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
지식 그래프 최신 뉴스와 핵심 해설
지식 그래프 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 41편을 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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치매 연구 AI 활용 정리: 뇌 영상 유전체 분석부터 지식 그래프와 언어 모델까지
알츠하이머 치료 표적을 찾기 위해 뇌 영상과 유전체를 함께 분석하는 방법을 정리했다. 진단명 대신 연속적인 측정값을 표현형으로 쓰는 이유, 유전 분석에 맞춘 뇌 지도 제작, 해석 가능한 아형 분류, 지식 그래프와 언어 모델의 결합까지 다룬다.
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AI 조교 사이퍼봇 사례로 본 대학 교육, RAG 기반 24시간 튜터와 지식그래프 자동 생성
카타르 컴퓨팅연구소가 만든 무료 AI 교육 플랫폼 사이퍼봇 세미나를 정리했다. 교수가 올린 자료에만 답하는 RAG 구조, 자동 생성되는 지식·학습 그래프, 팟캐스트 음성 변환까지 대학 12곳의 실제 운영 경험을 담았다.
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LLM 지식 그래프 추출 실전 정리: 비정형 문서 개체·관계 뽑는 프롬프트 3단계 개선과 환각 검증
기업 데이터의 80~90%를 차지하는 비정형 문서에서 개체와 관계를 뽑아 지식 그래프로 만드는 과정을, 프롬프트를 세 번 고쳐 가며 실제로 돌려 보고 환각 검증 관문까지 짚은 국내 스터디 발표 내용을 정리했다.
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지식 그래프 LLM 추출 실전: 비정형 문서에서 개체와 관계 뽑는 프롬프트 3단계 개선법
기업 데이터 대부분을 차지하는 비정형 문서를 지식 그래프로 바꾸는 과정을 다룬 스터디 발표 정리. 사전 기반 개체명 인식의 한계, 프롬프트를 세 번 고쳐 출력을 안정시킨 기록, 환각을 걸러내는 검증 게이트까지 짚었다.
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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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지식 그래프와 LLM 결합 실전: 멀티소스 통합과 그래프 분석으로 환각을 줄이는 설계 원칙
여러 출처를 하나의 지식 그래프로 통합한 뒤 그래프 분석으로 후보를 좁히고 LLM에는 설명 역할만 맡기는 접근을 다룬 스터디 녹화를 정리했다. 생명의학 사례에서 출발해 어떤 문제에 이 방식이 맞는지까지 짚는다.
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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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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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RGCN·CompGCN으로 배우는 지식그래프 표현학습 - 서울대 DSBA 세미나 정리
서울대 DSBA 연구실 세미나가 지식그래프에 그래프 신경망을 적용한 RGCN과 CompGCN을 비교했다. 관계 유형과 방향을 메시지 전달에 반영하는 방법과 파라미터 폭증을 줄이는 분해 기법을 짚는다.
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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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그래프 언어모델 원리 정리: 지식 그래프를 언어모델에 그대로 읽히는 상대 위치 인코딩
지식 그래프를 문장처럼 한 줄로 펼치면 구조가 흐려지고, 그래프 신경망을 쓰면 언어 이해력이 사라진다. 사전학습된 언어모델 가중치를 그래프 트랜스포머에 옮겨 담아 두 문제를 함께 푸는 연구 발표를 정리했다.
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법률 특화 AI LawLLM 정리: 선례 검색과 판결 예측에서 GPT-4를 앞선 방법
미국 법률 시스템을 겨냥한 LawLLM 논문 해설. 글자만 비슷한 유사 판례와 구속력 있는 선례를 분리해 지식 그래프로 학습시키고, 판결 예측 정확도 79.4%와 환각률 0.1%를 이끌어낸 과정을 정리했다.
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RAG 청킹 전략 정리: 오버랩 재귀 분할과 시맨틱 청킹, 법령·표 문서 처리 방법까지
RAG 답변이 엉뚱해지는 원인은 검색 성능보다 문서를 자르는 방식에 있다. 오버랩을 둔 재귀 분할, 표와 법령처럼 구조가 있는 문서의 처리 방법, 시맨틱 청킹의 장단점과 한계까지 실무 관점에서 정리했다.
