한국저작권위원회 등록 자료

AX Knowledge Brain
저작권 등록 서류 패키지

소프트웨어 저작권 등록을 위한 공식 자료입니다. 창작자 심재우 · 창작 연도 2026

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프로그램 개요
소프트웨어 저작물 기본 정보
소프트웨어 명칭
AX Knowledge Brain
영문 명칭
AX Knowledge Brain
창작자 (성명)
심재우
창작자 (이메일)
jaiwshim@gmail.com
창작 연월일
2026년 1월 1일
공표 여부
공표 (2026년)
저작물 유형
컴퓨터프로그램 저작물
사용 언어
JavaScript, HTML5, CSS3, SQL
실행 환경
웹 브라우저 (Chrome/Edge/Safari), Vercel 서버리스
데이터베이스
PostgreSQL (Supabase, pgvector 확장)
AI 엔진
Google Gemini Pro (임베딩·생성)
라이선스
All Rights Reserved (© 2026 심재우)
프로그램 설명: AX Knowledge Brain은 다양한 소스(텍스트, 파일, URL, 통화 기록)로부터 지식을 수집·구조화·임베딩하여 AI 기반 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 챗봇과 온톨로지 그래프로 제공하는 전사 지식 관리 플랫폼입니다. 모든 구성요소는 창작자가 독창적으로 설계·개발하였습니다.
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핵심 기능 명세
주요 기능 7가지 상세 기술
  • 1

    멀티소스 지식 수집 엔진

    텍스트 직접 입력, PDF/DOCX/TXT 파일 파싱, 웹 URL 크롤링, 통화 기록 STT 변환을 단일 파이프라인으로 처리합니다. 각 입력 유형별 전처리·정규화 로직이 독립적으로 구현되어 있으며, 일괄 CSV/JSON 가져오기를 지원합니다.

  • 2

    벡터 임베딩 및 pgvector 저장

    수집된 텍스트를 Google Gemini Embedding API를 통해 1536차원 벡터로 변환하고, PostgreSQL의 pgvector 확장에 저장합니다. 코사인 유사도 기반의 ANN(Approximate Nearest Neighbor) 검색으로 밀리초 단위 의미 검색을 실현합니다.

  • 3

    RAG 챗봇 파이프라인

    사용자 질의에 대해 (1) 질의 임베딩 → (2) 상위 K개 지식 노드 검색 → (3) 컨텍스트 조합 → (4) Gemini Pro 답변 생성 → (5) 출처 카드 생성의 5단계 파이프라인으로 처리합니다. 세션별 대화 기록 관리와 스트리밍 응답을 지원합니다.

  • 4

    하이브리드 검색 시스템

    PostgreSQL Full-Text Search(키워드)와 pgvector(의미) 검색 결과를 RRF(Reciprocal Rank Fusion) 알고리즘으로 통합하여 단일 랭킹으로 제공합니다. 카테고리·태그·날짜·소스 유형 필터를 지원합니다.

  • 5

    자동 온톨로지 생성

    입력된 지식에서 엔티티(사람, 조직, 개념, 이벤트)를 자동 추출하고 관계(포함, 참조, 영향, 생성)를 규명하여 방향성 그래프(Directed Graph)로 저장합니다. 3D 인터랙티브 시각화(force-directed layout)를 제공합니다.

  • 6

    AI 자동 분류 및 태그 추천

    입력된 지식을 사전 정의된 카테고리 체계로 AI가 자동 분류하고 관련 태그를 추천합니다. 사용자 수정 피드백을 수집하여 분류 모델을 지속적으로 개선하는 적응형 학습 루프를 포함합니다.

  • 7

    REST API 및 Webhook 시스템

    외부 플랫폼이 지식을 CRUD하고 검색·챗봇 기능을 호출할 수 있는 RESTful API를 제공합니다. 이벤트 기반 Webhook으로 Slack, Teams, Zapier 등과 실시간 연동이 가능합니다.

