커널 온톨로지가 하는 일
사람이 큰 틀을 세우면, 기계가 데이터를 캐며 찾아낸 것을 그 위에 더해 갑니다. 근거를 댈 수 있는 관계만 쌓이기 때문에, 데이터가 늘수록 체계는 촘촘해집니다.
관계를 정의합니다
무엇이 무엇의 후속인지, 무엇이 무엇을 포함하는지 — 데이터 사이의 관계를 명시적으로 정의합니다.
관계망 위에서 추론합니다
AI는 흩어진 원문을 뒤지는 대신, 정의된 관계망 위에서 추론합니다. 데이터 한 조각이 아니라 이어진 관계 전체를 보고 답합니다.
근거를 갖고 답합니다
모든 관계에는 어느 데이터의 어느 판본, 어느 위치에서 나왔는지가 붙어 있습니다. 추론의 결과에도 그 근거가 함께 따라옵니다.
관계망이 스스로 정밀해집니다
AI가 추론하며 찾아낸 관계는 다시 관계망에 더해집니다. 추론할수록 관계망은 더 촘촘하고 정밀해집니다.
적용 도메인
지금 체계가 적용된 도메인은 지식재산입니다. 표준특허 판단 SEPPi가 그 위에서 움직이고 있고, IPSnap은 개발 중입니다.
하나의 철학, 두 개의 브랜드
SEPPi가 먼저, IPSnap이 뒤이어 같은 질문에서 출발합니다: "이 데이터는 무엇에서 나왔고, 무엇과 이어지는가?"
SEPPi
표준 규격의 버전과 특허 청구항이 어디서 만나는지 짚어냅니다.
IPSnap · 개발 중
특허 청구항의 구성요소가 실제 제품의 어느 근거와 맞닿는지 밝혀냅니다.
kernalic 이야기
kernalic은 딥러닝의 kernel에서 이름을 얻었습니다. kernel이 작은 창 하나로 원본 데이터 전체를 훑어 구조를 뽑아내듯, 우리는 사람이 세운 큰 틀에서 출발해, 데이터 전체가 스스로 관계를 정리하고 생성하며 관계망을 쌓게 합니다. 이 방법을 커널 온톨로지라 부르고, 지금은 SEPPi가 그 위에서 움직입니다.
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