개념화는 원시적인 아이디어나 현상을 구조화하여 추상적 개념으로 조직하는 과정으로, 인공지능(AI) 시스템에서 이해, 모델링 및 조작을 용이하게 합니다. 이는 도메인의 핵심 엔터티, 관계, 속성을 식별, 정의, 형식화함으로써 일관된 인지 또는 계산 모델을 구축하는 데 도움이 됩니다. 분류나 단순 데이터 추출과 달리, 개념화는 풍부하고 재사용 가능한 의미론적 표현을 만듭니다.
활용 사례 및 사용 예시
개념화는 시맨틱 웹을 위한 온톨로지 구축, 지식 기반 개발, 복잡한 도메인(의료, 금융, 산업) 모델링에 널리 사용됩니다. 예를 들어, 음성 비서에서는 자연어 명령을 구체적인 컴퓨터 작업으로 연결합니다. 컴퓨터 비전에서는 탐지된 객체를 상위 추론에 사용할 수 있는 개념으로 변환합니다.
주요 소프트웨어 도구, 라이브러리, 프레임워크
개념화에 주로 사용되는 도구로는 Protégé(OWL 온톨로지 편집), WebProtégé, TopBraid Composer, 그리고 Apache Jena(Java), Owlready2(Python) 등이 있습니다. 이러한 도구들은 자동화 또는 협업 시스템에서 개념의 생성, 관리 및 활용을 지원합니다.
최신 동향 및 발전
최근에는 머신러닝을 통한 개념화 자동화, 특히 비구조화 텍스트나 대규모 지식 그래프에서 개념 추출이 주목받고 있습니다. 대형 언어 모델(LLM)과의 통합을 통해 역동적이고 진화하는 개념화가 가능해지며, 빠르게 변화하는 도메인에 적합한 방향으로 발전하고 있습니다.