[사이람 커넥트] 지식 그래프(Knowledge Graph)와 소셜 네트워크 분석(SNA)

25년 8월, NetMiner 웨비나 발표 자료입니다.

- From Text to Network: 지식 그래프 × 소셜 네트워크 분석
- 연구 및 적용 사례
- Demo: NetMiner 5를 활용한 지식 그래프 구성 및 분석

웨비나 영상은 아래 유튜브 채널에서 보실 수 있습니다. https://www.youtube.com/@CyramNetminer

1. CYRAM CONNECT : MINI WEBINAR
2025. 8. 29
텍스트에서 네트워크로,
지식 그래프와 소셜 네트워크 분석
14:00 ~15:00
참여해주신 여러분 반갑습니다.
잠시 후 웨비나를 시작합니다.
•14:50 부터 Q&A 세션이 진행됩니다. Q&A에질문을 남겨주시면 답변 드리겠습니다 .
•웨비나종료 후 설문조사에 참여하실 수 있습니다.

2. NetMinerTeam
[사이람 커넥트] 미니 웨비나
지식 그래프와 소셜 네트워크 분석

3. 3
SESSION 01 Intro
SESSION 02 From Text to Network
SESSION 03 Case Study
CONTENT

4. Copyright © by CYRAM. All rights reserved. 4
SESSION 01
Intro

5. Copyright © by CYRAM. All rights reserved. 5
IntroKnowledge Graph
•현실 세계의 개체와 개념을 노드(Node)
로, 그들 사이의 의미 있는 관계를 엣지
(Edge, Link)로 표현
•스키마나 온톨로지로 타입과 제약을 부여
해 기계가 이해할 수 있는 형태로 지식을
조직한 그래프형 데이터 구조
•Multi-mode & Multilayer Network
•관계에 ‘의미’와 ‘맥락’을 부여
* SOURCE: https://zilliz.com/learn/what-is-knowledge-graph

6. Copyright © by CYRAM. All rights reserved. 6
IntroConcept
Social Network Analysis Ontology Knowledge Graph
•사회 현상을 행위자와 관계로 이루어진 네
트워크로 모델링
•링크 속성은 존재하나, 주로 범주(label)나
양적 특성(예: 가중치)을 표현하는 데 사용
•주로 구조적 패턴과 강도, 빈도 분석에 초점
을 두지만, 최근 관계의 의미 분석도 관심
•한 도메인에 존재하는 개념과 개념 간의 관
계를 명시적이고 형식적으로 표현하는 체계
•개체와 관계가 사전 정의된 속성과 제약 조
건을 가짐: 예. 사람은 ‘장소’에 대해 ‘방문’
이라는 관계를 가질 수 있음 →장소(가)가
A를 ‘방문’했다고 표현하는 것은 거짓(추론)
•지식 그래프의 스키마/메타 모델로 0 ?
•삼중항(triple: 주어–술어–목적어)로 개체와
관계를 표현
→ 예: (사람 A) –[소속된다] → (정당 B)
•다양한 데이터를 통합·연결하며 관계의 의미
적 성격을 그래프로 표현하는데 초점
•쿼리, 탐색, 링크 예측/추론에 0 ? 가능
* SOURCE: https://visiblenetworklabs.com/guides/social-network-analysis-101 * SOURCE: Liu, Y., He, B., Hildebrandt, M., Buchner, M., Inzko, D., Wernert, R.,
& Tresp, V. (2023). A knowledge graph perspective on supply chain resilience.
* SOURCE: https://en.wikipedia.org/wiki/Ontology_%28information_science%29

7. Copyright © by CYRAM. All rights reserved. 7
SESSION 02
From Text to Network

8. Copyright © by CYRAM. All rights reserved. 8
From Text to Network텍스트를 네트워크로 보다: 동시 등장 네트워크
핵심 개념은 무엇인가?
어떤 개념들이 서로
밀접하게 나타나는가?
구조화를 통한 계량적 분석/시각적 이해
텍스트에서 단어를 추출하고, 동시 등장을 기반으로 연결

9. Copyright © by CYRAM. All rights reserved. 9
From Text to Network텍스트를 네트워크로 보다: 지식 그래프
텍스트에서 개체를 추출하고, 그 사이의 의미적 관계를 정의
* SOURCE: https://www.imdb.com/title/tt4154756/plotsummary/?ref_=tt_stry_pl
개체(인물, 기관, 장소, 물건, 사건 등)를 식별
텍스트에 묘사된 관계 의미를 부여
Warn

