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    • Living Knowledge Graph System Architecture v2.0: Toward a Sustainable Ecosystem of Evolving Knowledge
      카테고리 없음 2025. 11. 9. 20:31

      Abstract

      The rapid evolution of information standards, regulations, and domain knowledge exposes a critical limitation in current knowledge infrastructures: their static nature. Existing systems — databases, ontologies, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) architectures — primarily capture facts but fail to represent the temporal evolution of knowledge.
      This paper introduces Living Knowledge Graph (LKG) System Architecture v2.0, a framework designed to manage knowledge as a continuously evolving ecosystem rather than a static repository.
      By integrating temporal graph modeling, version-aware retrieval, and hybrid human–AI governance, the system establishes a sustainable foundation for dynamic, explainable, and trustworthy AI reasoning across time.

      1. Introduction

      The contemporary era is characterized by information volatility — the speed at which human knowledge changes surpasses the capacity of current AI systems to remain up-to-date.
      While large language models (LLMs) have achieved remarkable interpretive and generative capabilities, their knowledge is frozen at training time, making them ill-suited for domains where standards, policies, and norms evolve daily.

      Traditional ontologies and RAG systems mitigate this by external retrieval, yet they remain fundamentally static: they manage facts, not transitions.
      Thus emerges the central question:

      How can we build an AI infrastructure that not only stores what is true, but also understands when and why it was true?

      To address this, we propose the Living Knowledge Graph (LKG), a system that introduces temporality, provenance, and continuous evolution into the core of machine reasoning.

      2. Problem Definition

      2.1 The Irreversibility of Knowledge

      Once an AI model learns a fact, it remains immutable until retraining. The world, however, is not static; construction codes, financial regulations, and scientific standards continuously evolve.

      2.2 Static Ontology Limitation

      Ontologies are brittle: once encoded, their class hierarchies cannot adapt easily. Real-world entities, however, undergo structural and semantic change.

      2.3 The Update–Consistency Dilemma

      Conventional systems perform data “updates,” but they do not preserve the continuity between old and new states, resulting in inconsistent or lost historical context.

      2.4 Temporal Instability of Standards

      Legal, engineering, and scientific standards are inherently time-dependent, yet most systems lack built-in mechanisms for version awareness.

      Hence, the challenge is not data accumulation but knowledge continuity — the ability to evolve without losing coherence.

      3. Conceptual Foundation

      3.1 Living Knowledge

      “Living Knowledge” refers to knowledge that retains its temporal, versional, and relational attributes.
      Instead of modeling reality as fixed entities, it models the evolution of meaning and relation over time.

      3.2 Knowledge Lifecycle

      Every knowledge element (document, rule, standard) passes through a lifecycle:
      creation → application → revision → deprecation.
      LKG captures these transitions explicitly, allowing queries like:

      “What was the valid regulation for concrete formwork in 2022?”

      3.3 Comparative Landscape

      SystemFocusLimitation
      Ontology Logical structure Inflexible to change
      RAG Retrieval + Context Non-temporal
      LLM Reasoning Non-versioned
      LKG Temporal evolution + Explainable retrieval —

      4. Core Concepts

      4.1 Temporal Ontology

      Each concept and relation in the graph carries time-aware metadata:

       
      (valid_from, valid_to, version, supersedes, derived_from)

      This enables the reconstruction of any past state of knowledge.

      4.2 Version Graph

      A directed acyclic graph (DAG) of evolving documents and standards.
      Edges capture transitions such as Supersedes, Amends, or Deprecated-by, forming a transparent audit trail.

      4.3 Provenance & Trust Layer

      Each entity includes provenance metadata:
      source authority, publication date, confidence score, and review status.
      This supports explainable retrieval — “why” a piece of information is considered valid.

      4.4 Dynamic Alignment Layer

      Bridges static LLM knowledge and evolving real-world data through real-time synchronization.
      Prevents “knowledge drift” by anchoring model outputs to verified, version-controlled data.

      5. System Architecture

      5.1 Layered Design

      (1) Data Ingestion Layer
      Collects standards, legal documents, and technical manuals from public APIs and repositories.

      (2) Change Detection Layer
      Employs LLM-based semantic diffing to identify textual and conceptual changes.

      (3) Knowledge Graph Layer
      Stores temporal entities in a property graph structure (Neo4j / ArangoDB).

      (4) RAG & Retrieval Layer
      Indexes both documents and graph entities; supports version-aware search filters.

