지식 그래프로 데이터의 '논리적 뼈대(언어학)'를 세우고, 벡터 임베딩으로 '수학적 근육(선형대수/미적분)'을 붙이는 것
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데이터 온톨로지를 설계할 때는 언어적 상상력과 구조화 능력이 필요
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그것을 구현(선형대수학)하고 최적화(미적분)할 때는 수리 연산 능력이 필요
1. 설계 (Architecture): 언어학적 통찰
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핵심: 세상의 복잡한 현상을 기호화하고, 개체 간의 논리적 관계(Relationship)를 정의
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필요 역량: 언어적 상상력과 구조화 능력
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본질: "무엇이 존재하는가?"와 "그들은 서로 어떻게 연결되는가?"에 대한 철학적·언어적 정답을 내리는 과정
2. 매개 (Representation): 선형대수학적 변환
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핵심: 언어적 구조(기호)를 컴퓨터가 이해할 수 있는 고차원 수치 공간(벡터/행렬)으로 치환
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필요 역량: 공간 개념과 다차원적 추상화 능력
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본질: 추상적인 '의미'를 연산 가능한 '좌표'로 옮겨놓는 번역의 과정
3. 최적화 (Optimization): 미적분학적 정교화
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핵심: 설계된 함수가 실제 데이터와 만났을 때, 오차를 줄이며 정답에 수렴하도록 조정
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필요 역량: 수리적 연산과 연속적 변화의 해석 능력
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본질: 고정된 논리에 생동감을 불어넣어, 가장 효율적이고 정확한 상태로 진화시키는 과정