#온톨로지
7개의 포스트
데이터의 족보를 추적하라: W3C PROV-O 완전 정복
당신이 보는 데이터, 정말 믿을 수 있나요? 2013년 W3C가 발표한 PROV-O는 '데이터의 족보'를 추적하는 국제 표준이다. AI 딥페이크와 가짜뉴스의 시대, 이 13년 된 표준이 왜 지금 가장 뜨거운 기술이 되었는지 추적한다.
Simple Event Model(SEM) 완전 해부: 세상의 모든 사건을 구조화하는 법
역사적 사건부터 해적 공격까지 — 세상의 모든 '일어난 일'을 컴퓨터가 이해할 수 있게 표현하려면 어떻게 해야 할까? 2011년 탄생한 Simple Event Model(SEM)이 그 해답이다. 왜 이 개념이 필요했고, 2026년 AI 시대에 어떤 의미를 갖는지 깊이 파헤친다.
NeOn-GPT: LLM이 온톨로지를 자동으로 만들어 준다고?
온톨로지 전문가가 몇 달 걸리던 작업을, GPT가 몇 시간 만에? NeOn 방법론과 LLM을 결합한 NeOn-GPT 파이프라인의 모든 것. 와인 온톨로지 케이스 스터디와 함께 자동 온톨로지 생성의 현재와 미래를 파헤친다.
OG-RAG: 온톨로지로 RAG에 '전문가의 눈'을 심다
RAG가 문서를 찾아주긴 하는데, 도메인 전문가처럼 '진짜 중요한 사실'을 골라내지 못한다면? Microsoft Research가 제안한 OG-RAG는 온톨로지로 검색을 근거화하여 사실 재현율을 55% 향상시킨다.
온톨로지의 모든 것: 아리스토텔레스에서 Palantir까지
2,400년 전 아리스토텔레스가 '존재의 범주'를 정리한 이래, 온톨로지는 철학에서 컴퓨터 과학으로, 다시 엔터프라이즈 AI의 핵심으로 진화해 왔다. Palantir 특집과 함께 그 역사를 추적한다.
LLM + 시맨틱 웹: AI의 '감'을 '논리'로 바꾸는 법 — Structured Decomposition 논문 해부
GPT-5도 규칙을 일관되게 적용하지 못한다. 이 논문은 LLM을 '온톨로지 채우기 엔진'으로 재정의하고, SWRL 추론기가 규칙을 결정론적으로 적용하는 신경-상징 통합 프레임워크를 제안한다. 법률, 의학, 과학 3개 도메인에서 11개 모델로 검증한 결과를 해부한다.
AI 법률 추론의 미래 — SOLAR: 검증 가능한 법률 추론을 위한 멀티 에이전트 프레임워크
GPT-4o가 세금 계산 문제에서 18.8%의 정확도를 보이는 동안, 추론 모델 o4-mini는 91.7%를 기록한다. 하지만 비용이 수십 배 비싸다. SOLAR 프레임워크는 저비용 모델의 정확도를 76.4%로 끌어올려, 이 격차를 68.2%에서 5.9%로 줄인다.