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id: P-REINFORCE-AUTO-SMON-001
category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
confidence_score: 0.94
tags: [auto-reinforced, semantics, ontology, knowledge-graph, structuralism]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Semantics & Ontology]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "데이터가 의미를 갖는 방식: 단어 뒤에 숨은 본질적 의미(Semantics)를 정의하고, 사물과 개념 사이의 계층적 관계(Ontology)를 설계하여 기계가 세상을 이해하게 만드는 지식의 지도."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
의미론(Semantics)과 온톨로지(Ontology)는 정보 과학에서 지식을 구조화하고 공유하는 핵심 틀입니다.

1.  **Semantics (의미론)**:
    *   데이터 그 자체(Syntax)가 아닌, 데이터가 나타내는 실질적인 내용과 의도를 탐구.
    *   예: "Apple"이 과일인지, 브랜드인지를 문맥에 따라 결정하는 기술.
2.  **Ontology (온톨로지)**:
    *   특정 영역(Domain)에 존재하는 개념들과 그들 사이의 관계를 정형화한 모델.
    *   **구성 요소**: 클래스(Class), 속성(Property), 관계(Relation), 인스턴스(Instance).
    *   예: "사람은 포유류의 하위 클래스이며, 이름이라는 속성을 가진다."
3.  **지식 그래프와의 결합**:
    *   온톨로지 설계를 바탕으로 방대한 데이터를 연결하여 검색 엔진, 추천 시스템, 의사 결정 지원 시스템의 뇌 역할을 수행.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 인간 전문가가 일일이 규칙을 만드는 '심볼릭 AI' 중심의 온톨로지가 대세였으나, 현대 지식 정책은 거대 모델이 스스로 의미를 추출하고 온톨로지를 역설계하는 'Neural-Symbolic' 융합 정책으로 이동함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 산업별 데이터 호환성을 위해 국가 차원의 '산업 데이터 표준 온톨로지' 구축 정책이 수립되었으며, 이를 통해 기업 간의 원활한 데이터 교류와 협업 AI 생태계 조성을 도모함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Ontology-Engineering]], [[Semantic Grounding & Provenance]], [[Principles of Structuralism (Linguistic)]], [[Information Extraction (IE)]], [[Knowledge-Base-Reinforcement]]
- **Modern Tech/Tools**: Protégé, RDF/OWL, Google Knowledge Graph.
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