Graph Database Meetup in Seoul #1. What is Graph Database? (그래프 데이터베이스 소개)bitnineglobal
Graph Database Meetup in Seoul #1. What is Graph Database?
국내 유일 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문 기업, <비트나인> 주최로 진행된
그래프 데이터베이스 밋업(Meetup) "그래프 데이터베이스 기본 개념 소개" 입니다.
그래프 데이터베이스의 기본 개념 및 특징, 활용 분야 등에 대해 간략하게 소개하였으며, 추후 진행되는 밋업에서 좀 더 자세한 실제 활용 사례 등을 소개드릴 예정입니다.
밋업 관련 정보는, https://www.meetup.com/ko-KR/graphdatabase/
관련 문의는 hnkim@bitnine.net으로 부탁드립니다.
https://bitnine.net/ 에서 그래프 데이터베이스 솔루션 AgensGraph를 직접 다운로드 하시어 사용해 보실 수 있습니다. :)
Graph Database Meetup in Korea #2. Graph Database Usecase (그래프 데이터베이스 활용사례)bitnineglobal
Graph Database Meetup in Korea #2. Graph Database Usecase (그래프 데이터베이스 활용사례)
국내 유일 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문 기업, <비트나인> 주최로 진행된
그래프 데이터베이스 밋업(Meetup) 2번째! "그래프 데이터베이스 활용사례_ 블록체인(가상화폐) 데이터 적용 사례" 입니다.
그래프 데이터베이스 주요 제품 소개 및 비교, 비트코인 블록체인 모델링 적용 사례 등을 소개 드렸습니다.
☞ 발표 영상 보러가기: https://www.youtube.com/playlist?list=PLGp3huJbWNDhQT4aBCS13udGhYnIc1GnO
☞ 밋업 참가 신청 하러가기: https://www.meetup.com/ko-KR/graphdatabase/
☞ 이메일 문의: hnkim@bitnine.net
☞ 그래프 데이터베이스 솔루션 AgensGraph 직접 사용해 보기: https://bitnine.net/
LOD , Linked Open Data 에 대한 소개 자료 입니다. LOD는 공공 데이터를 제공, 공유, 재활용하기 위한 또 하나의 방법이며 오픈 데이터(Open Data) 를 위한 하나의 방법으로 웹을 기반으로 데이터를 공유하여 재활용하고자 방법이며 기술이고 데이터입니다.
Graph Database Meetup in Korea #4. 그래프 이론을 적용한 그래프 데이터베이스 활용 사례 bitnineglobal
Graph Database Meetup in Korea #4. Graph Database Usecases based on Graph Theory (그래프 이론을 적용한 그래프 데이터베이스 활용 사례)
국내 유일 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문 기업, <비트나인> 주최로 진행된
그래프 데이터베이스 밋업(Meetup) 4번째! "그래프 이론을 적용한 그래프 데이터데이터베이스 활용 사례_ 그래프 이론 및 그래프 알고리즘 소개" 입니다.
10가지 그래프 이론 소개 및 활용 사례를 소개 드렸습니다. 발표자료를 통해 그래프 데이터베이스의 다양한 활용 사례를 확인해 보시기 바랍니다. :)
AgensGraph는 고객의 DB 수집 및 가공을 통한 저장/관리부터, 분석하여 시각화를 통한 구현 목표 기능과의 연동까지! "데이터 흐름의 모든 영역"에서 서비스를 제공하고 있습니다.
☞ 발표 영상 보러가기: https://www.youtube.com/playlist?list=PLGp3huJbWNDhQT4aBCS13udGhYnIc1GnO
☞ 밋업 참가 신청 하러가기: https://www.meetup.com/ko-KR/graphdatabase/
☞ 이메일 문의: hnkim@bitnine.net
☞ 그래프 데이터베이스 솔루션 AgensGraph 직접 사용해 보기: https://bitnine.net/
Graph Database Meetup in Seoul #1. What is Graph Database? (그래프 데이터베이스 소개)bitnineglobal
Graph Database Meetup in Seoul #1. What is Graph Database?
국내 유일 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문 기업, <비트나인> 주최로 진행된
그래프 데이터베이스 밋업(Meetup) "그래프 데이터베이스 기본 개념 소개" 입니다.
