앞에서 지식그래프에 기본 이론과 온톨로지 설계 과정을 살려보았다면, 마지막으로 온톨로지 기반으로 지식그래프를 어떻게 생성하고 관리하는지 알아보도록 하게습니다. 참고한 도서는 유원북스의 지식그래프(2025)입니다. 1. 지식 그래프 성명주기 개요1) 구축(Construction / Creation):다양한 데이터로 부터 정보를 추출하고 구조화함온톨로지 설계하고 원본 데이터를 RDF와 같은 그래프 형태로 변환데이터 소스와 온톨로지 간의 매핑 규칙 정의 2) 저장 및 호스팅(Storage/ Hosting)지식 그래프의 특성(데이터 모델, 규모, 쿼리 패턴)에 맞는 적절한 데이터베이스 기술을 선택RDF 트리플 저장소나 속성 그래프 데이터베이스가 사용됨데이터베이스에 구축된 지식그래프 데이터를 로드하고 인데싱하는 ..

이번에는 지난번 지식그래프에 대한 전반적인 이해를 했다면, 이번에는 8단계 온톨로지 구축단계 중 핵심이라고 할 수 있는 단계4, 클래스/속성 정의, 단계5. 관계 정의, 단계6. 표현 및 구현 단계를 공연/전시 사례를 바탕으로 진행할 예정입니다.참고한 도서는 유원북스의 지식그래프(2025)입니다.공연/전시 서비스 온톨로지 구축 예시(단계4,5,6)단계4: 클래스 및 속성 정의 1. 클래스(Class) 및 계층 구조 정의클래스는 온톨로지의 '주체'가 되는 틀입니다. 공연 서비스라면 우리가 다룰 데이터의 가장 큰 범주를 먼저 설정합니다.1) 클래스 정의 (Class Definition)단순한 카테고리가 아니라, "이 세상에 존재하는 것들의 유형"을 정의하는 것입니다.:Performance: 모든 공연의 공통..

최신 LLM과 기법을 통해 AI 에이전트를 구축해봐도 어딘지 조금 멍청하게 동작을 했던 경험이 있을 것입니다. 2026년 5월 현 시점에서 내 부족한 AI에이전트에게 무엇을 추가하면 성능이 급격히 상승할까요? 이미 만들어진 전문영역 AI Agent에게 더 성능좋은 LLM, AI Agent 설계 변화, 다양한 테스트를 통한 오작동 감소 등으로 큰 변화를 이룰 수 있을까요? 저는 현시점에서 지식그래프를 활용한 '온톨로지' 구축이 가장 자신있게 내놓을 수 있는 답 같습니다. 현 시점에서 AI 기술은 '도구'에 가깝고, 중요한 것은 이 도구들을 기존 전문화된 데이터와 어떻게 연결학고 활용하여, 내 비지니스 문제를 해결하는 것이라고 생각합니다. 개인이 AI시대에 생존할 수 있는 꽤 괜찮은 방법 중 하나가 자신이..

한빛미디어의 'AI에이전트 마스터 클래스' 챕터 7 내용의 일부를 정리했습니다.1. 에이전트 도구 사용 과정1) 사용자 질문 입력 -> 모델2) 모델 -> 도구들(action)사용자의 질문을 확인한 모델이 '지금은 도구를 써야겠다'고 판단합니다. 어떤 도구를 어떤 인자로 호출하지 action을 생성합니다. 주어진 도구들이 각자 어떤 역할을 수행하는지 확인하고, 현재 질문 내용을 토대로 도구를 사용할 것인지, 아니면 직접 답변을 생성할 것인지 결정합니다.3) 도구들 -> 모델(observation)도구가 실행된 뒤, 그 결과값을 반환합니다.(observation) 도구가 모델을 '관측'하는 것이 아니라, '모델이 도구의 실행 결과를 관찰한다'고 이해하면 됩니다. 4) 모델 -> 출력(fishsh)ahepf..

한빛미디어의 'AI에이전트 마스터 클래스' 내용의 일부를 정리했습니다. 1. 프롬프트프롬프트를 랭체인 문법에 맞춰 작성하는 방법1. PromptTemplate.from_template()langchain_core 패키지의 prompts 모듈로부터 Prompt Template 객체를 가져오는 법from langchain_core.prompts import PromptTemplateprompt = PromptTemplate.from_template("{topic}에 대해 {level} 수준으로 설명해 주세요.")print(prompt)"""input_variables=['level', 'topic'] input_types={} partial_variables={} template='{topic}에 대해 {l..