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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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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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GRAG 논문 리뷰: 그래프 검색 증강 생성이 기존 RAG의 맥락 소실과 환각을 줄이는 원리
에모리대 연구진이 내놓은 GRAG는 텍스트 조각만 긁어오는 기존 RAG의 한계를 지적한다. 부분 그래프 추출과 부드러운 가지치기, 텍스트·그래프 이중 입력으로 환각을 줄인 원리와 실험 수치를 알기 쉽게 정리했다.
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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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GraphRAG 실전 정리: 레이크하우스 데이터를 그래프로 묶어 AI 에이전트 맥락 만들기
AI Engineer 워크숍에서 잭 블루멘펠드가 벡터 검색·텍스트투SQL만으로는 놓치는 질문들을 그래프의 세 가지 '맥락 모양'으로 푸는 법을 설명한다. 지식 그래프로 에이전트를 접지시키는 실전 관점.
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멀티에이전트를 버리고 단일 에이전트로: 제약 분석 파이프라인 재설계 교훈
분석가의 업무 단계를 그대로 에이전트로 쪼갠 멀티에이전트 시스템이 왜 실패했는지, ZS의 AI 엔지니어링 팀이 결정론적 파이프라인·단일 에이전트·지식 그래프로 다시 설계한 과정을 정리했다.
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LLM 지식 그래프의 출처 추적(프로버넌스): AI 에이전트 메모리 설계법
LLM은 여러 출처를 비결정적으로 합쳐 사실을 만들어 낸다. 이때 '이 사실이 어디서 왔는가'를 추적하는 프로버넌스를 그래프 구조에 내장하는 설계 원리를 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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게이츠 재단 사내 AI 플랫폼 사례: 지식그래프와 데이터 모델이 조직의 해자가 되는 이유
게이츠 재단이 약 4,000명이 쓰는 사내 AI 플랫폼을 지식그래프 위에 구축한 과정을 정리했다. 프런티어 모델이 빨라질수록 방어 가능한 자산은 무엇인지, 그 답으로 왜 데이터 모델을 꼽았는지 살펴본다.
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RAG 한계와 지식 그래프: AI 소설 창작 앱으로 배우는 검색증강생성 개선 전략
한 마이크로소프트 MVP가 오픈소스 AI 소설 창작 앱을 만들며 겪은 시행착오를 통해, 임베딩·코사인 유사도 기반 RAG(검색증강생성)의 한계와 이를 지식 그래프·도구 호출로 보완하는 방법을 단계별로 정리했다.
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그래프 RAG 완전 이해 - 지식 그래프, Cypher 쿼리, 벡터 RAG와의 차이
LLM으로 지식 그래프를 만들고 Cypher로 질의하는 그래프 RAG의 원리와 구축 과정, 그리고 벡터 RAG와의 차이를 IBM 기술 강의를 바탕으로 정리했다.
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지식 그래프(Knowledge Graph)란? 노드와 엣지로 데이터 관계를 잇는 개념 쉽게 이해하기
IBM이 설명하는 지식 그래프의 기본 개념. 노드와 엣지로 개체 간 관계를 표현하는 원리부터, 여러 데이터 출처를 묶어 누락된 사실을 추론하는 방법, 검색·추천·보험 등 실제 활용 사례까지 쉽게 정리한다.
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RAG 전략 11가지 완전정리 — 리랭킹·에이전틱·지식그래프·청킹까지
RAG를 최적화할 때 쓸 수 있는 11가지 전략(리랭킹, 에이전틱 RAG, 지식그래프, 문맥 검색, 청킹 등)의 원리와 장단점, 그리고 3~5개를 조합하는 실전 팁을 정리했습니다.
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무료 AI 스킬·플러그인 9가지로 클로드 코드·코덱스 200% 활용하기
클로드 코드, 코덱스 같은 AI 코딩 도구를 한층 강력하게 만드는 무료 스킬과 플러그인 9가지를 정리했다. 지식 그래프, 디자인, 애니메이션, 리서치까지 설치법과 활용 사례를 소개한다.
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지식 그래프 추출 with GPT-4o: 텍스트를 노드·관계 그래프로 변환하기
책·기사·위키 같은 비정형 텍스트를 LLM으로 지식 그래프로 바꾸는 방법을 정리했다. 지식 그래프의 개념과 활용, LangChain 그래프 변환기를 이용한 실제 구현까지 다룬다.
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