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컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 반 구조화 데이터를 이용한 지식그래프 후보 추천 방법에 있어서,반 구조화(semi-structured) 데이터로부터 복수 개의 컬럼으로 식별되는 컬럼 항목 데이터를 추출하는 단계; 및상기 추출된 컬럼 항목 데이터를 지식 그래프 후보 추천 모델에 입력하고, 상기 지식 그래프 후보 추천 모델의 출력 데이터를 이용하여 상기 추출된 컬럼 항목 데이터에 매칭되는 지식 그래프의 후보 노드(node) 및 후보 연결선(edge)에 대한 정보를 디스플레이하는 단계를 포함하되,상기 지식 그래프의 후보 노드 및 후보 연결선에 대한 정보를 디스플레이하는 단계는,상기 컬럼 항목 데이터를 이용하여 유사도에 기반한 클러스터링을 수행하는 단계; 및상기 클러스터링 수행 결과에 기반하여 상기 컬럼 항목 데이터를 최대 확률 값을 가지는 노드 및 연결선에 자동 매칭하는 단계를 포함하고,상기 지식 그래프 후보 추천 모델은, 지식 그래프 정보를 포함하는 학습 데이터를 이용한 기계 학습을 수행하여 생성된 것인, 반 구조화 데이터를 이용한 지식그래프 후보 추천 방법
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제1 항에 있어서,상기 반 구조화(semi-structured) 데이터로부터 복수 개의 컬럼으로 식별되는 컬럼 항목 데이터를 추출하는 단계는,상기 반 구조화 데이터에서 식별되는 각 컬럼의 명칭을 유사어 또는 관련어 사전 정보를 이용하여 표준화하는 단계를 포함하는,반 구조화 데이터를 이용한 지식그래프 후보 추천 방법
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삭제
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제1 항에 있어서,상기 컬럼 항목 데이터를 이용하여 유사도에 기반한 클러스터링을 수행하는 단계는,상기 컬럼 항목 데이터의 데이터셋 명칭, 컬럼 명칭, 및 로우(Raw) 데이터를 이용하여 클러스터링을 수행하는 단계를 포함하는,반 구조화 데이터를 이용한 지식그래프 후보 추천 방법
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제1 항에 있어서,상기 추출된 컬럼 항목 데이터를 지식 그래프 후보 추천 모델에 입력하여 복수의 노드(node) 및 상기 복수의 노드 간 관계를 나타내는 연결선(edge)으로 구성된 지식 그래프의 후보군을 출력하는 단계는,전문가의 추천 관계 정보를 입력 받는 단계; 상기 전문가의 추천 관계 정보와 상기 클러스터링 수행 결과를 이용하여 동일 데이터셋 내부의 관계 또는 데이터셋 간의 관계에 관한 정보를 생성하는 단계; 및상기 생성된 동일 데이터셋 내부의 관계 또는 데이터셋 간의 관계에 관한 정보를 이용하여 상기 지식 그래프의 후보군을 생성하는 단계를 포함하는,반 구조화 데이터를 이용한 지식그래프 후보 추천 방법
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제1 항에 있어서,상기 추출된 컬럼 항목 데이터를 지식 그래프 후보 추천 모델에 입력하여 복수의 노드(node) 및 상기 복수의 노드 간 관계를 나타내는 연결선(edge)으로 구성된 지식 그래프의 후보군을 출력하는 단계는,상기 클러스터링 수행 결과에 기반하여 상기 컬럼 항목 데이터에 대한 태깅(tagging)을 수행하는 단계; 및상기 태깅된 데이터를 이용하여 지도 학습 방식으로 상기 컬럼 항목 데이터에 대한 노드 추천 정보를 생성하는 단계를 포함하는,반 구조화 데이터를 이용한 지식그래프 후보 추천 방법
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제1 항에 있어서,상기 출력되는 지식 그래프의 후보군에 관한 정보를 상기 학습 데이터에 추가하는 단계를 더 포함하는,반 구조화 데이터를 이용한 지식그래프 후보 추천 방법
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제1 항에 있어서,상기 반 구조화 데이터는, 복수 개의 컬럼으로 구분될 수 있는 타입의 원시 데이터인,반 구조화 데이터를 이용한 지식그래프 후보 추천 방법
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제1 항에 있어서,상기 출력되는 지식 그래프의 후보군을 시각적으로 표출하는 GUI를 제공하는 단계; 및상기 GUI에 대한 사용자 입력에 따라 상기 지식 그래프 후보군을 구성하는 상기 복수의 노드 및 연결선에 관한 정보를 수정하는 단계를 더 포함하는,반 구조화 데이터를 이용한 지식그래프 후보 추천 방법
