ITPE * JackerLab

개요Hypergraph Learning은 전통적인 그래프 구조보다 더 복잡한 관계를 표현할 수 있는 하이퍼그래프(Hypergraph)를 기반으로 하는 기계 학습 기법입니다. 특히 노드 간의 1:1 관계만을 다루는 일반 그래프와 달리, 다자간(1:N) 관계를 자연스럽게 모델링할 수 있어, 복잡한 연결 구조를 갖는 데이터(예: 소셜 네트워크, 지식 그래프, 추천 시스템 등)에 효과적으로 적용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의하나의 하이퍼엣지가 여러 노드를 동시에 연결하는 그래프 모델고차원 관계 표현 가능목적1:N 이상의 복잡한 상호작용을 모델링일반 그래프의 한계 극복필요성멀티노드 간 상호작용이 중요한 데이터 증가예: 사용자-아이템-태그 관계2. 특징항목설명비교다자 관계 표현하나의 엣지가 여러..

개요지식 그래프(Knowledge Graph)의 삼중항 (head, relation, tail)은 복잡한 관계 구조를 포함합니다. 이러한 구조를 벡터 공간에서 효율적으로 표현하고 추론하기 위한 고급 기법 중 하나가 **RotatE(Rotation Embedding)**입니다. RotatE는 복소수 벡터 공간 상에서 관계를 회전(rotation) 으로 모델링함으로써, 대칭·비대칭·환형 관계까지도 자연스럽게 표현할 수 있는 강력한 임베딩 모델입니다.1. 개념 및 정의RotatE는 개체(entity)와 관계(relation)를 복소수 공간에서 임베딩하고, 관계를 단위 복소수 벡터로 표현하여 head 벡터를 tail 벡터로 회전 변환하는 방식입니다.삼중항 (h, r, t)는 복소수 벡터로 매핑됨관계 벡터 r은 ..

개요지식 그래프(Knowledge Graph)는 개체와 관계를 구조화한 정보 네트워크로, AI 응용에서 중요한 기반이 됩니다. 이 중 ComplEx(Complex Embedding) 모델은 기존 내적 기반 임베딩 모델의 한계였던 비대칭 관계(asymmetric relations) 표현을 가능하게 한 강력한 알고리즘입니다. 복소수(complex number) 공간을 활용하여 다양한 관계 구조를 효과적으로 모델링할 수 있는 ComplEx는 트리플 기반 표현 학습의 중요한 진화를 보여줍니다.1. 개념 및 정의ComplEx는 개체(entity)와 관계(relation)를 복소수 벡터(complex vector)로 임베딩하여, 실수/허수 성분을 모두 반영하는 내적 기반 score function을 통해 트리플의 ..

개요지식 그래프 임베딩(Knowledge Graph Embedding)은 개체(entity)와 관계(relation)를 수치 벡터로 변환하여 머신러닝에서 사용할 수 있도록 하는 핵심 기술입니다. 이 중에서도 DistMult는 단순하면서도 계산 효율이 뛰어난 내적 기반(score function) 모델로, 대칭 관계 표현에 강점을 갖고 있습니다. 본 포스트에서는 DistMult의 구조, 수식, 장단점 및 활용 사례를 티스토리 블로그에 적합한 형태로 소개합니다.1. 개념 및 정의DistMult는 개체와 관계를 동일한 벡터 공간에 임베딩하고, 관계를 **대각 행렬(diagonal matrix)**로 모델링하여 내적 기반 점수 함수로 트리플의 정당성을 평가하는 모델입니다.트리플 구조: (h, r, t)목적: h..

개요지식 그래프(Knowledge Graph)의 정보는 기호 기반 삼중항 (head, relation, tail)으로 표현되며, 이를 머신러닝에 활용하려면 벡터로 변환해야 합니다. 이러한 벡터화를 위한 대표적인 임베딩 기법이 바로 **TransE(Translation Embedding)**입니다. TransE는 관계를 벡터 공간에서의 평행 이동(translation)으로 모델링하는 간단하면서도 강력한 알고리즘입니다.1. 개념 및 정의TransE는 개체와 관계를 같은 저차원 벡터 공간에 임베딩하여, 관계를 head entity에서 tail entity로의 **평행 이동(translation)**으로 모델링합니다.삼중항 (h, r, t)를 벡터 공간에 매핑하여, h + r 이 t 와 가깝도록 학습함목적: 벡..

