큐리온 온톨로지 Q-ontology에 대해

큐리온의 온톨로지는 전통 온톨로지,지식맵(KG),LLM과는 다른 특성을 가지고 있습니다.

큐리온의 온톨로지 기술인 Q-온톨로지는 인간 언어 데이터의 개별 단어, 개념, 구(phrase)부터 문장, 섹션, 전체 문서에 이르기까지 언어의 모든 층위를 분해하여, 텍스트를 깊이 연결된 의미 기반 지능 시스템으로 전환합니다. 이렇게 모든 수준의 의미를 정교하게 매핑함으로써, 조직은 단편적으로 흩어진 정보를 넘어 회사 모든 전반에 대해 설명 가능하며 의사결정에 활용할 수 있는 깊이 있는 이해를 확보하게 됩니다.

또한, 정형 데이터에서도 새로운 개념, 숨겨진 관계, 더 높은 차원의 추상화를 발견하여 기존 모델이 포착하지 못하는 관점을 드러냅니다. 이러한 ‘새로운 의미 구조의 합성 능력’은 기존 LLM처럼 이미 알고 있는 것에 답하는 방식을 넘어, 사용자조차 질문하지 못했던 새로운 지능과 통찰을 만들어냅니다.

전통적인 지식맵, LLM과의 차이는 다음과 같습니다.

- Knowledge Graph는 '미리 정의된' 개체와 관계만 표현합니다.

- LLM은 학습 데이터의 '통계적 패턴'을 기반으로 답을 생성할 뿐입니다.

- Q-온톨로지는 정형·비정형 데이터를 가로지르며 '새로운 개념, 추상화, 숨겨진 관계'를 발견해 KG도 LLM도 도달하지 못하는 새로운 지능을 만들어냅니다.