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제1 항에 있어서,상기 출력되는 지식 그래프의 후보군을 시각적으로 표출하는 GUI를 제공하는 단계; 및상기 GUI에 대한 사용자 입력에 따라 상기 지식 그래프 후보군을 구성하는 상기 복수의 노드 및 연결선에 관한 정보에 기반한 데이터 탐색 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는,반 구조화 데이터를 이용한 지식그래프 후보 추천 방법
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컴퓨터로 하여금 제1 항 내지 제10 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램이 저장된, 컴퓨터 판독 가능한 비일시적 기록 매체
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외부 서버와 통신하는 통신부;상기 외부 서버로부터 수집된 지식 그래프 정보를 이용하여 학습 데이터를 생성하고, 상기 학습 데이터를 이용하여 AI 기반 알고리즘을 학습함에 의해 지식 그래프 후보 추천 모델을 생성하는 학습부; 및반 구조화(semi-structured) 데이터로부터 복수 개의 컬럼으로 식별되는 컬럼 항목 데이터를 추출하고, 상기 추출된 컬럼 항목 데이터를 상기 생성된 지식 그래프 후보 추천 모델에 입력하고, 상기 지식 그래프 후보 추천 모델의 출력 데이터를 이용하여 상기 추출된 컬럼 항목 데이터에 매칭되는 지식 그래프 후보 노드(node) 및 후보 연결선(edge)에 대한 정보를 디스플레이하는 지식 그래프 후보 추천부를 포함하되,상기 지식 그래프 후보 추천부는,상기 컬럼 항목 데이터를 이용하여 유사도에 기반한 클러스터링을 수행하고, 상기 클러스터링 수행 결과에 기반하여 상기 컬럼 항목 데이터를 최대 확률 값을 가지는 노드 및 연결선에 자동 매칭하는,지식그래프 후보 추천 장치
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삭제
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제12 항에 있어서,상기 지식 그래프 후보 추천부는, 전문가의 추천 관계 정보를 수신하고, 상기 전문가의 추천 관계 정보와 상기 클러스터링 수행 결과를 이용하여 동일 데이터셋 내부의 관계 또는 데이터셋 간의 관계에 관한 정보를 생성하고, 상기 생성된 동일 데이터셋 내부의 관계 또는 데이터셋 간의 관계에 관한 정보를 이용하여 상기 지식 그래프의 후보군을 생성하는,지식그래프 후보 추천 장치
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제12 항에 있어서,상기 지식 그래프 후보 추천부는, 상기 클러스터링 수행 결과에 기반하여 상기 컬럼 항목 데이터에 대한 태깅(tagging)을 수행하고, 상기 태깅된 데이터를 이용하여 지도 학습 방식으로 상기 컬럼 항목 데이터에 대한 노드 추천 정보를 생성하는, 지식그래프 후보 추천 장치
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하나 이상의 프로세서;외부장치와 통신하는 통신 인터페이스;상기 프로세서에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(load)하는 메모리; 및상기 컴퓨터 프로그램을 저장하는 스토리지를 포함하되,상기 컴퓨터 프로그램은,서버로부터 지식 그래프 후보 추천 모델에 관한 정보를 수신하는 동작,사용자 입력에 의해 반 구조화(semi-structured) 데이터를 획득하는 동작,상기 반 구조화 데이터로부터 복수 개의 컬럼으로 식별되는 컬럼 항목 데이터를 추출하는 동작,상기 추출된 컬럼 항목 데이터를 상기 지식 그래프 후보 추천 모델에 입력하고, 상기 지식 그래프 후보 추천 모델의 출력 데이터를 이용하여 상기 추출된 컬럼 항목 데이터에 매칭되는 지식 그래프 후보 노드(node) 및 후보 연결선(edge)에 대한 정보를 디스플레이하는 동작, 및상기 컬럼 항목 데이터를 이용하여 유사도에 기반한 클러스터링을 수행하고,상기 클러스터링 수행 결과에 기반하여 상기 컬럼 항목 데이터를 최대 확률 값을 가지는 노드 및 연결선에 자동 매칭하는 동작을 수행하기 위한 인스트럭션을 포함하고,상기 지식 그래프 후보 추천 모델은, 지식 그래프 정보를 포함하는 학습 데이터를 이용한 기계 학습을 수행하여 생성된 것인,지식그래프 후보 추천 장치
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