가드레일(Guardrail)
한 줄 정의: agent가 위험한 입력, 기억, 검색, action, 출력을 넘지 않게 막는 제약입니다.
풀어 쓰면 가드레일은 prompt 문구 하나가 아니라 schema, validator, allowlist, denylist, 승인 UI, audit log까지 포함합니다. 법적 규제 준수와 안전을 시스템 레벨에서 지키기 위한 장치입니다.
가능성과 허용(Possible vs Permitted)
한 줄 정의: 기술적으로 할 수 있는 일과 정책상 해도 되는 일을 구분하는 기준입니다.
풀어 쓰면 agent는 파일을 지울 수 있어도 허락 없이 지우면 안 됩니다. LLM은 이 둘을 자주 섞기 때문에 permission과 policy reasoning이 필요합니다.
가설(Hypothesis)
한 줄 정의: 아직 확정되지 않았지만 검토할 가치가 있는 주장 후보입니다.
풀어 쓰면 가설은 finding이나 belief와 다릅니다. 근거가 붙고 반례를 버티고 검증을 통과해야 더 높은 상태로 올라갑니다.
감사 로그(Audit Log)
한 줄 정의: 누가 무엇을 근거로 어떤 action을 승인하고 실행했는지 남긴 기록입니다.
풀어 쓰면 audit log는 사고가 난 뒤 책임을 묻기 위한 장부만이 아닙니다. agent가 어떤 정책에서 자주 막히는지 학습하는 재료가 됩니다.
개념(Concept)
한 줄 정의: ontology 안에서 구분해 다루는 의미 단위입니다.
풀어 쓰면 concept는 단어와 같지 않습니다. 같은 단어가 다른 concept를 가리킬 수 있고, 여러 표현이 하나의 concept로 resolution될 수 있습니다.
개방 세계 가정(Open World Assumption)
한 줄 정의: 정보가 없다는 사실을 곧 거짓으로 보지 않는 논리 태도입니다.
풀어 쓰면 agent는 모르는 것과 틀린 것을 구분해야 합니다. 특히 최신 정보나 외부 상태가 필요한 일에서는 unknown을 false로 닫아버리면 위험합니다.
검증(Validation)
한 줄 정의: 형식, 의미, 출처, 정책, 실행 결과가 조건을 만족하는지 확인하는 일입니다.
풀어 쓰면 validation은 action 직전 한 번만 하는 통과 의례가 아닙니다. 입력부터 출력, 사후 결과까지 여러 층에서 반복됩니다.
계획(Planning)
한 줄 정의: 목표를 subgoal, dependency, risk, rollback, postcondition으로 나누는 작업입니다.
풀어 쓰면 planning은 좋은 문장을 쓰는 능력이 아니라 실행 가능한 순서를 만드는 능력입니다. policy와 permission이 계획 단계부터 들어가야 합니다.
관계(Relation)
한 줄 정의: entity나 concept 사이를 잇는 의미 연결입니다.
풀어 쓰면 relation은 방향과 타입이 중요합니다. A가 B를 지지한다는 말과 B가 A를 지지한다는 말은 같은 지식이 아닙니다.
관측(Observe)
한 줄 정의: agent가 현재 세계 상태나 입력 상태를 읽는 단계입니다.
풀어 쓰면 observe는 단순히 텍스트를 보는 일이 아닙니다. 파일, API 응답, 로그, 사용자 발화, 시간 정보를 action 전 상태로 잡습니다.
권한(Permission)
한 줄 정의: 어떤 action을 해도 되는지 판단하는 허용 조건입니다.
풀어 쓰면 permission은 capability와 다릅니다. API key가 있어도 약관이나 사용자 승인이나 법적 제한 때문에 실행하면 안 되는 일이 있습니다.
규칙(Rule)
한 줄 정의: agent가 매번 새로 고민하지 않아도 되도록 고정한 판단 조건입니다.
풀어 쓰면 rule은 hard rule과 soft rule로 나뉩니다. 법적 제한처럼 어기면 멈추는 규칙과 confidence를 낮추는 규칙은 강도가 다릅니다.
근거(Evidence)
한 줄 정의: claim이나 conclusion을 지지하거나 반박하는 관찰 자료입니다.
풀어 쓰면 evidence는 단순 링크가 아닙니다. 직접 관찰인지, 공식 문서인지, 제3자 해석인지에 따라 weight가 달라집니다.
근거 출처(Provenance)
한 줄 정의: 정보가 어디서 왔고 언제 확인되었는지에 대한 기록입니다.
