ㅁ 융합 개념

ㅇ 정의:
지식 그래프(Knowledge Graph)의 구조적·의미적 지식 표현과 심층 신경망(DNN)의 패턴 인식·추론 능력을 결합한 AI 접근 방식.

ㅇ 특징:
– 지식 그래프는 개념과 관계를 노드·엣지로 표현하여 해석 가능성(Explainability)을 제공.
– DNN은 대규모 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하고 비정형 데이터 처리에 강점.
– 융합 시, 데이터 기반 학습과 규칙 기반 추론의 장점을 모두 활용 가능.
– 지식 그래프를 DNN의 입력 피처로 활용하거나, DNN의 출력을 지식 그래프와 결합하여 의미 기반 추론 강화.

ㅇ 적합한 경우:
– 도메인 지식이 풍부하고 데이터가 불완전하거나 노이즈가 많은 경우.
– 추천 시스템, 의료 진단, 법률 문서 분석 등 해석 가능성과 정확도가 모두 필요한 경우.
– 복합 질의 응답(QA) 시스템, 멀티홉 추론이 필요한 검색.

ㅇ 시험 함정:
– ‘Knowledge Graph + DNN’을 단순히 데이터베이스 + 신경망으로 오해.
– 지식 그래프는 정형 데이터만 다룬다고 착각.
– DNN이 규칙 기반 추론을 직접 수행한다고 잘못 이해.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “지식 그래프와 DNN 결합은 데이터 기반 학습과 의미 기반 추론을 동시에 가능하게 한다.”
X: “지식 그래프와 DNN 결합은 규칙 기반 추론을 제거하고 완전한 블랙박스 모델을 만든다.”

ㅁ 추가 학습 내용

시험 대비 정리

1. Knowledge Graph + DNN 융합 구조 구현 방식
– Graph Neural Networks(GNN): 그래프 구조 데이터를 학습하는 신경망 구조로, 노드와 엣지의 정보를 활용하여 특징을 추출.
– Knowledge Graph Embedding 기법
• TransE: 관계를 벡터 공간에서 번역(translation)으로 모델링.
• DistMult: 관계를 대각 행렬 형태로 표현하여 삼중항(triple) 점수 계산.
– 성능 향상 사례: 지식 그래프를 통해 구조적·의미적 정보를 DNN에 제공하여 추천 시스템, 질의응답, 관계 추론 등의 정확도 향상.

2. 지식 그래프 구축 시 고려 사항
– 온톨로지 설계: 도메인 지식의 개념, 관계, 계층 구조를 정의.
– 엔티티 정규화: 동일 개체를 일관되게 식별·표현.
– 관계 추론: 기존 데이터로부터 새로운 관계를 도출하는 논리적 추론 기법.

3. DNN 입력 전처리 방식
– Graph Embedding 결과를 Dense Layer 입력으로 변환하여 학습에 활용.

4. 뉴로심볼릭 AI 융합의 다른 예시
– 규칙 기반 시스템 + CNN: 규칙 기반 지식과 이미지 인식 결합.
– 논리 추론 + Transformer: 자연어 처리와 논리 추론 결합.

5. 시험 출제 가능 유형
– 융합 예시 비교 문제.
– 장단점 서술형 문제.

6. 융합의 핵심 장점
– 설명 가능성 확보: 지식 구조를 활용해 모델의 판단 근거를 해석 가능.
– 데이터 효율성 향상: 적은 데이터로도 효과적인 학습 가능.