10. Copyright © by CYRAM. All rights reserved.
Co-occurrence Network
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From Text to Network동시 등장 네트워크 vs 지식 그래프
Knowledge Graph
•구성 원리: 근접성 기반 통계적 빈도
•관계 의미: A-B가 함께 등장했다
•관계 종류, 방향성은 알 수 없음
•관계 강도(가중치) 있음
•핵심 주제, 키워드를 찾는데 효과적이나,
비의미적 연결 관계(노이즈)가 많고, 관계의 의미 또는
방향성이 부재하여 원인-결과 등의 해석의 한계
•트렌드 분석, 연관어 분석, 문서 군집화
•구성 원리: 자연어 이해 기반 의미적 관계 추출
•관계 의미: A는 B와 ‘어떤 관계’이다
•관계 종류, 방향성을 명확히 정의
•정확성과 풍부한 맥락에 대한 깊이 있는 분석이 가능
하고, 유의미한 관계를 구조화 할 수 있으나, 구축 비
용이 크고 데이터 품질에 의존성이 큼
•정밀한 관계 분석, 지능형 검색, 내러티브 분석

11. Copyright © by CYRAM. All rights reserved. 11
From Text to Network콘텐츠에서 네트워크로: 지식 그래프와 소셜 네트워크 분석
•빅데이터 시대에 뉴스, 소셜미디어, 센서, 모바일 등 다양한
출처로부터 비정형 사회 데이터가 폭증
•이러한 ‘콘텐츠’ 속에서 사회 네트워크를 자동으로 구축, 분
석하려는 필요성이 증가
•여기에서는 정보 추출(Information Extraction) 기법을 활
용하여, 텍스트에서 개체(인물, 조직, 장소)와 관계를 식별
•단순 동시 등장(Co-occurrence)와 인용, 공동 지시(co-
reference) 등을 결합하여 네트워크 구축
Social Network Analysis with Content and Graphs
(Campbell, Dagli, Weinstein, 2013)
콘텐츠 → 네트워크 → 그래프 분석으로 새로운 인사이트를 발견

12. Copyright © by CYRAM. All rights reserved. 12
SESSION 03
Case Study

13. Copyright © by CYRAM. All rights reserved.
사회과학/디지털 인문학
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Case Study
고대 문헌에서의 지식 그래프(2024)
연구 배경 및 목적
•역사 연구는 많은 시간이 요구되는 질적 분석에 의존했으나,
LLM의 등장으로 정량적 분석과 자동화 처리가 가능해짐
•서한 시대의 대표 문헌인 ‘염철론’을 통해, 사상적 대립,
시간적, 공간적 관점에서 역사적 통찰을 도출
연구 방법
•LLM을 0 ?/X? 서한 시대 대표 문헌인 ‘염철론’에서
인물과 지명을 추출
•추출한 개체 간의 관계를 파악하여 지식 그래프 구성: 인물
간 상호 언급 관계, 시대별 등장 빈도 등
주요 연구 결과
•공자는 유교 사상의 중심 인물로 그래프에서 중심
노드(hub) 역할 수행
•진시황, 상앙 등은 비판적 언급과 대비 구조로 표현됨
※ Source: Zeng, Yifan. (2024). HistoLens: An LLM-Powered Framework for Multi-Layered Analysis of Historical Texts –A Case Application of YantieLun. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.09978
표기 표기
(孔子) 창시자, 사상적 중심
(舜) 성군, 유교에서 이상적인 통치자
(湯) (상)나라의 건국자, 유교에서 이상적 성군
(禹) (夏)나라의 창시자, 치수의 성군
(周公) 정치가, 유교 정치 이상 구현자
(文王) 창시자, 덕치의 모범
무제(漢武帝) 제국의 확장과 유교 채택 주도
(商鞅) 대표 인물, 진(秦)의 법치 기반 형성
(管仲) 재상, 초기 실용 정치의 상징
(孟子) 사상을 계승, 유교 대표 인물
LLM 기반 인물, 장소 식별
주요 인물 간의 지식 그래프