풀어 쓰면 provenance는 작성자, URL, 확인일, 권한, 라이선스, 변경 가능성을 포함합니다. agent가 설명 가능한 판단을 하려면 claim마다 provenance가 붙어야 합니다.
기능(Capability)
한 줄 정의: agent가 기술적으로 수행할 수 있는 능력입니다.
풀어 쓰면 capability는 파일 읽기, 검색, 코드 실행, 배포, 결제처럼 나눌 수 있습니다. capability가 있다고 permission이 자동으로 생기지는 않습니다.
기억 계층(Memory Layer)
한 줄 정의: Raw, Episodic, Semantic, Normative, Procedural, Metacognitive memory처럼 쓰임새별로 나눈 저장층입니다.
풀어 쓰면 모든 기억을 같은 벡터 저장소에 넣으면 위험합니다. 오래된 사용자 말이 최신 정책보다 크게 작동할 수 있기 때문입니다.
내재화(Internalization)
한 줄 정의: 원칙이나 절차가 모델의 기본 행동 습관처럼 작동하는 상태입니다.
풀어 쓰면 내재화는 단순 암기와 다릅니다. 낯선 상황에서도 같은 원칙을 옮겨 적용할 수 있어야 합니다.
내재화 경계(Internalization Boundary)
한 줄 정의: 무엇을 모델 안의 습관으로 두고 무엇을 외부 기억이나 조회로 남길지 가르는 선입니다.
풀어 쓰면 원칙은 내재화할 수 있지만 최신 정책과 배포 상태는 조회해야 합니다. 한 번 내재화된 내용은 고치기 어렵기 때문에 경계가 중요합니다.
노드(Node)
한 줄 정의: Knowledge Graph에서 entity, event, claim 같은 대상을 나타내는 점입니다.
풀어 쓰면 node는 단순 이름표가 아니라 타입과 속성을 가집니다. 같은 이름이라도 resolution이 끝나기 전에는 같은 node로 합치면 안 됩니다.
단언(Assertion)
한 줄 정의: 어떤 대상에 대해 참이라고 주장하는 문장이나 구조화된 기록입니다.
풀어 쓰면 assertion은 사실 그 자체가 아닙니다. 사용자 assertion, 모델 assertion, 공식 문서 assertion은 서로 다른 검증 과정을 거쳐야 합니다.
닫힌 세계 가정(Closed World Assumption)
한 줄 정의: 정보가 없으면 거짓 또는 불허로 보는 보수적 논리 태도입니다.
풀어 쓰면 의료, 법률, 결제, 삭제처럼 강한 검증이 필요한 action에 유용합니다. 모르면 실행하지 않는 쪽이 더 안전한 영역이 있습니다.
대상(Entity)
한 줄 정의: agent가 식별하고 관계를 붙이는 사람, 문서, 시스템, 개념, 물건입니다.
풀어 쓰면 entity는 alias와 version과 scope를 가집니다. 같은 이름의 다른 대상이 있을 수 있어 entity resolution이 필요합니다.
도메인(Domain)
한 줄 정의: 어떤 property나 rule이 적용되는 대상 범위입니다.
풀어 쓰면 domain을 잘못 잡으면 너무 넓은 일반화가 일어납니다. 광고 정책 rule을 모든 UI 요소에 적용하거나, 반대로 광고 slot에 적용하지 못하는 식입니다.
도구 호출(Tool Call)
한 줄 정의: agent가 외부 함수, API, 쉘, 브라우저 같은 도구를 실행하는 행위입니다.
풀어 쓰면 tool call은 말보다 책임이 큽니다. 호출 전 permission과 precondition, 호출 후 postcondition이 따라야 합니다.
리트리벌(Retrieval)
한 줄 정의: 외부 문서, DB, 로그, Knowledge Graph에서 필요한 정보를 찾아오는 과정입니다.
풀어 쓰면 retrieval은 내재화되지 않은 최신 사실을 다루는 핵심입니다. 많이 찾는 것보다 무엇을 왜 찾는지 아는 것이 중요합니다.
메모리(Memory)
한 줄 정의: agent가 과거 입력, 지식, 규칙, 실패, 절차를 보관하는 구조입니다.
풀어 쓰면 memory는 대화 저장만 뜻하지 않습니다. 원문, 사건, 의미, 규범, 절차, 반성을 서로 다른 방식으로 저장해야 합니다.
메타인지(Metacognition)
한 줄 정의: agent가 자기 판단과 실패를 돌아보고 절차를 고치는 능력입니다.