그래프 데이터베이스의 기본 개념 및 특징, 활용 분야 등에 대해 간략하게 소개하였으며, 추후 진행되는 밋업에서 좀 더 자세한 실제 활용 사례 등을 소개드릴 예정입니다.
밋업 관련 정보는, https://www.meetup.com/ko-KR/graphdatabase/
관련 문의는 hnkim@bitnine.net으로 부탁드립니다.
https://bitnine.net/ 에서 그래프 데이터베이스 솔루션 AgensGraph를 직접 다운로드 하시어 사용해 보실 수 있습니다. :)
Graph Database Meetup in Korea #2. Graph Database Usecase (그래프 데이터베이스 활용사례)bitnineglobal
Graph Database Meetup in Korea #2. Graph Database Usecase (그래프 데이터베이스 활용사례)
국내 유일 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문 기업, <비트나인> 주최로 진행된
그래프 데이터베이스 밋업(Meetup) 2번째! "그래프 데이터베이스 활용사례_ 블록체인(가상화폐) 데이터 적용 사례" 입니다.
그래프 데이터베이스 주요 제품 소개 및 비교, 비트코인 블록체인 모델링 적용 사례 등을 소개 드렸습니다.
☞ 발표 영상 보러가기: https://www.youtube.com/playlist?list=PLGp3huJbWNDhQT4aBCS13udGhYnIc1GnO
☞ 밋업 참가 신청 하러가기: https://www.meetup.com/ko-KR/graphdatabase/
☞ 이메일 문의: hnkim@bitnine.net
☞ 그래프 데이터베이스 솔루션 AgensGraph 직접 사용해 보기: https://bitnine.net/
LOD , Linked Open Data 에 대한 소개 자료 입니다. LOD는 공공 데이터를 제공, 공유, 재활용하기 위한 또 하나의 방법이며 오픈 데이터(Open Data) 를 위한 하나의 방법으로 웹을 기반으로 데이터를 공유하여 재활용하고자 방법이며 기술이고 데이터입니다.
Graph Database Meetup in Korea #4. 그래프 이론을 적용한 그래프 데이터베이스 활용 사례 bitnineglobal
Graph Database Meetup in Korea #4. Graph Database Usecases based on Graph Theory (그래프 이론을 적용한 그래프 데이터베이스 활용 사례)
국내 유일 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문 기업, <비트나인> 주최로 진행된
그래프 데이터베이스 밋업(Meetup) 4번째! "그래프 이론을 적용한 그래프 데이터데이터베이스 활용 사례_ 그래프 이론 및 그래프 알고리즘 소개" 입니다.
10가지 그래프 이론 소개 및 활용 사례를 소개 드렸습니다. 발표자료를 통해 그래프 데이터베이스의 다양한 활용 사례를 확인해 보시기 바랍니다. :)
AgensGraph는 고객의 DB 수집 및 가공을 통한 저장/관리부터, 분석하여 시각화를 통한 구현 목표 기능과의 연동까지! "데이터 흐름의 모든 영역"에서 서비스를 제공하고 있습니다.
☞ 발표 영상 보러가기: https://www.youtube.com/playlist?list=PLGp3huJbWNDhQT4aBCS13udGhYnIc1GnO
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Graph Database Meetup in Korea #8. Graph Database 5 Offerings_ DecisionTutor ...bitnineglobal
Graph Database Meetup in Korea #8. Graph Database 5 Offerings_ DecisionTutor (그래프 데이터베이스 활용 사례_ 디시젼 튜터)
국내 유일 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문 기업, <비트나인> 주최로 진행된
그래프 데이터베이스 밋업(Meetup) 8번째! "그래프 데이터베이스 5 Offerings_ DecisionTutor (디시젼 튜터)" 입니다.
그래프 데이터베이스가 제공하는 5가지 핵심 오퍼링(5 Offerings) 중 “DecisionTutor”의 이론 소개 및 적용 분야 등에 대하여 소개 드렸습니다.
DecisionTutor는 과거의 데이터 학습을 통한 #예측분석 으로 사용자 의사 결정을 지원하는 그래프 기반 AI 기술입니다. 직관이 아닌 데이터 기반 확률에 근거하여 보다 합리적이고 신속한 의사결정을 지원하기 위한 기술로, 주로 #추천시스템 / #인공지능 기반 모니터링 시스템 등에 활용되고 있습니다.
