Justin Kim
Logic meets intuition
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기호주의(Symbolism) 인공지능: 블랙박스를 여는 열쇠
요즘 AI 이야기는 대부분 딥러닝, 그중에서도 LLM 쪽으로 쏠려 있습니다. 그런데 AI의 역사를 조금만 거슬러 올라가 보면, 지금의 주류와는 상당히 다른 철학에서 출발한 흐름이 하나 있습니다. 기호주의(Symbolism), 혹은 흔히 GOFAI(Good Old-Fashioned AI)라고 부르는 계열입니다. 개인적으로는 LLM이 강해질수록 오히려 이쪽을 다시 들여다볼 이유가 늘어난다고 느끼고 있어서, 한 번쯤 정리해두고 싶었습니다. 기호주의란...
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ASP와 Datalog: 논리 프로그래밍의 두 가지 시선
논리 프로그래밍(Logic Programming)이라는 거대한 숲에 들어서면, 우리는 종종 유사한 형태를 지닌 두 가지 거목을 마주하게 됩니다. 바로 Datalog와 ASP(Answer Set Programming)입니다. 둘은 모두 Prolog라는 공통된 조상에서 파생되었고, 겉보기에는 문법도 매우 유사합니다. 사실상 Datalog 프로그램은 유효한 ASP 프로그램이기도 하기 때문입니다. 이 때문에 처음 접하는 사람들은 “과연 무엇이 다른가?” 혹은 “ASP가 Datalog의...
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SPARQL의 SQL 유사성이 주는 함정, 그리고 Datalog
온톨로지와 시맨틱 웹 세미나를 진행할 때마다 반복해서 마주치는 장면이 있습니다. SPARQL 문법을 처음 보여주면, 개발 경험이 있는 분들 대부분이 반가워하십니다. SELECT, WHERE, ORDER BY가 그대로 등장하니 “조인 많은 SQL이네요”라는 반응이 바로 나오죠. 문제는 그 익숙함이 얼마 가지 않아 오해로 돌아온다는 점입니다. SPARQL이 SQL과 같지 않은 지점 가장 큰 차이는 문법이...
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RDF 처리에 CPU와 메모리가 중요한 이유
딥러닝과 대규모 언어 모델(LLM)의 확산으로 인해 고성능 컴퓨팅의 중심이 GPU로 이동하고 있지만, RDF(Resource Description Framework) 데이터 처리와 SPARQL 쿼리 실행 영역에서는 여전히 CPU의 성능과 대규모 메모리 아키텍처가 시스템의 효율성을 결정짓는 핵심 요소입니다. 1. RDF 처리의 특성: 랜덤 액세스 패턴 GPU가 빛을 발하는 영역은 대규모 병렬 연산입니다. 정형화된 데이터를 대상으로 동일한...
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쉐비 콜로라도 배터리 자가 교체를 위한 시뮬레이션
현재 제가 운행 중인 쉐보레 콜로라도는 덩치도 크고 공간도 넓어서 다방면으로 정말 유용하게 잘 활용하고 있는 차량입니다. 특히 요즘에는 출퇴근용으로 매일같이 운행하고 있는데, 최근 들어 부쩍 배터리 방전이 잦아졌습니다. 아침마다 출근하려는데 시동이 걸리지 않아 직접 점프 스타트 장비를 연결해 시동을 거는 일이 반복되다 보니, 여간 번거로운 것이 아니었습니다. 이제 4년...