풀어 쓰면 metacognition은 더 많은 지식보다 더 좋은 실패 처리에 가깝습니다. 왜 틀렸는지 기억하고 다음 plan을 바꾸는 층입니다.
메타인지 메모리(Metacognitive Memory)
한 줄 정의: 자기 오류, 개선 규칙, 실패 패턴을 저장하는 memory layer입니다.
풀어 쓰면 이 층은 agent의 최종 목적지에 가깝습니다. BadPlan, Critique, RepairedPattern이 여기에 쌓입니다.
멱등성(Idempotency)
한 줄 정의: 같은 action을 여러 번 실행해도 결과가 망가지지 않는 성질입니다.
풀어 쓰면 읽기 action은 보통 멱등적이지만 결제, 삭제, 발송은 그렇지 않습니다. agent는 action taxonomy에서 이 차이를 알아야 합니다.
모순(Contradiction)
한 줄 정의: 두 claim이나 belief가 동시에 참일 수 없는 상태입니다.
풀어 쓰면 모순은 빨리 없애야 할 오류일 때도 있고 unresolved로 남겨야 할 갈등일 때도 있습니다. Belief manager가 이 상태를 관리합니다.
무작업(No Operation)
한 줄 정의: 일부러 실행하지 않고 멈추거나 관찰을 유지하는 operation입니다.
풀어 쓰면 아무것도 하지 않는 것도 action 선택입니다. 위험이 크거나 근거가 부족하면 No Operation이 최선일 수 있습니다.
믿음 상태(Belief)
한 줄 정의: agent가 현재 근거로 받아들이는 작업상 판단 상태입니다.
풀어 쓰면 belief는 절대 진리가 아닙니다. candidate, accepted, contradicted, deprecated, unresolved 같은 상태로 관리됩니다.
반례(Counterexample)
한 줄 정의: 일반화된 주장이나 rule을 깨는 사례입니다.
풀어 쓰면 반례는 agent에게 매우 비싼 데이터입니다. 가짜 entailment나 과잉 일반화를 줄이는 데 바로 쓰입니다.
반성 루프(Reflection Loop)
한 줄 정의: 실행 실패를 critique와 repair rule로 바꾸는 반복 구조입니다.
풀어 쓰면 reflection은 감상문이 아닙니다. 실패한 plan과 고친 plan이 다음 절차에 실제로 반영되어야 합니다.
법적 규제 준수(Legal Compliance)
한 줄 정의: 자동화보다 법률, 약관, 광고 정책, 개인정보, 저작권을 우선하는 원칙입니다.
풀어 쓰면 compliance는 마지막 면책 문구가 아니라 설계 중심입니다. 위험 action은 policy gate와 human review를 거쳐야 합니다.
분류체계(Taxonomy)
한 줄 정의: 대상을 일정 기준으로 나누어 관리하는 체계입니다.
풀어 쓰면 taxonomy는 ontology보다 가볍고 실무적입니다. 위험도, memory, action, failure mode를 나눠 agent가 덜 섞어 생각하게 합니다.
비단조 추론(Non-monotonic Reasoning)
한 줄 정의: 새 정보가 들어오면 기존 결론이 바뀔 수 있는 추론입니다.
풀어 쓰면 현실 세계 판단은 자주 비단조적입니다. 새 약관, 새 로그, 새 승인 취소가 들어오면 agent는 결론을 바꿀 수 있어야 합니다.
비판자(Critic)
한 줄 정의: action 후보나 reasoning을 검토해 오류를 찾는 평가자입니다.
풀어 쓰면 critic은 LLM일 수도 있고 deterministic validator나 human reviewer일 수도 있습니다. critic의 말도 assertion이므로 검증 대상입니다.
사건(Event)
한 줄 정의: 특정 시간에 발생한 변화나 관찰입니다.
풀어 쓰면 event는 entity와 달리 시간 축을 가집니다. 업데이트, 배포, 승인, 실패 같은 기록은 event로 두어야 합니다.
사후조건(Postcondition)
한 줄 정의: action 실행 후 반드시 만족해야 하는 결과 조건입니다.
풀어 쓰면 postcondition은 성공 선언의 근거입니다. 파일을 고쳤다면 diff, 배포했다면 실제 응답을 확인해야 합니다.
상태(State)
한 줄 정의: 특정 시점에 관찰된 대상의 값이나 조건입니다.
풀어 쓰면 state는 시간이 지나면 낡을 수 있습니다. 현재 서버 상태와 어제 서버 상태는 같은 claim으로 다루면 안 됩니다.
