지식 그래프란? | 지식 그래프(Knowledge Graph)를 소개합니다.
지난 몇 년 동안 생성형 인공지능 (genAI)과 고급 데이터 분석이 폭발적으로 증가하면서 점점 더 많은 사람들이 지식 그래프에 대해 이야기하고 있습니다. 지식 그래프와 데이터패브릭은 왜 중요한 것일까요? 유연하고 기민하게 지식 그래프를 구축할 수 있는 방안은 무엇일까요? 지식그래프와 데이터패브릭의 개념과 솔루션을 소개합니다.
기본적인 정의부터 살펴보겠습니다. IBM 에 따르면 지식 그래프(시맨틱 네트워크라고도 함)는 “사물, 이벤트, 상황 또는 개념과 같은 실제 실체의 네트워크를 나타내며 이들 간의 관계”를 의미합니다.
아래에서는 더 자세히 지식 그래프가 무엇인지, 어떻게 유용한지, 그리고 전 세계 사용자의 데이터 분석과 AI를 어떻게 변화시킬지 지식 그래프에 대해 자세히 알아보세요.
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지식 그래프가 왜 중요한가요?
지식 그래프는 데이터에서 더 많은 인사이트와 가치를 얻고자 하는 모든 사람과 관련이 있습니다.
조직은 지식 그래프를 사용하여 데이터의 실제 의미를 파악하고 모든 사람이 데이터에 액세스하고 활용할 수 있도록 할 수 있습니다.
지식 그래프는 데이터 사일로를 없애고 데이터 기반 AI 애플리케이션에 보다 정확하고 관련성이 높으며 정교한 결과물을 생성하는 데 필요한 폭과 깊이, 뉘앙스를 제공합니다.
무엇보다도, 지식 그래프는 더 이상 전문 데이터 과학자의 전유물이 아닙니다. 최신 데이터 분석 도구와 플랫폼은 초보자나 코더가 아닌 사용자 등 모든 기술 수준의 사용자가 지식 그래프를 쉽게 만들 수 있게 해줍니다.
에 걸쳐 시뮬레이션 중심 설계를 가속화하고 AI를 제조업에 더욱 통합하는 직관적이고 강력한 솔루션입니다. 이러한 제조 도구가 physicsAI와 같은 AI 기반 솔루션과 결합될 때, 전체 워크플로우를 간소화하고 업그레이드합니다.
데이터에서 가장 중요한 “문맥(Context)”을 고려하라
가장 가치 있는 데이터는 모호한 경우가 거의 없습니다. 컨텍스트가 가장 중요합니다.
지식 그래프는 데이터 세트와 데이터 작업에 중요한 컨텍스트를 제공하기 때문에 중요합니다. 가정 폭력 사건을 신고한 여성이 911에 전화한 유명한 2019년 사례를 예로 들어 보겠습니다.
신고자는 긴급 출동 요원에게 피자를 주문하고 싶다고 말합니다. 긴급 출동 요원은 911은 피자 배달이 아닌 긴급 전화를 위한 것이라고 설명합니다. 그러나 발신자가 긴급 출동 요원의 호소에도 불구하고 계속 피자를 달라고 요청하자 긴급 출동 요원는 발신자의 진짜 의미, 즉 어머니가 학대자로부터 즉각적인 위험에 처해 있음을 재빨리 알아차립니다.
발신자는 피자 주문이라는 일상적인 언어만을 사용하여 가해자가 아직 집에 있으며 긴급히 경찰의 도움이 필요하다는 것을 설명할 수 있습니다. 다음은 전체 통화 내용에서 발췌한 내용입니다.
출처: SNAC
이 통화는 인간 커뮤니케이션의 복잡성과 시간, 장소, 관계에 따라 단순한 단어의 의미가 어떻게 달라질 수 있는지를 보여줍니다. 하지만 기계와 알고리즘은 이러한 뉘앙스와 복잡성을 해독하고 감지하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 바로 이 부분에서 지식 그래프가 등장합니다.
지식 그래프가 점을 연결하는 방법
이름에서 알 수 있듯이 지식 그래프는 데이터를 그래프 형태로 캡처하여 표현합니다. 이 그래프는 노드(관심 대상 개체와 그 용도), 속성 및 노드 간의 관계로 구성됩니다. 결정적으로, 지식 그래프의 구조는 서로 다른 데이터 구성 요소 간에 연결과 연결을 가능하게 하며, 그래프는 끝없이 연결된 점들의 네트워크처럼 보입니다.