      (5) Reasoning & Agent Layer
      Processes user queries via multi-slot interpretation (domain, time, version, intent).
      Ensures responses are contextually and temporally valid.

      5.2 Data Flow

      “New Standard → Diff → Graph Update → Index Refresh → Answer Refinement”
      is the operational heartbeat of LKG.

      5.3 Implementation Stack

      LayerTechnology
      Graph Storage Neo4j / Weaviate
      Vector Index Qdrant / PostgreSQL-Vector
      Diff Engine LLM + Semantic Rule Matching
      API / Agent Framework FastAPI + LangGraph

      6. Operational Lifecycle

      1. Crawling & Update Detection:
        Periodic ingestion of institutional datasets (e.g., KS, ISO, FSS).
      2. Diff & Validation Workflow:
        LLM proposes differences; human reviewers confirm or reject.
      3. Version Registration:
        Temporal metadata recorded; historical graph edges created.
      4. RAG Index Refresh:
        Old versions are archived; current ones indexed for retrieval.
      5. Change Event Logging:
        Each update stored as a reproducible event for auditability.

      7. Application Scenarios

      DomainExample Use Case
      Construction KCS/KS specification updates for structural design
      Finance Regulation version tracking for compliance audits
      Healthcare Clinical guideline update verification
      Software Security standard (ISO/IEC 27001) automation

      Query Example:

      “Compare KS F 2311 (2021) with KS F 2311 (2025). What changed in concrete curing standards?”

      LKG ensures the answer references the correct temporal version and its provenance.

      8. Risk and Mitigation

      RiskMitigation
      Incomplete Data Risk-based human validation process
      LLM Misinterpretation Confidence logging and sampling verification
      Human Bottleneck Automated prioritization by risk score
      Schema Drift Continuous schema versioning and backward compatibility

      The philosophy: Data ages, but structure must evolve.

      9. Long-term Evolution

      9.1 Event-Sourced Living Graph

      All knowledge changes are recorded as events, allowing historical replay and reconstruction.

      9.2 Executable Standards

      Textual rules transformed into executable validation logic (e.g., Python or SQL).

      9.3 Dynamic Trust Engine

      Trust is a dynamic variable computed from source authority, recency, and consensus feedback.

      9.4 Federated Living Graph Network

      Organizations maintain independent nodes connected through a Living Knowledge Protocol (LKP) —
      a hybrid of Git-style commits and RDF-style triples, enabling distributed synchronization.

      10. Discussion

      LKG v2.0 embodies a paradigm shift:
      from data retrieval to knowledge evolution tracking.
      However, it also faces challenges:

      • Maintaining temporal consistency at scale.
      • Balancing automation with human oversight.
      • Ensuring institutional adoption for cross-domain federation.

      Despite these, the approach offers a necessary foundation for “sustainable intelligence” — AI systems that not only learn but continue to learn responsibly.

      11. Conclusion

      Living Knowledge Graph 2.0 redefines the essence of AI infrastructure:
      from a database of facts to an ecosystem of evolving truths.

      Its aim is not perfection but sustainable evolution —
      a system that acknowledges uncertainty, records change, and preserves context.

      In the coming era, AI must not only remember but sustain standards —
      keeping the world’s knowledge alive, accountable, and explainable over time.

      From Static Data to Living Knowledge.

      References

      1. Bizer, C., Heath, T., & Berners-Lee, T. (2009). Linked Data – The Story So Far.
      2. Edge, D. et al. (2025). From Local to Global: A GraphRAG Approach to Query-Focused Summarization. Microsoft Research.
      3. Ge, Y. et al. (2025). Vibe Coding with Large Language Models. arXiv:2510.12399.
      4. OpenAI (2024). RAG Systems and the Evolution of Explainable Retrieval.
      5. Quantum AI Research (2025). Living Knowledge Graph System Architecture White Paper.

       

       

       

      Living Knowledge Graph System Architecture v2.0

      — 지속적으로 진화하는 지식 생태계를 위한 시스템 아키텍처 —

      초록 (Abstract)

      지식의 양적 폭발과 표준·규제의 급격한 변화는 기존의 정적(Static) 데이터 인프라가 가진 구조적 한계를 드러내고 있다. 현재의 데이터베이스, 온톨로지, 그리고 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 ‘사실(Fact)’은 잘 다루지만, ‘시간(Time)’과 ‘변화(Change)’를 담지 못한다. 본 연구는 지식을 살아 있는 존재(Living Knowledge) 로 다루기 위한 새로운 프레임워크, Living Knowledge Graph (LKG) System Architecture v2.0 을 제안한다. LKG는 지식의 시간성(temporal property), 버전성(versioning), 근거성(provenance)을 결합하여 정적 데이터베이스를 넘어선 지속 가능한 지식 진화 인프라(Sustainable Knowledge Ecosystem) 를 구축한다.

