컴퓨터가 생각하게 만드는 기술, 지식그래프! — AI는 어떻게 똑똑해지는 걸까?

 

요즘 검색창에 뭘 쳐도 딱 내가 원하는 정보를 척척 찾아주는 것 같지 않아?

심지어는 ChatGPT 같은 인공지능이 사람처럼 대화도 하고, 복잡한 질문도 쉽게 답해주고.

그 중심엔 바로 ‘지식그래프’라는 기술이 있어.

 

사람의 기억처럼 정보들을 엮고, AI가 진짜 ‘이해’를 하도록 도와주는 연결망이지. 근데, 이 지식그래프라는 게 딱딱하게 들릴 수도 있는데, 사실은 일상 속 관계랑 꽤 닮아있어.

 

지식그래프란 뭐야?

지식그래프는 한마디로 정보들 사이의 관계를 연결해서 의미 있게 만들어주는 네트워크야.

단순히 ‘많은 정보’가 아니라, 정보끼리 누가 누구랑 무슨 관계인지를 정리하는 거지.

 

예를 들어볼게. 김미영씨라고 알아? ㅋㅋㅋ 
“김미영은 서울에 살고”,
“김미영은 박지은의 대학 동기고”,
“김미영은 커피를 좋아해.”

이렇게 연결된 정보들을 컴퓨터가 이해하도록 만들면,

컴퓨터도 "김미영이 누구랑 어떤 관계고, 뭘 좋아하는지" 추론할 수 있는 거야.

일종의 정보 지도라고 보면 돼. 마치 지하철 노선도처럼, 각 정보(역)가 선(관계)으로 이어진 거지.

 

온톨로지? 지식그래프의 설계도야

온톨로지는 쉽게 말하면 지식그래프의 뼈대야.

"어떤 정보들을 어떤 기준으로 분류할지", "정보끼리는 어떤 관계를 가질 수 있는지"를 미리 정의해놓는 거지.

예를 들어 음식 온톨로지를 만든다고 하면,

• 음식 → 한식, 중식, 양식
• 한식 → 김치찌개
• 김치찌개 → 재료(김치, 돼지고기, 두부)
• 김치 → 비타민C 포함

이런 식으로 분류 기준과 연결 규칙을 정리해두는 거야.

이게 있으면 AI가 아무 정보를 막 섞지 않고, 의미 있는 방식으로 데이터를 연결할 수 있어.

온톨로지가 없으면 지식그래프도 엉망이 되기 쉬워.

 

지식그래프 구성요소 – 간단하게 요약!

• 노드(Node): 정보의 주인공들. 사람, 장소, 제품, 개념 등.
  예: 스티브 잡스, 애플, 아이폰, 미국
• 에지(Edge): 관계.
  예: "스티브 잡스 → 창립자 → 애플", "애플 → 생산 → 아이폰"
• 속성(Property): 추가 정보.
  예: "스티브 잡스 → 출생년도: 1955년", "애플 → 창립연도: 1976년"

 

어디서 활용되냐고? 다 우리 생활 속에 있어!

1. 구글 검색

2012년부터 구글이 지식그래프를 도입하면서, 검색이 단어가 아니라 의미를 이해하는 방식으로 바뀌었어.
"사과" 검색하면, 네가 아이폰을 자주 검색했는지 과일 레시피를 검색했는지 보고, 애플 회사인지 과일 사과인지 판단하는 거지.

2. 병원 진단

환자의 증상, 병력, 검사 결과들을 다 연결해서 분석하면, 의사가 놓칠 수 있는 연관성도 잡아낼 수 있어. 특히 희귀 질병이나 복합 질환에서 정확도가 올라가지.

3. 쇼핑 추천

"이 상품을 본 사람들이 산 상품" 추천, 무작정 찍는 게 아니라, 제품, 사람, 행동, 관심사까지 지식그래프로 분석해서 추천하는 거야. 이게 진짜 맥락을 이해하는 추천이지.

 

그럼 왜 이게 AI에 꼭 필요할까?

1. 할루시네이션 방지

요즘 AI가 말도 안 되는 헛소리할 때 있잖아?
그건 정확한 정보 구조가 없어서 그래. 지식그래프는 검증된 정보만 연결하기 때문에, AI의 신뢰도를 높여주는 데 아주 효과적이야.

2. 복잡한 질문도 OK

"뉴턴이 만든 법칙이 현대 물리학에 끼친 영향은?" 같은 질문은, 지식그래프 없이는 못해. 뉴턴, 법칙, 현대 물리학… 다 따로따로 있는데, 얘네를 한 맥락으로 엮어주는 게 바로 지식그래프지.

3. 키워드 검색 → 의미 검색

"임진왜란의 영웅은 누구야?" 하면 단어 매칭이 아니라,

실제 임진왜란과 연관된 인물, 업적 등을 맥락적으로 찾아주는 검색이 가능한 시대야.

4. 데이터 통합도 쉬워짐

부서별로, 시스템별로 따로 놀던 데이터를 하나의 구조로 연결할 수 있어. 전사적 AI 분석, 데이터 기반 의사결정에도 딱이야.

 

지식그래프는 이렇게 만들어져

요즘은 사람이 하나하나 넣는 게 아니라, AI가 웹이나 문서에서 자동으로 관계를 추출해. 자연어처리(NLP), 정보 추출, 요약 기술이 다 들어가. 마치 수백만 권의 책을 읽고, AI가 똑똑한 도서관 사서처럼 내용을 정리해주는 느낌이랄까?

그리고 중요한 건, 지식그래프는 계속 성장하는 구조라는 점.

새로운 정보가 들어오면 기존 정보와 연결되고, 틀린 정보는 교정되기도 해. 진짜 살아있는 지식망이야.

 

왜 이걸 더 알아야 할까?

나는 이 지식그래프가 단순한 기술이 아니라, AI 시대의 지식철학이라고 생각해.
단순히 많이 아는 게 중요한 게 아니라, 어떻게 연결해서 이해하느냐가 진짜 중요해졌거든.

검색, 추천, 진단, 상담… 다 지식그래프 기반의 AI가 있기에 가능하고, 앞으로는 "정보를 연결할 줄 아는 사람"이 훨씬 더 중요한 시대가 올 거야.

 

지식그래프는 결국, 컴퓨터가 사람처럼 세상을 이해하도록 돕는 지도야.
온톨로지가 그 지도 위의 설계도고, AI는 그걸 기반으로 길을 찾아가는 탐험가지.

앞으로 너도 똑똑한 AI를 만들고 싶다면, 단순한 데이터가 아니라 의미 있는 지식을 만들 줄 아는 사람이 되어야 해.
지식그래프는 그 시작이자 핵심이야.