☞ 유튜브 발표영상 보기: https://www.youtube.com/watch?v=RRXJ_gTs0BU&t=1172s
☞ 밋업 참가 신청 하러가기: https://www.meetup.com/ko-KR/graphdatabase/
☞ 이메일 문의: hnkim@bitnine.net
☞ 그래프 데이터베이스 솔루션 AgensGraph 다운로드: https://bitnine.net/
Graph Database Meetup in Korea #6. Graph Database 5 Offerings_ AssetManager (...bitnineglobal
Graph Database Meetup in Korea #6. Graph Database 5 Offerings_ AssetManager (그래프 데이터베이스 활용사례_ 기업 자산 관리)
국내 유일 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문 기업, <비트나인> 주최로 진행된
그래프 데이터베이스 밋업(Meetup) 6번째! Graph Database 5 Offerings_ AssetManager (기업 자산 관리)" 입니다.
그래프 데이터베이스가 제공하는 5가지 핵심 오퍼링(5 Offerings) 중 “Asset Manager(Asset Management)”의 이론 소개 및 적용 분야 등에 대하여 소개 드렸습니다.
☞ 발표 영상 보러가기: https://www.youtube.com/playlist?list=PLGp3huJbWNDhQT4aBCS13udGhYnIc1GnO
☞ 밋업 참가 신청 하러가기: https://www.meetup.com/ko-KR/graphdatabase/
☞ 이메일 문의: hnkim@bitnine.net
☞ 그래프 데이터베이스 솔루션 AgensGraph 직접 사용해 보기: https://bitnine.net/
2018년 7월 5일에 있었던 한국인터넷거버넌스포럼(KrIGF)에서 발표한 "오픈 데이터와 인공지능" 발표자료입니다.
다음과 같은 내용을 담고 있습니다.
* 오픈데이터의 정의
* 오픈데이터의 중요성
* 인공지능
* 인공지능에서 데이터의 중요성
* 제한된 데이터 환경에서의 문제점
* 인공지능을 위한 오픈데이터의 중요성
* 더 나은 인공지능 시대를 위한 제언
Graph Database Meetup in Korea #8. Graph Database 5 Offerings_ DecisionTutor ...bitnineglobal
Graph Database Meetup in Korea #8. Graph Database 5 Offerings_ DecisionTutor (그래프 데이터베이스 활용 사례_ 디시젼 튜터)
국내 유일 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문 기업, <비트나인> 주최로 진행된
그래프 데이터베이스 밋업(Meetup) 8번째! "그래프 데이터베이스 5 Offerings_ DecisionTutor (디시젼 튜터)" 입니다.
그래프 데이터베이스가 제공하는 5가지 핵심 오퍼링(5 Offerings) 중 “DecisionTutor”의 이론 소개 및 적용 분야 등에 대하여 소개 드렸습니다.
DecisionTutor는 과거의 데이터 학습을 통한 #예측분석 으로 사용자 의사 결정을 지원하는 그래프 기반 AI 기술입니다. 직관이 아닌 데이터 기반 확률에 근거하여 보다 합리적이고 신속한 의사결정을 지원하기 위한 기술로, 주로 #추천시스템 / #인공지능 기반 모니터링 시스템 등에 활용되고 있습니다.
☞ 유튜브 발표영상 보기: https://www.youtube.com/watch?v=RRXJ_gTs0BU&t=1172s
☞ 밋업 참가 신청 하러가기: https://www.meetup.com/ko-KR/graphdatabase/
☞ 이메일 문의: hnkim@bitnine.net
☞ 그래프 데이터베이스 솔루션 AgensGraph 다운로드: https://bitnine.net/
Graph Database Meetup in Korea #6. Graph Database 5 Offerings_ AssetManager (...bitnineglobal
Graph Database Meetup in Korea #6. Graph Database 5 Offerings_ AssetManager (그래프 데이터베이스 활용사례_ 기업 자산 관리)
국내 유일 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문 기업, <비트나인> 주최로 진행된
그래프 데이터베이스 밋업(Meetup) 6번째! Graph Database 5 Offerings_ AssetManager (기업 자산 관리)" 입니다.
