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SHACL-DS 완전 해부 — RDF '데이터셋' 검증의 새로운 지평 (ESWC 2026)
SHACL은 RDF 그래프 하나만 검증할 수 있었다. 그런데 현실의 데이터는 여러 개의 Named Graph로 나뉘어 있다. ESWC 2026에서 발표된 SHACL-DS는 이 gap을 메우는 최초의 체계적 확장이다.
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.
Temperature 특집: AI의 '창의성 다이얼'을 과학적으로 돌리는 법 — TURN 알고리즘과 멀티샘플 추론의 최적 온도
ChatGPT에 같은 질문을 여러 번 하면 매번 다른 답이 나온다. 이 '랜덤함'을 조절하는 핵심 파라미터가 Temperature다. 2025년 ICML에서 발표된 TURN 알고리즘은 라벨 데이터 없이 모델별 최적 Temperature를 자동으로 찾아내는 방법을 제시했다. 요리사의 불 조절처럼, AI도 '딱 맞는 온도'가 있다.
튜닝할 것인가, 말 것인가: LLM에 내 데이터를 연결하는 완전 가이드
프롬프트 엔지니어링, RAG, SFT, RLHF, 증류 — LLM에 내 데이터를 연결하는 5가지 방법의 역사부터 2026년 현재의 활용법까지. 셰익스피어의 질문을 빌려, AI 시대의 가장 실용적인 선택지를 정리한다.
이미지 객체 인식 완전 가이드: 컴퓨터에게 '보는 법'을 가르친 25년 — 공장에서 자율주행까지
얼굴 검출에서 시작해 반도체 결함 검사까지 — 이미지 객체 인식의 역사, 네 가지 핵심 태스크, 그리고 제조·자동차·식품 산업에서의 실전 활용법을 풍부한 사례와 함께 완전 해설한다.
Cognee 완전 가이드: 비정형 데이터를 자동으로 지식 그래프로 — AI에게 '기억'을 주는 법
이력서 5장을 AI에게 던지면 핵심 인재를 찾을 수 있을까? Cognee는 비정형 텍스트를 자동으로 지식 그래프로 변환하고, LLM이 구조화된 지식 위에서 추론할 수 있게 한다. 문서 → 그래프 → 검색의 전자동 파이프라인을 역사적 맥락부터 실전 구현, 2026년 AI 메모리 생태계까지 종합 특집으로 풀어본다.
AI가 웹을 디자인하는 시대: GPT-5.4 프론트엔드 디자인 완전 해부
OpenAI가 GPT-5.4의 프론트엔드 디자인 역량을 공개했다. '프롬프트 한 줄로 아름다운 웹사이트를 만든다'는 말이 현실이 된 2026년, 웹 디자인 35년 역사의 맥락에서 이 기술이 왜 혁명적인지, 어떻게 활용하는지를 낱낱이 해부한다.
Graph RAG with Milvus: 벡터 검색에 지식 그래프를 더하면 AI가 '관계'를 추론한다
'오일러의 스승의 아들이 뭘 했지?' — 단순 벡터 검색은 이 질문에 답하지 못한다. 엔티티 사이의 관계를 추적해야 하기 때문이다. Milvus 벡터 DB 위에 지식 그래프를 결합한 Graph RAG가 멀티홉 추론 문제를 어떻게 해결하는지, 역사적 맥락부터 핵심 구현, 2026년 생태계까지 종합 특집으로 풀어본다.
라쇼몬 셋 특집: AI가 '같은 답'을 내는 수백 가지 다른 이유 — 개념 기반 신경망의 새로운 지평
같은 사진을 보고 '호랑이'라 답한 5개 AI 모델. 하나는 줄무늬를 봤고, 하나는 발톱을 봤고, 하나는 '초식동물이 아님'을 확인했다. 모두 정답이지만 이유는 전혀 다르다. 이 '라쇼몬 효과'를 체계적으로 탐구하는 획기적 논문을 깊이 파헤친다.