서브클래스(Subclass)
한 줄 정의: 더 일반적인 class 아래에 속하는 하위 class입니다.
풀어 쓰면 subclass는 제약을 상속받을 수 있습니다. SensitiveData 아래의 PersonalData라면 민감정보 제한을 함께 봐야 합니다.
세계 해석(World Interpretation)
한 줄 정의: agent가 현재 facts와 rules로 구성한 하나의 세계 모델입니다.
풀어 쓰면 plausibility가 높다고 새 세계를 마음대로 만들면 안 됩니다. 증거 없는 entailment는 belief manager가 막아야 합니다.
세분화(Segmentation)
한 줄 정의: 입력 신호를 요청, 제약, 근거, 감정, 금지 조건처럼 나누는 작업입니다.
풀어 쓰면 segmentation이 약하면 agent는 사용자의 급한 말투를 실행 승인으로 오해합니다. pipeline의 첫 단추입니다.
속성(Property)
한 줄 정의: entity나 class에 붙는 관계나 값입니다.
풀어 쓰면 object property는 대상 사이 관계이고 data property는 값과 연결됩니다. domain과 range를 잘 잡아야 category error를 줄입니다.
승격(Promotion)
한 줄 정의: candidate나 hypothesis가 finding이나 belief로 올라가는 과정입니다.
풀어 쓰면 승격에는 threshold가 필요합니다. 작은 신호가 너무 쉽게 승격되면 overfeeding이 생깁니다.
실패 모드(Failure Mode)
한 줄 정의: agent가 반복적으로 틀리는 오류 유형입니다.
풀어 쓰면 hallucination, 최신성 실패, 권한 착각, 정책 누락, postcondition 누락이 모두 failure mode입니다. 기록해야 고칠 수 있습니다.
실행(Action)
한 줄 정의: agent가 세계 상태를 바꾸거나 외부 도구를 호출하는 행위입니다.
풀어 쓰면 action은 답변보다 책임이 큽니다. actor, target, permission, precondition, side effect, postcondition이 필요합니다.
실행 온톨로지(Action Ontology)
한 줄 정의: action을 구조화된 슬롯과 제약으로 설명하는 ontology입니다.
풀어 쓰면 DeleteFile, PublishPage, SendEmail은 요구 조건이 다릅니다. action ontology는 실행 가능성과 실행 허용을 구분하게 해줍니다.
실행 전 조건(Precondition)
한 줄 정의: action을 실행하기 전에 반드시 만족해야 하는 조건입니다.
풀어 쓰면 precondition이 비어 있으면 실행하면 안 되는 action이 많습니다. 승인, target, backup, policy check가 대표적입니다.
실행 후 검증(Postcondition Verify)
한 줄 정의: action 이후 실제 결과가 기대 조건을 만족하는지 확인하는 단계입니다.
풀어 쓰면 verify가 없으면 agent는 성공을 추측합니다. 이 단계가 metacognitive memory의 좋은 재료를 만듭니다.
안전 게이트(Safety Gate)
한 줄 정의: 위험 action이 실행되기 전에 통과해야 하는 안전 판단 지점입니다.
풀어 쓰면 safety gate는 입력, memory, retrieval, action, output마다 있을 수 있습니다. 위험도가 높을수록 human loop로 올라갑니다.
역할(Role)
한 줄 정의: 같은 entity가 상황 안에서 맡는 자리입니다.
풀어 쓰면 한 사람은 작성자, 승인자, 데이터 주체가 될 수 있습니다. role을 놓치면 권한 판단이 틀어집니다.
오버피딩(Overfeeding)
한 줄 정의: 작은 신호를 너무 쉽게 finding이나 belief로 승격하는 문제입니다.
풀어 쓰면 overfeeding은 agent를 잡음에 민감하게 만듭니다. finding threshold와 evidence quality 관리가 필요합니다.
온톨로지(Ontology)
한 줄 정의: 어떤 세계를 개념, 관계, 제약으로 나누어 적은 의미 구조입니다.
풀어 쓰면 ontology는 단어 사전보다 강하고 code schema보다 의미 쪽에 가깝습니다. agent가 category error를 줄이는 데 필요합니다.
온톨로지 위반 손실(Ontology Violation Loss)
한 줄 정의: 타입과 관계를 잘못 다룬 agent 판단에 낮은 점수를 주는 평가 관점입니다.
