SEMON의 특별함
SEMON은 지식그래프 기반 추론, 의미기반 통합 검색, 다양한 시각화 도구, 웹 기반 관리도구 네 가지를 함께 제공합니다.
지식그래프 기반 추론
보이지 않는 관계까지 추론해
활용할 수 있는 지식을 확장
의미기반 통합 검색
뜻으로 이어진 자료까지 찾아
의도에 맞는 결과를 제공
다양한 시각화 도구
정보 간 관계를 그려
복잡한 정보도 한눈에 파악
웹 기반 관리도구
데이터 변환부터 서버까지
웹 관리도구 하나로 관리
기술 구성도
주요 기능
01
지식그래프 변환
기업 DB에 쌓인 데이터를 지식그래프로 바꿉니다. 수집·전처리와 모델 연결을 설정으로 정하므로, 여러 시스템에 흩어진 데이터를 하나의 의미 체계로 묶어 함께 활용할 수 있습니다.
✔️ DB 데이터를 지식그래프로 변환하기 위한 수집·전처리 설정
✔️ 수집한 데이터와 지식그래프 모델의 연결 설정
✔️ 변환 규칙·컨셉 모델 기반 트리플 변환
✔️ KMS·ERP·LMS 등 기업 데이터 연계
02
지식그래프 저장
지식그래프 모델과 원본 트리플을 저장하고 검색할 수 있게 색인합니다. 대용량 온톨로지 저장과 추론에 맞춘 저장소와 색인 구조로 질의를 처리할 때 생기는 병목을 줄여 빠르게 응답합니다.
✔️ 지식그래프 모델과 원본 트리플 인스턴스 정보 저장
✔️ 적재된 트리플을 검색할 수 있도록 역파일 구조로 색인
✔️ 대용량 온톨로지 저장·추론에 최적화된 전용 저장소
✔️ 질의 처리 병목을 줄이는 색인 구조
03
지식그래프 추론
표준 추론 규칙으로 기본 지식을 추론하고, 업무 영역에 맞춰 설계한 규칙으로 관계를 새로 도출합니다. 데이터에 직접 적혀 있지 않은 관계까지 찾아내므로 검색과 분석이 다룰 수 있는 지식이 넓어집니다.
✔️ RDF·RDFS·OWL 등 표준 추론 규칙을 적용한 기본 지식 추론
✔️ 도메인에 맞춰 설계한 사용자 정의 추론 규칙으로 관계 도출
✔️ 온톨로지 데이터 기반 추론 규칙 도출
✔️ 다수 사용자 부하에도 추론 성능을 유지하는 분산처리 구조
04
동향·이슈 분석
키워드가 기간·출처별로 얼마나 나타나고 늘었는지 집계해, 이슈가 생겨나 사라지기까지의 흐름을 보여 줍니다. 쌓인 문서에서 지금 무엇이 떠오르는지 읽어 내는 통찰을 얻을 수 있습니다.
✔️ 키워드의 기간·출처별 출현 빈도와 증가율 제공
✔️ 이슈의 생성부터 소멸까지 전 과정 추적
✔️ 핵심어와 관련 정보 자동 추출
✔️ 추출된 토픽의 분류와 통계 정보 제시
05
연관 네트워크·시소러스 연계
검색어와 의미로 이어진 정보·인물·기관을 네트워크로 보여 주고, 시소러스의 상위·하위 개념을 함께 제시합니다. 검색어 하나에서 출발해 관련 지식을 따라가며 넓게 탐색할 수 있습니다.
✔️ 의미관계 추론으로 검색어 관련 주요 정보 제시
✔️ 인물·기관 네트워크 제공
✔️ 시소러스에 정의된 키워드 간 상위·하위 관계 제공
✔️ 키워드 중심 방사형 정보맵 제공
06
매쉬업·LOD 연계
구축한 지식을 공개 연결 데이터(LOD)로 공개·발행하고, 외부 LOD·오픈 API와 연결합니다. 내부 데이터만으로는 없던 정보를 더해 검색 결과의 폭을 넓히고, 내외부 정보를 다시 활용할 수 있습니다.
✔️ LOD(Linked Open Data)를 이용한 온톨로지 데이터 연계
✔️ 오픈 API를 활용한 메타 검색
✔️ 구축한 온톨로지 데이터를 LOD로 공개·발행
✔️ 인터링킹으로 외부 LOD와 연계해 연관 정보 확장
활용 사례
사업명
내용
법무부
지능형 입법지원 시스템(i-law) 구축
흩어져 있는 법령·판례·논문 정보를 의미기반 검색과 시각화로 제공해 입법 활동을 지원했습니다.
사업명
내용
한국과학기술정보연구원(KISTI)
국가 R&D Navigator 구축
논문·보고서·과제 정보를 사용자가 효율적으로 확인할 수 있도록 정보화 시스템과 인터페이스를 개발했습니다.
사업명
내용
국사편찬위원회
LOD 기반 한국사 연계·통합 오픈DB 구축
한국사 인물·사건·유물·유적·조직·단체 정보를 의미관계 검색과 시각화 도구로 손쉽게 찾아보게 하고, LOD로 공개해 외부 LOD와 연계했습니다.
자주 묻는 질문
SEMON 도입을 검토할 때 가장 많이 받는 질문을 정리했습니다.