14. Copyright © by CYRAM. All rights reserved.
정치/행정
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Case Study
텍스트에서 정치 네트워크 구축(2025)
연구 배경 및 목적
•텍스트에서 정치 네트워크(국회의원 네트워크)를 추출하는
방법 제안
연구 방법
•LLM을 0 ?/X? 칠레 정치 뉴스 기사에서 국회의원 간
네트워크와 각각의 감정 정보(긍정, 중립, 부정)를 추출
•관계 및 감정 정보와 입법 동의율 간의 상관성을 회귀
분석을 통해 확인
•또한 노드 임베딩을 통해 얻은 두 국회의원 간 거리가 입법
동의율에 미치는 영향을 분석
주요 연구 결과
•텍스트에 내포된 국회의원 간 관계, 긍/부정 감정, 네트워크
기반 벡터 거리가 입법 동의와 연관성이 있음
※ Source: Bro, Naim. (2025). A frustratingly easy way of extracting political networks from text. PLOS ONE. 20. 10.1371/journal.pone.0313149.
칠레 뉴스에 나타난 국회의원 간 네트워크
링크 유무가 입법 합의에 미치는 영향: 회귀분석 결과

15. Copyright © by CYRAM. All rights reserved.
조직 관리
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Case Study
텍스트 내 담론과 조직 구조 융합 분석(2020)
연구 배경 및 목적
•문화적 요소에 대한 전투원의 연결이 대인 관계 형성에
어떤 영향을 미치는지, 반대로 대인 관계가 문화적 요소에
대한 연결을 어떻게 유도하는지를 분석
연구 방법
•아프가니스탄 Balkh 지역의 무장 단체들이 발행한
23,000쪽 분량의 문서에서 주요 토픽을 추출
•심층 인터뷰를 토대로 무장 전투원 간의 관계를 추출: 동료,
친구, 상급자 등
•전투원 간 네트워크, 전투원과 토픽과의 연결 관계를
포함하는 다층(multilevel) 네트워크를 구성하여 분석
주요 연구 결과
•문화 요소(담론) 공유가 전우 관계를 형성하는 데 긍정적인
영향을 미침
•단, 권력 수준이 동일할 때 유의미한 영향이 있음
※ Source: Karell, D., & Freedman, M. (2020). Sociocultural mechanisms of conflict: Combining topic and stochastic actor-orientedmodels in an analysis of Afghanistan, 1979–2001. Poetics, 78, 101403. https://doi.org/10.1016/j.poetic.2019.101403
분석 대상 네트워크
관계 형성에 토픽 공유가 미치는 영향 (권력 수준별 비교)

16. Copyright © by CYRAM. All rights reserved.
공급/물류
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Case Study
공급망 복원력에 대한 지식 그래프 관점 (2023)
연구 배경 및 목적
•기업이 1차 공급업체 아래 하위 공급망에 대한 정보가
부족하여 위기 예측 및 대응에 어려움을 겪는 문제를 해결
연구 방법
•지멘스(Siemens)의 1차 공급업체, 사업 범위 등 내부
데이터와 제련소, 원자재 등 외부 공개 데이터를 통합하여
지식 그래프 구축: 공급업체, 부품, 원자재, 국가 등 8가지
유형의 개체(entity)와 'supplies_to'(납품) 등 11가지
유형의 관계(relation)로 구성
주요 연구 결과
•핵심 공급업체 식별: 공급업체 간의 '납품(supplies_to)'
관계를 기반으로 중심성 분석을 실시하여, 중요도 점수가
높은 988개 핵심 공급업체를 식별
•대체 불가 업체는 잠재적 위험으로 제안됨
※ Source: Liu, Y., He, B., Hildebrandt, M., Buchner, M., Inzko, D., Wernert, R., & Tresp, V. (2023). A knowledge graph perspective on supply chain resilience.

17. Copyright © by CYRAM. All rights reserved. 17
Demo

18. Copyright © by CYRAM. All rights reserved. 18
Q&A

19. Copyright © by CYRAM. All rights reserved. 19
감사합니다.
[안내 사항]
•웨비나 설문조사에 참여해주세요 ! 오늘 웨비나에 대한 의견과보고싶은 웨비나 주제를 남기실 수 있습니다.
•참석자를 위한 NetMiner5 할인 혜택이 있습니다. 이후에 발송되는 웨비나 감사 메일을 확인하세요!
www.netminer.com
1660-4230
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20. CYRAM CONNECT : MINI WEBINAR