옳은 길로..

이번 연재글에서는 전통적인 방법론을 통해 온톨로지를 구축하고 지식그래프를 생성하는 것을 다룹니다.그리고 지식그래프를 생성하는 과정에서 LLM 을 활용하는 방법에 대해서 다룹니다.그리고 마지막으로 생성된 결과물에 대해 추론을 적용하여 활용도를 증가시키는 것에 대해 다룹니다. 관련 연재글:#1. 기본 지식그래프 구축 #2. 키워드 구축 #3. LLM을 활용한 지식그래프 구축 #4. LLM을 활용한 용어 분류 #5. 추론 ">관련 연재글:#1. 기본 지식그래프 구축 #2. 키워드 구축 #3. LLM을 활용한 지식그래프 구축 #4. LLM을 활용한 용어 분류 #5. 추론  지난 글에서는 주어진 데이터셋에서 주요한 항목을 추출하고, 추출한 항목에 따라 간단한 온톨로지 모델을 구성하였으며, 별다른 처리 없이 인스턴..

이번 연재글에서는 전통적인 방법론을 통해 온톨로지를 구축하고 지식그래프를 생성하는 것을 다룹니다.그리고 지식그래프를 생성하는 과정에서 LLM 을 활용하는 방법에 대해서 다룹니다.그리고 마지막으로 생성된 결과물에 대해 추론을 적용하여 활용도를 증가시키는 것에 대해 다룹니다. 관련 연재글:#1. 기본 지식그래프 구축 #2. 키워드 구축 #3. LLM을 활용한 지식그래프 구축 #4. LLM을 활용한 용어 분류 #5. 추론 ">관련 연재글:#1. 기본 지식그래프 구축 #2. 키워드 구축 #3. LLM을 활용한 지식그래프 구축 #4. LLM을 활용한 용어 분류 #5. 추론   사용하는 데이터는 KCI, Google Scholar 등에서 2010년부터 2024년까지 발행된 항공 관련 논문데이터를 수집한 데이터셋을 ..

이번 글에서는 그래프 경로 탐색을 통해 데이터간의 복잡한 관계를 찾아보는 것에 대해 다루려고 한다.데이터 간의 연결 관계를 찾아나가는 것은 데이터를 통해 정보를 파악하는 것에 도움이 되는 측면이 있는데 이와 함께 그 연결관계에 대한 명확한 설명력이 있어야 한다.따라서 그래프 경로 탐색 알고리즘을 통해 데이터 간의 연결을 탐색하는 것에 활용할 수 있다.그래프 경로 탐색의 보통 최단 경로 또는 모든 연결 경로를 탐색하는데 대다수의 그래프DB에서 플러그인 형태를 통해 지원을 하고 있다. 지원하지 않더라도 SPARQL을 직접 작성하여  구현이 가능하다.여기에서는 RDF-Star를 지원하는 RDF 계열의 그래프 DB 중 하나인  GraphDB (OntoText)를 사용하여 특정 두 데이터 간의 경로를 찾아보고, ..

이번 글에서는 지난 블로그에서 구축한 지식그래프를 통해 그래프 구조를 활용한 탐색을 해보려고 한다.그래프 구조로 만들어진 데이터는 연결이 생성되어진 경우 그 관계를 따라서 간단하게 데이터를 찾아나갈 수 있는 장점을 제공한다.그리고 연결된 관계를 탐색하다보면 쉽게 발견하지 못했던 관계들을 발견할 수 있는 장점을 가질 수 있다.물론 발견한 정보들은 우리가 가지고 있는 데이터들 사이에 존재하고 있는 정보들이다.반드시 그래프 구조를 통해서만 발견할 수 있다고는 말할 수 없다. 기존의 방식과는 어떻게 쉽게 발견할 수 있는지, 어떠한 구조를 통해 빠르게 접근할 수 있는지가 차이점이라 할 수 있을 것 같다.아래의 예시는 탐색적인 방식으로서기업과 그 기업의 임원, 주주들 간의 관계를 통해 특정 기업이 다른 기업과 어떻..

기업에 대한 정보는 금융감독원의 전자공시시스템을 통해 필요한 정보를 획득할 수 있다. 전자공시시스템(DART : Data Analysis, Retrieval and Transfer System)은 상장법인 등이 공시서류를 인터넷으로 제출하고, 투자자 등 이용자는 제출 즉시 인터넷을 통해 조회할 수 있도록 하는 종합적 기업공시 시스템이다. (참고, https://dart.fss.or.kr/introduction/content1.do) 이번 포스트에서는 전자공시시스템에서 제공하는 기업의 정보들을 가져와 지식그래프 형태로 구성하고 몇가지 내용을 파악하고 분석해보고자 한다. 전자공시시스템 DART에 공시되고있는 공시보고서 원문 등은 오픈API를 통해 활용할 수 있다. 활용을 원하는 누구든지(개인, 기업, 기관 ..