      1. 서론 (Introduction)

      21세기의 지식 환경은 이전과 본질적으로 다르다. 정보의 변화 속도는 데이터의 저장 속도를 압도하고 있으며, AI는 더 이상 ‘무엇을 아는가’보다 ‘현재 무엇이 유효한가’를 판단해야 하는 시대에 이르렀다. 대형 언어모델(LLM)은 방대한 데이터를 학습하였으나, 그 지식은 학습 시점에 고정되어 있으며 이후 현실의 변화에 대응하지 못한다. 기존의 온톨로지(Ontology)나 RAG 시스템은 지식 접근성을 향상시켰지만, 여전히 정적 구조(Static Structure) 에 머물러 있다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 “시간을 포함한 지식 구조(Time-aware Knowledge Architecture)”, 즉 Living Knowledge Graph(LKG)를 제안한다. 이 시스템은 ‘사실의 저장’이 아니라 ‘기준의 진화’를 다룬다.

      2. 문제 정의 (Problem Definition)

      (1) 지식의 비가역성

      AI는 한 번 학습된 사실을 자동으로 수정하지 못한다. 세상은 변하지만 모델은 멈춰 있다.

      (2) 정적 온톨로지의 한계

      온톨로지는 개념과 관계를 표현하지만, 그 변화 과정을 표현할 방법이 없다. 현실은 변하고, 개념도 변하지만, 모델은 그대로 남는다.

      (3) 데이터 현행화의 실패

      기존 시스템은 ‘업데이트’를 수행하지만, 그 과정에서 ‘일관성(consistency)’과 ‘연속성(continuity)’이 붕괴된다.

      (4) 기준의 시간적 변동성

      기술 표준, 법규, 규격은 모두 ‘유효기간(validity)’을 가진다. 그러나 대부분의 AI·DB 시스템은 이를 내재적으로 다루지 못한다. 이 문제를 해결하기 위해서는 단순한 데이터 축적이 아니라 지식의 연속성(Continuity)과 맥락(Context)의 보존이 필요하다.

      3. 개념적 토대 (Conceptual Foundation)

      Living Knowledge란 지식을 ‘고정된 사실’이 아닌 ‘변화하는 상태와 관계의 집합’으로 보는 관점이다. 이 시스템은 지식의 3대 속성인 시간성(Time), 버전성(Version), 관계성(Relation) 을 모두 포괄한다. 지식의 생애주기는 다음과 같이 정의된다: 생성(Create) → 적용(Apply) → 개정(Update) → 폐기(Retire) LKG는 이 전 과정을 기록하여 “특정 시점에서 유효했던 지식”을 재현할 수 있도록 한다.

      구분주요 기능한계
      전통적 온톨로지 개념 관계 모델링 시간성 부족
      RAG 시스템 문서 기반 검색 버전 의식 결여
      LLM 추론 및 요약 근거 불명
      LKG 시간·버전·근거 기반 지식 구조 —

      4. 핵심 개념 정의 (Core Concepts)

      (1) Temporal Ontology

      모든 개념과 관계에 유효기간(valid_from, valid_to) 과 버전(version) 메타데이터를 부여한다.
      이를 통해 “2022년 당시 기준으로 유효했던 정의”를 재현할 수 있다.

      (2) Version Graph

      표준, 법령, 규격 등의 개정 흐름을 Supersedes, Derived-from, Deprecated-by 관계로 연결한 그래프이다.
      이는 지식의 ‘진화 경로’를 추적하는 핵심 구조이다.

      (3) Provenance & Trust Layer

      모든 데이터는 출처(source), 생성시점(date), 신뢰도(confidence) 등의 근거 정보를 포함한다.
      이는 Explainable AI의 필수 기반이다.

      (4) Dynamic Alignment Layer

      LLM의 내재 지식과 실제 데이터베이스를 실시간 동기화하여 ‘지식 드리프트(knowledge drift)’를 방지한다.

