WHY SEMON
SEMON의
특별함
지식그래프 기반 추론, 의미기반 통합 검색, 다양한 시각화 도구, 웹 기반 관리도구를 함께 제공합니다.
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01
지식그래프 기반 추론
보이지 않는 관계까지
추론해 지식을 넓힙니다데이터에 직접 적혀 있지 않은 관계도 표준 추론 규칙과 업무에 맞춘 규칙으로 찾아냅니다. 따로 있던 문서와 인물, 기관이 의미로 이어집니다.
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02
의미기반 통합 검색
뜻으로 이어진 자료까지
의도에 맞게 찾습니다검색어와 단어가 달라도 같은 뜻의 정보와 더 넓거나 좁은 개념까지 함께 찾습니다. 문서, 영상, 이미지, DB를 가리지 않고 한 번에 검색합니다.
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03
다양한 시각화 도구
정보 사이의 관계를 그려
복잡한 정보도 한눈에연관 네트워크, 동향 그래프, 방사형 정보맵으로 검색 결과를 보여 줍니다. 목록을 하나씩 읽지 않아도 무엇이 어떻게 이어지는지 바로 보입니다.
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04
웹 기반 관리도구
데이터 변환부터 서버까지
웹 관리도구 하나로데이터 변환 설정, 온톨로지와 추론 규칙, 외부 LOD 연결, 서버 상태를 브라우저 한 화면에서 관리합니다.
ARCHITECTURE
기술 구성도
KMS·ERP·LMS와 웹·SNS·문서 데이터를 수집해 텍스트마이닝으로 정보를 추출·분류하고, 트리플 저장소와 추론 엔진으로 관계를 도출합니다. 결과는 동향 분석, 유사문서 검색, 네트워크, 메타 검색 같은 시각화 도구로 사용자에게 전달합니다.
FEATURES
주요 기능
지식그래프를 만들고 저장하고 추론하는 일부터, 그 결과를 분석·탐색·공개하는 일까지 한 프레임워크에서 다룹니다.
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01
지식그래프 변환
여러 시스템에 흩어진 기업 데이터를 하나의 의미 체계로 묶습니다.
- DB 데이터를 지식그래프로 바꾸는 수집·전처리 설정
- 수집한 데이터와 지식그래프 모델의 연결 설정
- 변환 규칙·컨셉 모델 기반 트리플 변환
- KMS·ERP·LMS 등 기업 데이터 연계
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02
지식그래프 저장
대용량 온톨로지에 맞춘 저장소와 색인으로 질의에 빠르게 응답합니다.
- 지식그래프 모델과 원본 트리플 인스턴스 저장
- 적재한 트리플을 역파일 구조로 색인
- 대용량 온톨로지 저장·추론 전용 저장소
- 질의 처리 병목을 줄이는 색인 구조
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03
지식그래프 추론
데이터에 적혀 있지 않은 관계까지 찾아 다룰 수 있는 지식을 넓힙니다.
- RDF·RDFS·OWL 표준 추론 규칙으로 기본 지식 추론
- 도메인에 맞춘 사용자 정의 추론 규칙으로 관계 도출
- 온톨로지 데이터 기반 추론 규칙 도출
- 사용자가 많아도 성능을 지키는 분산처리 구조
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04
동향·이슈 분석
쌓인 문서에서 지금 무엇이 떠오르는지 읽어 냅니다.
- 키워드의 기간·출처별 출현 빈도와 증가율
- 이슈의 생성부터 소멸까지 전 과정 추적
- 핵심어와 관련 정보 자동 추출
- 추출한 토픽의 분류와 통계 정보 제시
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05
연관 네트워크·시소러스 연계
검색어 하나에서 출발해 관련 지식을 따라가며 넓게 탐색합니다.
- 의미관계 추론으로 검색어 관련 주요 정보 제시
- 인물·기관 네트워크 제공
- 시소러스의 키워드 간 상위·하위 관계 제공
- 키워드 중심 방사형 정보맵
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06
매쉬업·LOD 연계
외부 공개 데이터와 연결해 내부에 없던 정보까지 더합니다.
