 지식베이스 위키데이터와 폐쇄적 제조 현장 온톨로지라는 정반대 사례를 비교한다.
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온톨로지·지식 그래프 쉽게 이해하기: 디지털 트윈 건설 사례로 보는 설계 원리
서울대 DSBA 연구실 스터디가 디지털 트윈 건설 논문을 통해 온톨로지와 지식 그래프를 풀이합니다. 계획(PII)과 실제(PSI)를 분리·연결하는 3계층 설계와 AI의 역할을 정리했습니다.
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온톨로지와 지식 그래프 기초 - 개념 구성 요소부터 워드넷, UMLS, 스키마.org 사례까지
서울대 DSBA 연구실의 온톨로지·지식 그래프 스터디 오리엔테이션 정리. 개체와 관계로 이루어진 온톨로지의 네 가지 구성 요소, 기존 데이터베이스만으로는 부족한 이유, 워드넷과 UMLS 같은 실제 활용 사례를 짚었다.
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온톨로지와 지식 그래프 관계 정리: 품질 평가 지표와 증분 갱신을 가르는 설계의 힘
서울대 DSBA 연구실 세미나가 공개 지식 그래프 다섯 곳의 품질 비교 논문과 구축 파이프라인 논문을 함께 짚었다. 클래스 규모보다 온톨로지 설계가 품질을 가른다는 분석과 증분 갱신 과제를 정리했다.
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AI 에이전트와 온톨로지: 뉴로심볼릭 AI로 확률적 LLM에 논리 가드레일 채우기
UC버클리의 프랭크 코일이 설명하는, 확률적으로 움직이는 LLM 에이전트에 온톨로지와 RDFS·OWL 같은 논리 규칙으로 가드레일을 채워 더 신뢰할 수 있는 뉴로심볼릭 시스템을 만드는 방법을 정리했다.
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AI 에이전트 데이터 그라운딩: 온톨로지 시맨틱 레이어의 3대 축
AI 엔지니어 컨퍼런스 강연 정리. 팀마다 데이터 배선을 반복하는 문제를 비즈니스·기술 온톨로지와 실행 트레이스로 푸는 '얇은 에이전트' 아키텍처를 설명한다.
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