그래프 데이터베이스가 제공하는 5가지 핵심 오퍼링(5 Offerings) 중 “Asset Manager(Asset Management)”의 이론 소개 및 적용 분야 등에 대하여 소개 드렸습니다.
☞ 발표 영상 보러가기: https://www.youtube.com/playlist?list=PLGp3huJbWNDhQT4aBCS13udGhYnIc1GnO
☞ 밋업 참가 신청 하러가기: https://www.meetup.com/ko-KR/graphdatabase/
☞ 이메일 문의: hnkim@bitnine.net
☞ 그래프 데이터베이스 솔루션 AgensGraph 직접 사용해 보기: https://bitnine.net/
2018년 7월 5일에 있었던 한국인터넷거버넌스포럼(KrIGF)에서 발표한 "오픈 데이터와 인공지능" 발표자료입니다.
다음과 같은 내용을 담고 있습니다.
* 오픈데이터의 정의
* 오픈데이터의 중요성
* 인공지능
* 인공지능에서 데이터의 중요성
* 제한된 데이터 환경에서의 문제점
* 인공지능을 위한 오픈데이터의 중요성
* 더 나은 인공지능 시대를 위한 제언
LOD , Linked Open Data 에 대해 구축 절차 및 도구, 사례에 대한 자료 입니다. LOD는 공공 데이터를 제공, 공유, 재활용하기 위한 또 하나의 방법이며 오픈 데이터(Open Data) 를 위한 하나의 방법으로 웹을 기반으로 데이터를 공유하여 재활용하고자 방법이며 기술이고 데이터입니다.
9 주; 2015.4.29. 수
교육정보서비스에서 정형/반정형/비정형 데이터 처리는 어떤 의미를 갖는가?
(교육정보에서 핵심 가중치를 두어야 할 데이터는 무엇인가?
몇 가지 추천하고 그 이유를 논한다.)
키워드 : 교육정보, 교육 데이터 마이닝, 교육 빅데이터
위에 대한 내용으로 고려대 정보대학 컴퓨터학과의 강장묵 교수 (연구)의 정규 교과목 교안 입니다.
URI와 RDF에 기반한 분산 데이터의 연계는 기본적으로 그래프 구조를 가지게 된다. 최근에는 RDF 그래프의 생성과 질의 뿐 아니라, 그래프 마이닝에 대해 많은 관심과연구가 진행되고 있다. 본 발표에서는 소셜 네트워크를 RDF 그래프로 표현하고, 이를 마이닝, 추론 함으로, 어떻게 대용량 소셜 네트워크를 효과적 분석할 수있는지 설명한다. 특히, 휴대전화 통화에 기반한 모바일 소셜 네트워크와 e-mail 지식 네트워크 분석이 시맨틱 웹 표준하에 어떻게 구현 가능한지 그 사례 소개와시연을 보인다.
현재의 정보이용추세에 맞춰 각종 도서관 및 정보센터가 진화해서 궁극적으로 Social Semantic Digital Library가 될 필요성이 있다. 그러나 아직 대부분의 도서관이 그냥 자료를 전산화시킨 수준에 머물러 있다. 이미 디지털도서관이라는 것들도 Web에 Publish를 못할 뿐만 아니라, 혹시 연결이 되었다 하더라도 자료들 간의 관계 부족으로 Semantic level이 너무 떨어지고 있다. 우리 인간이 이해하는 대로 기계가 이해하게 하면서 Semantic level을 올릴 수는 없을까? 바로 이 점에서 Semantic web이 출발한다. 이 문제를 극복하고자 DCMI를 위시한 ‘다양한’ 메타데이터가 등장했으며 지금은 Linked Data까지 등장하고 있다. 메타데이터가 다양하게 존재하고 있기 때문에 다양하게 섞어서 사용할 수 있다는 장점이 있다. 다양한 상호운용성의 방법 (하나의 메타데이터로 통합 다양한 메타데이터 인정, Metadata Registry, Open Source의 활용 및 Linked data)이 있다. 그중에서 Linked Data를 중심으로 도서관이 어떻게 구체적으로 대응해 나가고 있는지를 미의회도서관 및 스웨덴의 LIBRIS를 중심으로 살펴보고, 이를 바탕으로 아직도 카탈로그의 캡슐에 묻혀 있는 우리나라 도서관의 목록의 실정을 언급하고 Linked data를 중심으로 적극적인 상호운용성의 방법을 제안하고 하고자 한다. 웹에 있는 다양한 Resource사이에 관계를 부여하면서 뜻을 더 명확하게 표현하자는 시도가 바로 Linked Data이다. 이 글에서는 맹자가 말하는 明志, 즉 ‘뜻을 분명히 밝히라’는 가르침을 Tim Berners-Lee가 어떻게 답하는 가를 밝힌다. 이에 그가 제안하는 dereferenceable uri, rdf 및 http를 통한 출판을 간단히 살피고, skos를 위시한 rdf vocabularies를 언급한다. 궁극적으로는 rdf 링크를 통한, 심지어는 다른 데이터 셋을 활용하여 끝없는 탐색을 하게 될 모델을 제공하고자 한다.