풀어 쓰면 reasoning 전체를 설명하는 점수는 아닙니다. 그래도 증거-결론 붕괴나 capability-permission 혼동 같은 구조적 오류를 운영 숫자로 잡아냅니다.
의무(Obligation)
한 줄 정의: action 전에 반드시 수행해야 하는 정책상 요구입니다.
풀어 쓰면 개인정보 점검, 출처 표시, 승인 요청, 로그 기록은 obligation이 될 수 있습니다. permission과 별도로 관리해야 합니다.
일관성(Consistency)
한 줄 정의: ontology나 belief set이 서로 모순 없이 유지되는 상태입니다.
풀어 쓰면 consistency가 깨지면 agent는 같은 action을 두 기준으로 판단합니다. Disjointness와 validator가 이를 잡는 데 도움을 줍니다.
장기 기억(Long-term Memory)
한 줄 정의: 사용자 선호, 프로젝트 convention, 과거 결정처럼 오래 유지할 정보를 저장하는 층입니다.
풀어 쓰면 장기 기억도 무조건 영구 보관은 아닙니다. 오래된 가설과 만료된 상태는 제거되어야 합니다.
정책(Policy)
한 줄 정의: agent가 어떤 action을 허용, 제한, 의무, 금지로 판단할지 정한 규범입니다.
풀어 쓰면 policy는 planner와 분리되어야 합니다. 실행자가 자기 정책을 마음대로 완화하면 안전 구조가 무너집니다.
정책 추론(Policy Reasoning)
한 줄 정의: action 후보가 정책상 허용되는지 따지는 판단 과정입니다.
풀어 쓰면 policy reasoning은 금지, 조건부 허용, 승인 필요, 로그 필요를 구분합니다. 계획 단계부터 같이 돌아야 합니다.
제약(Constraint)
한 줄 정의: class, property, action, policy에 붙는 제한 조건입니다.
풀어 쓰면 constraint는 agent의 자유를 줄이는 장식이 아니라 category error를 줄이는 장치입니다. SHACL이나 validator로 검사할 수 있습니다.
지식 그래프(Knowledge Graph)
한 줄 정의: entity와 relation을 graph로 연결한 지식 구조입니다.
풀어 쓰면 KG는 문서를 통째로 넣는 저장소가 아닙니다. protein, disease, paper, evidence처럼 관계가 중요한 영역에 강합니다.
질의(Query)
한 줄 정의: memory, database, graph에서 필요한 정보를 찾기 위해 던지는 요청입니다.
풀어 쓰면 query는 단어 검색만 뜻하지 않습니다. provenance, time, class, relation을 함께 조건으로 걸 수 있어야 합니다.
철회 훈련(Curriculum Withdrawal)
한 줄 정의: 일부 컨텍스트나 도움을 제거해 내재화가 진짜인지 보는 테스트 방식입니다.
풀어 쓰면 ontology context를 빼거나 distractor를 많이 넣어도 원칙을 적용하는지 봅니다. 지식 암기 시험이 되면 오버피팅을 부릅니다.
출처 결속(Provenance Binding)
한 줄 정의: claim과 source, time, authority, license를 단단히 묶는 작업입니다.
풀어 쓰면 binding이 약하면 agent는 출처 없는 말을 공식 정책처럼 씁니다. confidence calibration의 바로 앞 단계입니다.
충돌 처리(Conflict Handling)
한 줄 정의: 서로 다른 claim, policy, state가 부딪힐 때 우선순위를 정하는 작업입니다.
풀어 쓰면 최신성, 공식성, 직접 관찰, 법적 제한 같은 기준이 필요합니다. agent의 고민을 구조화하는 부분입니다.
카디널리티(Cardinality)
한 줄 정의: 어떤 property가 몇 개의 값을 가져야 하는지 정하는 제약입니다.
풀어 쓰면 approval이 정확히 하나 필요한지, evidence가 최소 두 개 필요한지 같은 조건을 표현합니다. SHACL에서 자주 다룹니다.
클래스(Class)
한 줄 정의: ontology에서 같은 성격의 대상들을 묶는 타입입니다.
풀어 쓰면 class는 단순 태그보다 강합니다. 하위 class와 restriction, property 제약이 붙을 수 있습니다.
타입 위반(Type Violation)
한 줄 정의: 어떤 대상이나 claim을 잘못된 class나 role로 다루는 오류입니다.
풀어 쓰면 사용자의 희망을 정책으로 다루거나 evidence를 conclusion으로 쓰는 일이 type violation입니다. 실행 오류의 씨앗이 됩니다.