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..

개요Probabilistic Database(P-DB)는 전통적인 확정적 데이터베이스와 달리, 불완전하거나 불확실한 데이터를 수학적으로 모델링하고 관리하는 데이터베이스 시스템입니다. 확률 이론을 기반으로 하여 각 데이터에 대한 신뢰도 또는 가능성을 저장하고 쿼리 결과 또한 확률적 분포로 반환함으로써, 현실 세계의 불확실성을 정교하게 반영할 수 있습니다.1. 개념 및 정의구분내용정의각 튜플 혹은 속성이 확률 값과 함께 저장되는 데이터베이스목적불확실한 정보의 체계적 저장, 추론 및 질의 수행필요성센서 데이터, 추론 기반 분석, 사용자 입력 오류 등 현실적 데이터 한계 대응2. 특징특징설명차별점확률적 표현데이터 자체에 존재 가능성 수치를 부여기존 DB는 단일 정답 반환불확실성 쿼리 지원질의 결과도 확률 분포 ..

개요D3FEND는 MITRE가 개발한 사이버 보안 방어 기술에 대한 지식 그래프 기반 프레임워크입니다. 공격 기술을 체계화한 ATT&CK 프레임워크에 대응하여, D3FEND는 **방어자(Defender)가 활용할 수 있는 기술, 전술, 절차(TTPs)**를 표준화하여 제공합니다. 이는 사이버 공격을 예방, 탐지, 방어, 복구하기 위한 세부적인 기술적 조치를 체계적으로 정리하고, 사이버 보안 아키텍처 및 방어 전략 수립에 활용할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의사이버 방어 기술(TTPs)을 표준화하고 관계 기반으로 정리한 지식 그래프형 보안 프레임워크목적방어 기술의 체계화, 상호 참조성 확보, 효과적인 보안 조치 매핑필요성방어 관점의 통합적이고 구조적인 보안 전략 수립 필요D3FEND는 A..

개요빅데이터 큐레이션(Big Data Curation)은 방대한 양의 비정형·정형 데이터를 수집한 이후, 그 중 의미 있고 유의미한 정보를 식별, 분류, 구조화, 맥락화하여 비즈니스 가치로 연결하는 고급 데이터 관리 전략입니다. 이는 데이터 분석의 선행 단계로, 데이터 정제(Data Wrangling)·분류·메타데이터 생성·지식 모델링까지 포함하는 전방위 활동이며, AI와 자동화 기술을 통해 빠르게 고도화되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의다양한 출처의 방대한 데이터를 정리, 필터링, 의미 기반 구조화하여 분석 가능한 상태로 전환하는 프로세스목적데이터 품질 확보, 분석 정확도 향상, 정보 가치 증대키워드데이터 정제, 시맨틱 태깅, 메타데이터, 지식그래프, AI 큐레이션2. 주요 프로세스단계..

개요동적 지식 그래프(Dynamic Knowledge Graph)는 시시각각 변화하는 정보를 반영하고 업데이트할 수 있는 지능형 데이터 모델이다. 전통적인 정적 지식 그래프와는 달리 실시간 데이터 수집, 분석, 연계가 가능하여 빠르게 변하는 환경 속에서도 신뢰할 수 있는 정보 구조를 제공한다. 본 글에서는 동적 지식 그래프의 정의부터 구성 요소, 기술 스택, 활용 사례에 이르기까지 포괄적으로 다룬다.1. 개념 및 정의동적 지식 그래프(Dynamic Knowledge Graph)는 실시간 또는 주기적으로 변화하는 데이터를 기반으로 지속적으로 노드와 엣지를 업데이트하며 지식 간의 관계를 모델링하는 데이터베이스 형태이다. 이는 대규모 연결된 데이터를 시멘틱하게 해석하고, 시의적절한 의사결정을 지원하기 위한 기..

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..