- LOD(Linked Open Data)로 온톨로지 데이터 연계
- 오픈 API를 활용한 메타 검색
- 구축한 온톨로지 데이터를 LOD로 공개·발행
- 인터링킹으로 외부 LOD와 연계해 연관 정보 확장
USE CASES
SEMON은
이렇게 쓰이고 있습니다
법령·연구·역사처럼 서로 얽힌 정보를 다루는 공공기관에서 의미로 찾는 검색을 운영하고 있습니다.
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지능형 입법지원 시스템
(i-law) 구축- 내용
- 흩어져 있던 법령·판례·논문 정보를 의미기반 검색과 시각화로 제공해 입법 활동을 지원했습니다.
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국가 R&D Navigator
구축- 내용
- 논문·보고서·과제 정보를 사용자가 효율적으로 확인할 수 있도록 정보화 시스템과 인터페이스를 개발했습니다.
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LOD 기반 한국사
연계·통합 오픈DB 구축- 내용
- 한국사 인물·사건·유물·유적·단체 정보를 의미관계 검색과 시각화 도구로 쉽게 찾아보게 하고, LOD로 공개해 외부 LOD와 연계했습니다.
FAQ
자주 묻는 질문
SEMON 도입을 검토할 때 가장 많이 받는 질문을 모았습니다.
SEMON은 어떤 제품인가요?
온톨로지로 정보 사이의 의미 관계를 정의하고 추론하는 시맨틱 서비스 프레임워크입니다. 기업 DB에 쌓인 데이터를 지식그래프로 변환해 저장하고, 표준 추론 규칙과 업무 영역에 맞춘 사용자 정의 규칙으로 관계를 도출합니다. 의미기반 통합 검색과 연관 네트워크·시소러스 등 시각화 도구로 결과를 제공합니다.
일반 검색과 무엇이 다른가요?
일반 검색은 입력한 단어가 들어 있는 문서만 찾습니다. SEMON은 개념과 개념이 어떤 관계로 이어지는지 정리한 체계(온톨로지)를 바탕으로 검색합니다. 그래서 단어가 달라도 뜻으로 이어진 정보·인물·기관과, 더 넓거나 좁은 개념까지 함께 찾아 줍니다. 이렇게 정리한 관계는 연관 정보 추천에도 활용합니다.
온톨로지와 지식그래프를 쓰면 무엇이 좋은가요?
개념과 관계를 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 정의해 두기 때문에, 시스템마다 용어를 다르게 해석해서 생기는 문제를 막고 지식을 공유·재사용할 수 있습니다. 데이터가 트리플 단위로 표현돼 여러 출처의 데이터를 쉽게 결합할 수 있습니다.
국제 표준을 따르나요?
RDF·RDFS·OWL 등 W3C 국제 표준에 정의된 추론 규칙으로 기본 지식을 추론합니다. 이 표준 규칙 위에 업무 영역에 맞춘 사용자 정의 규칙을 더해 쓸 수 있습니다.
기존에 쓰던 데이터를 활용할 수 있나요?
DB 데이터를 지식그래프로 변환할 수 있도록 수집·전처리와 모델 연결을 설정합니다. KMS·ERP·LMS 같은 기업 데이터와 웹·소셜 데이터를 수집 대상으로 삼습니다.
우리 업무에 맞는 추론 규칙을 만들 수 있나요?
표준 추론 규칙 외에 업무 영역에 맞춰 설계한 사용자 정의 규칙을 적용해 관계를 도출합니다. 추론 규칙과 온톨로지는 웹 기반 관리도구에서 저장·관리합니다.
외부 데이터도 함께 검색할 수 있나요?
LOD(Linked Open Data)로 외부 공개 데이터를 온톨로지와 연계하고, 오픈 API를 활용한 메타 검색을 제공합니다. 외부 LOD와의 연결은 웹 관리도구에서 등록·관리합니다.
어떤 분야에서 사용하고 있나요?
법령·연구·역사 정보를 다루는 공공기관에 시맨틱 검색 시스템을 구축했습니다. 법무부 지능형 입법지원 시스템(i-law), 한국과학기술정보연구원(KISTI) 국가 R&D Navigator, 국사편찬위원회 한국사 연계·통합 오픈DB 구축 사례가 있습니다.
단어가 달라도 뜻으로 찾는
의미기반 검색
숨은 관계까지 찾아내는
지식그래프 추론
RDF·RDFS·OWL
W3C 표준 기반