1. 예산안 검토 절차정부 예산안 보도 자료(8월말): 기획예산처 및 각 부처예결위공통요구자료(Ⅱ-1,Ⅱ-2,Ⅱ-3)(8월 중)분석 대상 사업 선별자료요구 및 업무협의보고서 작성(10월 중 완료)기초자료 확보부터 보고서 작성 확정까지 주이진 시간: 약 50~60일 단계업무정부 예산안 제출(9월 3일까지) 정부의 시정연설 소관 상임위 위원회 예비심사예산안 상정제안설명전문위원 검토보고서대체토론소위원회 심사보고서찬반토론의견(기한 내 의결하지 못할 경우 본회의 자동부의)국회예산정책처재정관련의정활동 지원(예산안 분석)10월 말에 각종 보고서 제공(예, [예산안분석시리즈Ⅰ] 2026년도 예산안 재정총량 분석, [예산안분석시리즈 IV] 2026년도 예산안 위원회별 분석 [정무위원회] 등)예산결산특별위원회 종합심사공청..

국회 법률 및 회의 정보를 정리한 자료입니다. 원문이나 해당 정보를 API로 제공하거나 원문을 검색할 수 있는 사이트 모음입니다. 구분사이트설명국회의안정보시스템https://likms.assembly.go.kr/bill/main.do발의된 의안 검색(계류 처리, 표결 처리 여부 확인)법안검토보고서, 심사보고서 확인 가국회심의 법률안등 의안 검색국회법률정보시스https://likms.assembly.go.kr/law/이미 시행된 법률, 시행령, 부령(시행규칙)이 모두 정리폐지법률, 판례, 국회법제실 발간 자이전법(구법)을 보기 좋음국회의록시스템https://record.assembly.go.kr/국회본회의, 상임위원회, 예산결산특별위원회, 특별위원회, 국정감사, 국정조사 제공국회 구체적인 회의 내용 파악 ..

평소 관심있는 주제 중 하나 법률 관련 IT서비스입니다. 왜냐하면 법이 국회에서 개정되거나 제정될 때, 정부에서 법안을 공포할 때, 법안이 시행될 때마다 관련 주식이나 자산들이 들썩들썩하기 때문입니다. 추후 법제처 API를 가지고 와서 관련 주식투자나 부동산 및 코인 투자에 대한 조언을 하는 AI서비스를 만들 수도 있을 것 같습니다. 그 전에 법률안에 대한 기본적인 이론적 지식을 정리해보고자 합니다. 1. 법률유보 원칙과 국회의 입법권법률유보의 원칙이란 행정작용이 행해짐에 있어서 국회가 제정한 형식적 법률이나 법률의 위임에 의한 법규명령 등 법적 근거가 요구된다는 원칙, 인권의 내용이나 그 보장의 방법 등의 상세한 것은 법률로 정하지 않으면 안된다는 의미의 규율유보, 인권을 제약하는 경우에는 반드시 ..

어느덧 인프런 클로드 코드(Claude Code) 주간 학습 챌린지가 4주 차 대장정을 마무리했습니다. 마지막 2일 동안은 클로드 코드의 고급 기능과 실무 적용 방법에 대해 집중적으로 학습했는데요. 이번 포스팅에서는 4주 차 학습 내용의 핵심 요약과 함께, 기존에 AI 보조 개발 도구로 Cursor를 주로 사용해 왔던 입장에서 느낀 클로드 코드의 장단점, 그리고 향후 활용 계획을 정리해 보았습니다.1. 4주 차 핵심 학습 내용: LLM 최적화와 에이전트의 확장이번 주차는 클로드 코드를 단순한 코드 생성기를 넘어, 내 입맛에 맞는 강력한 개발 파트너로 세팅하는 방법론에 집중되어 있었습니다.LLM 엔진 최적화 및 컨텍스트 관리: 프롬프트 전략과 토큰 낭비를 막는 최적화 방법을 다루었습니다. 특히 실무 프로젝..

최근 유튜브에서 화제가 된 『듀얼 브레인』을 읽으며, AI가 우리 삶에서 사실상 ‘제2의 두뇌’로 자리 잡았음을 절감했다. 저자는 직접적으로 밝히지 않았지만, AI가 인간의 사고를 보조·확장하는 모습이 마샬 맥루한이 말한 “미디어는 인간의 확장(the extension of man)”이라는 개념과 닮아서 해당 제목을 작성한 것같다. 즉, 자동차가 인간의 다리 역할을, 현미경이 인간의 눈 역할을 하듯, AI는 우리의 지적 기능을 확장하는 최첨단 매체라고 볼 수 있다. 또한 맥루한은 “미디어는 메시지다(Media is the message)”라는 말을 남기며, 매체 자체가 가져온 변화가 매체에서 사용하는 콘텐츠를 넘어 더 중요한 의미를 지닌다고 주장했다. AI 역시 마찬가지다. 생성형 AI가 생산하는 콘텐츠..