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커널 온톨로지 — 사람이 큰 틀을 세우면, 데이터 전체가 스스로 관계를 정리하고 생성하며 관계망을 쌓습니다.
체계란 무엇을 말하나
kernalic이 말하는 체계는 데이터 사이의 관계를 명시적으로 정의한 구조입니다. 어떤 데이터가 어떤 데이터의 후속인지, 어떤 개념이 어떤 개념을 포함하는지 — 이 관계가 정의되어야 AI가 흩어진 데이터 낱개가 아니라 관계망 위에서 추론하고, 찾아낸 관계를 다시 더해 관계망의 정밀도를 높일 수 있습니다.
사람이 세우고, 기계가 찾아 가는 커널
체계 전부를 사람이 그리지는 않습니다. 사람이 정하는 것은 큰 틀입니다 — 다룰 대상의 종류, 그것들을 잇는 관계의 이름, 그리고 근거를 가리키는 인용 규칙. kernalic은 이 큰 틀을 커널이라 부릅니다. 딥러닝의 커널이 작은 창 하나로 이미지 전체를 훑어 구조를 뽑아내듯, 큰 틀 하나가 데이터 전체에 똑같이 적용됩니다. 커널은 조직마다 새로 설계합니다. 같은 도메인이라도 조직마다 커널을 쓰는 방식도, 가진 데이터도 다르기 때문입니다. 사람이 세운 큰 틀은 그대로 두고, 기계가 데이터를 캐면서 다른 커널들을 계속 찾아 그 위에 더해 갑니다. 체계는 그렇게 스스로 자랍니다.
커널 온톨로지
사람이 큰 틀을 세우고 나면, 데이터 전체가 스스로 관계를 정리하고 생성하며 관계망을 쌓아 갑니다. 데이터에서 대상을 찾아 관계로 잇는 일은 AI가 하지만, 판단을 대신하지는 않습니다. 모든 연결에는 어느 데이터의 어느 버전, 어느 위치에서 나왔는지가 함께 붙고, 근거를 댈 수 없는 것은 쌓지 않습니다. 기계가 더한 것에는 표시가 붙어, 사람이 나중에 검수할 수 있습니다.
쌓일수록 촘촘해집니다
쌓인 연결은 장부에 남아 다음 분석의 출발점이 됩니다. 같은 데이터를 두 번 읽을 필요가 없어지고, 데이터가 늘수록 이미 이어진 관계도 함께 늘어납니다. 체계는 쓸수록 닳는 자산이 아니라 쌓이는 자산입니다.
브랜드마다 다르게 적용되는 하나의 원칙
특허 청구항과 표준 규격의 관계(SEPPi), 특허 청구항과 실제 제품의 관계(IPSnap, 개발 예정) — 다루는 대상은 다르지만, 커널을 정의하고 근거와 함께 관계를 쌓는다는 원칙은 같습니다.