      5. 시스템 아키텍처 (System Architecture)

      5.1 5계층 구조 (5-Layer Architecture)

      1. Data Ingestion Layer
        • 기관별 표준·법규 문서 자동 수집 및 API 연동
      2. Change Detection Layer
        • LLM 기반 의미 변화 탐지 및 Diff 생성
      3. Knowledge Graph Layer
        • Temporal Graph 구조 기반의 버전·관계 저장
      4. RAG & Retrieval Layer
        • 문서+그래프 혼합 검색 및 버전 필터링
      5. Reasoning & Agent Layer
        • 질의의 시간·도메인·버전 해석 및 결과 근거화

      5.2 데이터 흐름

      “신규 기준 → 차이검출(Diff) → 그래프 갱신 → 인덱스 업데이트 → 응답 반영”

      5.3 기술 스택 제안

      계층기술 예시
      Graph Neo4j, ArangoDB
      Vector Index Qdrant, PostgreSQL-vector
      Diff Engine LLM + Semantic Parser
      API FastAPI + LangGraph

      6. 운영 프로세스 (Operational Lifecycle)

      1. 주기적 데이터 수집 및 업데이트 감지
      2. LLM 기반 차이 분석 및 제안(Diff Proposal)
      3. 전문가 검증(Human Review) 및 승인 반영
      4. Temporal Metadata 등록 및 그래프 엣지 생성
      5. RAG 인덱스 자동 갱신 및 검색 반영
      6. 변경 이벤트 로그 기록(Change Event Log)

      7. 응용 도메인 (Application Scenarios)

      도메인활용 예시
      건설 KCS·KS 시방서 개정 추적, 법규 질의
      금융 규제 변경 트래킹, 준법감시 자동화
      의료 임상 가이드라인 업데이트 관리
      소프트웨어 보안·표준·정책 자동 점검

      예시 질의:
      “KS F 2311의 2021년판과 2025년판의 차이점은 무엇인가?”
      “현재 유효한 조경 식재공사 기준은 무엇인가?”

      8. 리스크 및 대응 전략 (Risk & Mitigation)

      리스크대응 전략
      데이터 불완전성 위험도 기반 승인 프로세스(Hazard-based Review)
      LLM 오탐 샘플링 검증 및 Confidence 로그
      인력 병목 자동 분류 기반 HITL 최적화
      시스템 노화 스키마 버전 관리 및 Drift Simulation

      핵심 철학: “데이터는 늙지만, 구조는 진화해야 한다.”

      9. 장기적 발전 방향 (Long-term Evolution)

      1. Event-sourced Living Graph
        • 모든 변경을 이벤트 단위로 기록하고 재생 가능한 그래프 구조 구축
      2. Executable Standards
        • 규격·기준을 코드화하여 자동 검증 가능한 형태로 전환
      3. Dynamic Trust Engine
        • 출처, 시점, 합의도 기반의 동적 신뢰도 계산
      4. Federated Living Graph Network
        • 기관별 그래프를 상호연결하는 분산형 네트워크 (LKP 프로토콜 기반)

      10. 논의 (Discussion)

      LKG v2.0은 기존의 데이터 중심 접근을 넘어 ‘지식의 변화와 맥락’을 다루는 패러다임 전환을 제시한다. 그러나 현실적으로는 다음과 같은 과제가 존재한다.

      • 대규모 시점 데이터의 동기화 비용
      • HITL(전문가 검증)의 인력 한계
      • 기관 간 데이터 연동 표준의 부재

      그럼에도 불구하고, 이 접근은 “지속 가능한 지성(Sustainable Intelligence)” 을 위한 필수적인 초석이다.

      11. 결론 (Conclusion)

      Living Knowledge Graph 2.0은 데이터베이스를 넘어 “지식의 진화 과정(Evolution Process)” 을 관리하는 시스템이다. 그 목표는 완전한 정답이 아니라, 지속 가능한 진화(Sustainable Evolution) 이다. AI는 더 이상 단순히 “기억하는 존재”가 아니라, “기준을 존속시키는 존재”가 되어야 한다.

      정적 데이터베이스에서, 살아 있는 지식 생태계로.

      From Static Data → To Living Knowledge.

      참고문헌 (References)

      1. Bizer, C., Heath, T., & Berners-Lee, T. (2009). Linked Data – The Story So Far.
      2. Edge, D. et al. (2025). From Local to Global: A GraphRAG Approach to Query-Focused Summarization. Microsoft Research.
      3. Ge, Y. et al. (2025). Vibe Coding with Large Language Models. arXiv:2510.12399.
      4. OpenAI (2024). RAG Systems and the Evolution of Explainable Retrieval.
      5. Quantum AI Research (2025). Living Knowledge Graph System Architecture White Paper.
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