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보안 지식그래프 데이터 모델링 구축 SPARQL로 묻고 Neo4j로 분석 🛡️ 정책을 ‘추론 가능하게’ 만들기: OWL·Reasoner·그래프DB 적용 전략🧭 Vocabulary → Policy → Detection: 온톨로지 기반 보안 운영 체계📚 조직의 공통 언어 만들기: Vocabulary Ontology 실전 설계와 활용핵심 흐름 전체 큰 그림 한 장으로 보기OWL 파일“의미(semantic)와 관계(relationship), 제약(constraint)”을 표준 형식으로 정의하는 온톨로지 파일Protégé(프로테지)OWL을 GUI로 설계/편집/검증(Reasoner) 하는 대표 툴Vocabulary Ontology조직이 공통으로 쓰는 “용어의 의미와 관계”를 표준화하는 뼈대(정책/탐지/자동화가 흔들리지 않게 만드는 기준어)SPARQL(스파클)RDF/OWL 기반의 그.. 2025. 12. 19.
VectorDB, GraphDB, DocumentDB 개념과 인덱싱 기법 최적화 활용 VectorDB, GraphDB, DocumentDB는 각각 데이터를 저장하고 처리하는 방식에 따라 설계된 데이터베이스 유형입니다. 이들 DB는 다양한 활용 사례에서 사용되며, 각기 다른 인덱싱 기법을 사용하여 성능을 최적화합니다.VectorDB (벡터 데이터베이스)VectorDB는 벡터(다차원 수치 데이터)를 저장하고 효율적으로 검색하는 데 특화된 데이터베이스입니다. 벡터는 특히 머신러닝이나 AI 모델에서 유사도 검색을 위해 많이 사용되며, 이미지, 텍스트, 음성 등을 숫자로 변환한 임베딩 데이터를 다룹니다.주요 특징데이터가 고차원 벡터 형태로 저장됨.유사도 검색(Nearest Neighbor Search, NNS)을 위해 사용됨. 예를 들어, 이미지 검색 시스템에서 특정 이미지와 유사한 이미지를 찾는.. 2025. 1. 13.
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