통제 역치(Threshold)
한 줄 정의: 가설 승격, 승인 요청, action 중단을 결정하는 기준값입니다.
풀어 쓰면 threshold가 너무 낮으면 overfeeding이 생기고 너무 높으면 agent가 아무것도 못 합니다. 도메인 위험도에 맞춰 조정해야 합니다.
프로시저(Procedure)
한 줄 정의: 반복해서 따라야 하는 작업 순서입니다.
풀어 쓰면 procedure는 memory와 action 사이를 잇습니다. alias 확인, provenance 확인, policy gate, postcondition verify 같은 순서가 절차입니다.
피드백(Feedback)
한 줄 정의: action 결과와 실패 기록이 다음 판단을 바꾸는 신호입니다.
풀어 쓰면 feedback은 사용자의 만족도만 뜻하지 않습니다. postcondition, error log, policy block, rollback 결과도 feedback입니다.
함의(Entailment)
한 줄 정의: 주어진 사실과 규칙에서 논리적으로 따라오는 결론입니다.
풀어 쓰면 entailment는 그럴듯함과 다릅니다. LLM의 plausibility를 entailment로 착각하면 가짜 지식이 생깁니다.
형상 제약(SHACL)
한 줄 정의: RDF graph의 node와 property가 조건을 만족하는지 검사하는 제약 언어입니다.
풀어 쓰면 SHACL은 assertion 검문소에 가깝습니다. strict하기 때문에 강하게 검증해야 하는 영역에 제한적으로 쓰는 편이 좋습니다.
확신도 보정(Confidence Calibration)
한 줄 정의: 근거의 질과 충돌 여부를 보고 판단 confidence를 조정하는 과정입니다.
풀어 쓰면 공식 문서, 직접 관찰, 독립 근거 수, 최신성, 반례가 모두 calibration에 들어갑니다. 점수보다 판단의 겸손함이 중요합니다.
Human In The Loop
한 줄 정의: agent가 책임지기 어려운 판단을 사람 승인이나 검토로 올리는 구조입니다.
풀어 쓰면 HITL은 사람을 귀찮게 하는 장치가 아니라 책임을 되돌려주는 장치입니다. 승인 UI에는 대상, 이유, 위험, 대안, 복구 가능성이 보여야 합니다.
OWL
한 줄 정의: class, property, individual, restriction을 표현하는 웹 온톨로지 언어입니다.
풀어 쓰면 OWL을 그대로 다 구현하지 않아도 그 사고방식은 agent schema 설계에 유용합니다. 특히 EL, QL, RL profile의 용도 차이를 알면 좋습니다.
RDF
한 줄 정의: subject, predicate, object triple로 지식을 표현하는 graph 모델입니다.
풀어 쓰면 RDF는 provenance와 relation을 붙여 assertion을 추적하기 좋습니다. agent memory를 설명 가능하게 만들 때 자주 언급됩니다.
T A R 모델
한 줄 정의: Terminological, Assertion, Role/Rule을 구분해 agent 판단을 나누는 설명 모델입니다.
풀어 쓰면 T는 용어와 class, A는 세계에 들어온 주장, R은 관계와 규칙입니다. A에서 T로 너무 빨리 일반화되는 것을 R과 taxonomy로 막아야 합니다.
Taxonomy
- lexical taxonomy용어의 표면 표기, 약어, 한국어 번역, 동의어, 혼동 표현을 관리합니다.
- definition taxonomy한 줄 정의, 풀어쓴 설명, 예시, 반례, 연결 문서를 분리합니다.
- concept relation taxonomy상위어, 하위어, 관련어, 충돌어, 구현 객체를 함께 둡니다.
- usage taxonomy이론 용어, 구현 용어, 운영 용어, 평가 용어, 논리 용어를 나눕니다.
- maintenance taxonomy새 용어 추가, 의미 변경, 사용 중단, 출처 보강, 번역 교정을 관리합니다.
- alphabetical taxonomy가나다 순서, 영어 약어, 혼용 표기를 함께 관리해 찾기 쉽게 둡니다.
- academic term taxonomy논리, 온톨로지, agent 운영, 평가, safety 용어를 한 사전에 묶습니다.
- translation taxonomy직역, 의역, 원어 병기, 현업 표현을 구분합니다.
- scope taxonomy이 사이트에서 쓰는 의미와 일반 학술 의미가 다르면 범위를 표시합니다.
- update taxonomy새 문서가 추가될 때 glossary도 함께 보강하는 유지보수 흐름을 둡니다.