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개요지식 그래프(Knowledge Graph, KG)는 개체(entity)와 관계(relation)를 구조화하여 표현한 지식 표현 모델입니다. 하지만 KG는 기계가 직접 처리하기 어려운 기호(symbolic) 형태이기 때문에, 이를 수치 벡터 형태로 변환해 머신러닝이나 딥러닝에서 활용할 수 있도록 만드는 기술이 바로 **Knowledge Graph Embedding(KGE)**입니다. 본 글에서는 KGE의 정의, 주요 알고리즘, 활용 사례 및 한계점에 대해 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Knowledge Graph Embedding은 KG 내의 각 entity와 relation을 연속적인 저차원 벡터 공간에 매핑하는 표현 학습 기법입니다.목표: 구조화된 관계형 데이터를 신경망에서 활용 가능한 형태로 변환구..

개요GQL(Graph Query Language)은 그래프 데이터베이스를 위한 국제 표준 질의 언어로, 관계형 SQL에 대응되는 그래프 데이터 모델 전용 쿼리 언어입니다. ISO/IEC에서 공식 표준화가 진행 중인 GQL은 노드-엣지 기반의 데이터 표현 방식에 최적화되어 있으며, 복잡한 연결 관계와 패턴 탐색, 경로 질의 등을 자연스럽게 표현할 수 있도록 설계되었습니다. 본 글에서는 GQL의 개념, 배경, 문법 구조, 핵심 기능 및 적용 가능성에 대해 소개합니다.1. 개념 및 정의GQL은 그래프 데이터 모델을 기반으로 쿼리와 조작을 수행할 수 있는 표준 언어로, SQL처럼 선언형으로 작동하지만, 그래프의 패턴 매칭, 경로 탐색, 연결성 분석을 중심에 둔 것이 특징입니다.노드(Node): 엔터티 또는 객체..

개요엔터프라이즈 서치(Enterprise Search)는 기업 내 다양한 데이터 소스(문서, 이메일, 데이터베이스, ERP, 클라우드 등)에 분산된 정보를 통합적으로 수집·색인하고, 사용자에게 빠르고 정확한 검색 결과를 제공하는 기업 전용 검색 기술입니다. 단순한 키워드 검색을 넘어 자연어 처리(NLP), 시맨틱 분석, 보안 통합 등을 통해 업무 생산성과 정보 접근성을 혁신하는 핵심 솔루션으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의엔터프라이즈 서치는 기업 내부의 구조화 및 비정형 데이터를 대상으로 검색 서비스를 제공하는 시스템입니다. 이는 Google과 같은 웹 검색엔진과는 달리, 접근 권한, 보안, 메타데이터, 사용자 맥락 등을 고려하여 업무 목적에 맞는 정보 검색을 지원합니다.주요 기능은 크롤링(Cra..