The document discusses using geo-semantics and hybrid reasoning for developing smart mobile services, focusing on how combining location data, social networks, and semantics can enable new mobile applications and services. It provides examples of modeling geo-data and ontologies for representing location information and describes how semantic queries can be used to retrieve relevant points-of-interest data. The document also outlines some mobile APIs for accessing semantic geo-data from Android and iPhone applications.
The document discusses geo-social semantics and hybrid reasoning for smart mobile services. It covers topics like linked data networks, representing knowledge in different formats, and an example ontology showing relationships between concepts like employees, companies, and business trips. Tony Lee from Saltlux presents on using semantics and hybrid reasoning to power intelligent location-based applications.
The document discusses human-computer collaboration and the challenges it presents. It notes that computers now have vast computational power and memory but also more complex systems that are difficult for unaided humans to manage. It also mentions that much information is now stored in formats like dynamically combined data rather than human-readable text. Infrastructure is needed to provide background knowledge and put information in a machine-understandable form.
Web Scale Reasoning and the LarKC ProjectSaltlux Inc.
The LarKC project aims to build an integrated pluggable platform for large-scale reasoning. It supports parallelization, distribution, and remote execution. The LarKC platform provides a lightweight core that gives standardized interfaces for combining plug-in components, while the real work is done in the plug-ins. There are three types of LarKC users: those building plug-ins, configuring workflows, and using workflows.
The Semantic Technology Business: EuropeSaltlux Inc.
This document summarizes the state of semantic technology and artificial intelligence. It notes that while there has been enormous research, companies applying these technologies are just beginning to emerge. Semantic technology is being used increasingly for shallow semantics like tagging on websites and social networks. Deeper uses involving ontologies and rules are still emerging. The document compares the European focus on enabling corporate and public services versus the US consumer focus. It outlines a potential platform for large-scale semantic computing to enable startups and discusses opportunities in both business and consumer applications.
Learning Emergent Knowledge from Blog PostingsSaltlux Inc.
- The document describes a semantic search system that analyzes social web content like blog postings.
- It converts conventional blog postings into "semantic blogs" by adding semantic tags to topics. This allows emerging relationships between bloggers and topics to be discovered.
- The system uses simple semantics from a large number of blog postings and connections between bloggers and topics. This "simple semantic" approach allows new knowledge to emerge from the connections in contrast to traditional ontologies.