이러한 멀티레이어 접근 방식은 데이터를 지식으로 변환하는 깊이와 유연성을 제공하는 동시에 문맥과 의미의 뉘앙스를 포착합니다.
지식 그래프를 사용하면 다양한 소스와 다양한 형식의 데이터를 한데 모으는 것이 간단하고 데이터의 가치를 증폭시킬 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 서로 다른 데이터 형식 간의 정합성을 위해 데이터베이스의 의미를 희생하는 많은 데이터 관리 도구와는 대조적입니다. 지식 그래프는 또한 새로운 정보가 발생함에 따라 항상 진화하는 지식의 역동적이고 변화하는 특성을 수용합니다.
온톨로지는 여기서 또 다른 중요한 개념입니다. 넓게 보면 지식 그래프는 정의, 규칙, 관계 및 용도를 통해 도메인 지식을 정의하는 온톨로지에 데이터를 수집하고 통합합니다. 따라서 온톨로지는 다른 애플리케이션과 연계할 수 있는 공유 어휘를 제공하고 그래프의 지식을 추가 분석 및 처리에 사용할 수 있도록 합니다.
이 모든 것은 지식 그래프가 그 자체로 끝이 아니라는 사실에 이르게 합니다. 기업에서 지식 그래프는 조직의 데이터 인프라 전반에 걸쳐 확장되는 풍부하고 유연하며 기계 판독이 가능한 계층인 데이터 패브릭을 만들기 위한 수단일 뿐입니다. 이 데이터 패브릭은 다른 데이터 과학 및 AI 플랫폼에서 더 잘 활용할 수 있는 것입니다.
생성형AI 결과를 더 정확하게!
데이터를 통합하고 멀티 레이어 방식을 적용하는 지식 그래프의 기능을 활용하고자 하는 기업이라면 많은 관심을 가질 만한 방법이 있습니다.
지식 그래프는 생성형AI(GenAI) 결과물의 정확도와 관련성을 높이는 여러 가지 방법을 제공합니다. 특히, 지식 그래프는 대규모 언어 모델(LLM)이 새로운 최신 정보를 활용하는 데 도움이 되며, genAI 개발의 또 다른 핵심 영역인 검색 증강 생성 (RAG)에서 활용하는 벡터 임베딩과 잘 작동합니다. 사용 사례에는 기존 LLM을 미세 조정하거나 특정 도메인 전문 지식을 사용해 새로운 모델을 훈련하는 그래프 RAG도 포함됩니다.
지식 그래프의 주요 기능과 이점을 간략하게 설명하는 것은 비교적 간단합니다. 하지만 처음부터 그래프를 구축하는 것은 완전히 다른 문제입니다. 다행히도 Altair® Graph Studio™와 같은 코딩이 필요 없는 도구는 이러한 격차를 해소할 수 있습니다. 초보자와 전문가 사용자 모두 조직의 전체 엔터프라이즈 데이터 풀에서 지식 그래프를 구축할 수 있습니다. 그래프 스튜디오는 이 인프라에 시맨틱 그래프 기반 데이터 패브릭 레이어를 적용합니다. 이를 통해 사일로를 없애고 사용자와 데이터/AI 도구 모두 비즈니스 데이터의 진정한 의미를 이해할 수 있습니다.
앞서 언급한 911 신고는 AI가 인간의 지능처럼 더 역동적으로 작동하도록 돕는 데 수반되는 과제를 보여주는 한 가지 예일 뿐입니다. 지식 그래프는 그 여정의 핵심적인 부분으로, 데이터에 더 큰 맥락을 제공하는 데 있어 이미 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 물론 그래프 스튜디오와 같은 도구의 등장은 데이터 과학과 AI 도구 및 그 기능을 대중화하려는 또 다른 강력한 트렌드를 강조하고 있습니다.
거의 40년 동안 Altair는 전 세계 조직이 가장 시급한 과제를 해결하도록 지원해 왔습니다.Altair의 데이터 분석 및 AI 기능이 모든 조직이 가장 어렵고 흥미로운 목표를 달성하는데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
![[수업용 라이선스 지원 인터뷰] 계명대학교 김양석 교수 & KDSR 동아리](https://blog.altair.co.kr/wp-content/uploads/계명대-전경-500x383.png)
