시맨틱 AI 아카이브

기호학과 시맨틱 기술, AI를 결합해 데이터가 단순한 저장을 넘어 의미적으로 연결되고 활용될 수 있는 방안을 제시한다. 검색 증강 생성(RAG), 온톨로지 기반 지식 그래프, Machine-Actionable Metadata(MAM) 등을 통해 AI가 보다 정교한 정보를 제공하는 방식을 탐구한다. FAIR 원칙과 유럽 ‘유로피아나’ 사례 분석을 통해 국내 아카이브의 발전 방향도 제안한다.

기호학, 시맨틱 기술 그리고 ontoRAG

01 시맨틱 기술과 기호학
02 시스템적 사고
03 시맨틱, 시맨틱 웹 그리고 시맨틱 기술
04 시맨틱 기술의 꽃: DIA
05 FAIR 데이터 원칙
06 전통적 검색과 시맨틱 기반 검색+탐색
07 온톨로지 학습과 인공지능
08 그래프 구조와 AI 질의응답 시스템
09 CPS와 논리적 접착제로서 시맨틱 기술
10 인공지능 시대의 아카이브: ontoRAG

조명대

성균관대학교에서 박사 학위를 취득한 시맨틱 기술 및 융합 기술 연구 분야 전문가다. 국토개발연구원에서 연구원으로 경력을 시작한 후 미국 시러큐스대학교와 UCLA에서 컴퓨팅 어시스턴트(Computing Assistant)와 티칭 어시스턴트(Teaching Assistant)로 활동하며 학문적 기반을 다졌다. 이후 성균관대학교와 서울대학교 융합과학기술대학원 등 국내외 주요 대학에서 겸임교수와 연구자로 활동하며 학계와 연구 개발 분야에 기여했다. 특히 서울대학교 차세대융합기술연구원 ‘Linked Data 연구센터’ 센터장으로서 데이터를 활용한 융합 기술 연구를 선도하며, 융합과학기술과 데이터 관리 분야에서 중요한 성과를 거두었다. 한국외국어대학교 정보·기록학과 겸임교수로 재직 중이며, 데이터와 기록학 분야의 교육과 연구를 이어 가고 있다. 특히 시맨틱 기반 연계 탐색형 시스템 개발에 집중하고 있다.

Publication Date	2025/03/27
Pages/Weight/Size	12818873mm
ISBN	9791173079245
Categories	IT 모바일 > 인공지능