10. 지식 공유 ? 지식 표현 ! 사람 기계 자연 언어 (Natural Language) 글로 쓰여진 사람의 말 : “ 지구는 타원 궤도로 태양을 돌고 있다 ” 시각 언어 (Visual Language) 그림 , 구조도 , 흐름도 , 설계도 등 시각적으로 지식을 표현 주석 , 태깅 (Tagging) 개체에 연관된 키워드 , 기호 , 이미지 등을 부착해 지식을 표현 기호 언어 (Symbolic Language) 수학 등을 포함해 기호로 표현된 지식 : x 2 /a 2 + y 2 /b 2 = 1 의사 결정 나무 (Decision Tree) 복잡한 의사 결정을 위해 구성된 나무 모양의 그래프 구조 규칙 (Rules) 인간 지식을 여러 규칙들의 조건부 결합으로 표현 데이터베이스 (Database System) 개체와 관계로 구성된 테이블 형태의 지식 표현 체계 논리 언어 (Logical Language) 논리 기호 , 연산을 통한 지식 표현 : Woman ≡ Person ∩ Female 프레임 언어 (Frame Language) 값 혹은 타 프레임의 포인터를 저장한 슬롯들로 지식 표현 시맨틱 네트워크 (Semantic Network) 개념간의 의미적 관계를 그래프 구조로 구성한 지식 표현 통계적 지식 (Statistical Knowledge) 확률과 통계에 기반한 지식 표현 , 기계 학습 기술 접목 가능
11. 지식의 표현 “ 기업에 종사하는 종업원은 사람들이고 , 기업과 종업원은 모두 법적 존재이다 . 기업은 직원들을 위해 여행 예약을 할 수 있다 . 여행은 한국 내 도시 , 혹 미국의 도시를 오고 가는 비행기 혹은 기차를 통해 가능하다 . 기업들과 출장지는 도시에 위치하고 있다 . 솔트룩스는 홍길동을 위해 서울과 뉴욕 왕복 항공편인 OZ510 을 예약하였다 .” 자연 언어 규칙 언어 ( 규칙 ) 만약 누군가가 날고 있다면 , 여행중인 것이다 . ( 규칙 ) 만약 누군가의 여행이 한 회사 에서 예약되었다면 , 그는 그 회사의 종업원이다 . ( 규칙 추가 ) 만약 동일 국가의 근거리 여행이라면 , 종업원은 기차를 이용해야 한다 . ( 추론 ) 비행 예약이 되어 있는 홍길동은 솔트룩스의 종업원이다 ( 추론 ) OZ510 은 미국과 한국을 오가는 비행편이다 .
12. 지식의 표현 법적 존재 사람 기업 종업원 홍길동 솔트룩스 비행기 기차 도시 위치 한국 도시 미국 도시 뉴욕 서울 OZ510 여행 kindOf kindOf kindOf kindOf kindOf kindOf instnaceOf instanceOf instanceOf instanceOf endsIn startFrom isLocatedAt books participatesIn kindOf kindOf startsFrom endsIn books participatesIn isEmployedAt instanceOf isEmployedAt 법적 존재 사람 기업 종업원 홍길동 솔트룩스 subclassOf subclassOf subclssOf instanceOf isEmployedAt instanceOf isEmployedAt 사람 기업 종업원 #3502 #4831 subclassOf subclassOf subclssOf instanceOf isEmployedAt instanceOf isEmployedAt 법적 존재 이름 고유번호 성별 나이 업종 주소지 직급 홍길동 37 과장 P12345 남자 솔트룩스 서울 삼성동 C98765 소프트웨어 사람 기업 종업원 #3502 #4831 subclassOf subclassOf subclssOf instanceOf isEmployedAt instanceOf isEmployedAt 법적 존재 이름 ( 필수 ) 고유번호 ( 필수 ) 성별 ⊆ { 남 , 녀 } 나이 > 25 업종 주소지 ⊂ 서울 직급 ≠ 임원 홍길동 37 과장 P12345 남자 솔트룩스 서울 삼성동 C98765 소프트웨어 DISJOINT (a) 시맨틱 네트워크 (b) (a) + 프레임 ( 프로퍼티 ) (c) (b) + 논리 제약 CARDINALITY = 1:1
26. Enhanced algorithm Materialization Distributed Computing Approximation Lean KR model Query optimization Without Optimization After Optimization + Query/Data Cache 시맨틱 기술 최적화 방안 ?
27. Algorithm Materialization Distribution Approximation Lean KR model Query Optimization (+ Cache) 시맨틱 기술 최적화 방안 ? Medical E. Search Social Net Mobile Ubiquitous
38. 2000 2005 2010 2015 2020 시맨틱 검색 : 연결과 발견 ! Web 1.0 Web 2.0 Web 3.0? : Semantic Web ?? 검색 소셜 네트워크 연결 , 발견 예측 , 추론 정 보 사 람 지 식 지 능 정보 처리 정보 분석 지식 공유 수집 , 관찰 연결 , 재조직 발견 분석