  • 8

    스킬 & 하네스 관리 시스템 (v2.0 신규)

    지식 항목에서 Gemini AI가 핵심 스킬(요약/방법/활용사례)을 자동 추출하는 skills 테이블과, 다수 스킬을 step_order로 연결한 하네스(업무 플로우)를 구성하는 skill_harnesses·harness_skills 테이블로 구성됩니다. 공개/비공개 설정 및 apply_count 집계 기능을 포함합니다.

  • 9

    지식책 큐레이션 시스템 (v2.0 신규)

    지식 항목을 주제별로 묶는 knowledge_books 컬렉션과 book_items 조인 테이블로 구성됩니다. 이모지 커버, sort_order, item_count 비정규화, 공개 설정을 지원하며, 팀 단위 지식 공유의 기반이 됩니다.

  • 10

    부서 계층 구조 및 ERP 지식 분류 (v2.0 신규)

    부서(Level 1)→팀(Level 2) 2단계 계층 구조의 departments 테이블, 수정 전후 데이터를 JSONB로 기록하는 knowledge_history 테이블, 지식 종류 10종(명시지/암묵지/경험지/절차지/개념지/관계지/맥락지/감성지/실행지/메타지식) Enum 컬럼을 포함하는 ERP급 지식 분류 체계입니다.

  • 11

    AI 지식 가치 분석 엔진 (v2.0 신규)

    최근 200개 지식을 Gemini AI가 일괄 분석하여 핫토픽, 창의적 인사이트, 숨겨진 보석(gem), 부서별 역량 강점, 지식 공백, 전략적 권고를 구조화된 JSON으로 반환하는 ai-insights 엔드포인트. 1시간 인메모리 캐싱으로 API 비용을 최적화합니다.

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시스템 구조
파일 구조 및 모듈 구성
ax-knowledge-brain/ ├── index.html # 메인 대시보드 ├── manual.html # 사용자 매뉴얼 ├── copyright.html # 저작권 등록 자료 (본 파일) ├── patent.html # 특허 명세서 ├── login.html # 로그인/회원가입 │ ├── api/ # Vercel 서버리스 함수 │ ├── knowledge.js # 지식 CRUD API │ ├── search.js # 하이브리드 검색 API │ ├── rag-chat.js # RAG 챗봇 API │ ├── embed.js # 임베딩 처리 API │ ├── ontology.js # 온톨로지 CRUD API │ ├── dashboard.js # KPI 집계 API │ └── webhook.js # Webhook 발송 API │ ├── js/ │ ├── knowledge-input.js # 지식 입력 UI 로직 │ ├── chatbot.js # RAG 챗봇 UI 로직 │ ├── search.js # 검색 UI 로직 │ ├── ontology-graph.js # 3D 그래프 시각화 │ ├── dashboard.js # 대시보드 차트 │ └── common.js # 공통 유틸리티 │ ├── css/ │ └── theme.css # 프리미엄 화이트 테마 │ ├── package.json ├── vercel.json └── .gitignore
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데이터베이스 스키마
-- 핵심 테이블 구조 CREATE TABLE knowledge_nodes ( id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(), user_id UUID REFERENCES auth.users(id), title TEXT NOT NULL, content TEXT NOT NULL, summary TEXT, category VARCHAR(100), tags TEXT[], source_type VARCHAR(50), -- 'text'|'file'|'url'|'call' source_url TEXT, embedding vector(1536), -- pgvector created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() ); CREATE TABLE ontology_nodes ( id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(), user_id UUID REFERENCES auth.users(id), entity_name TEXT NOT NULL, entity_type VARCHAR(50), knowledge_refs UUID[] ); CREATE TABLE ontology_edges ( id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(), source_node UUID REFERENCES ontology_nodes(id), target_node UUID REFERENCES ontology_nodes(id), relation_type VARCHAR(100) ); CREATE TABLE chat_sessions ( id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(), user_id UUID REFERENCES auth.users(id), title TEXT, messages JSONB, created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() );
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독창적 요소
기술적 창작성 및 차별화 요소
  • A

    통합 멀티소스 파이프라인 설계

    텍스트, 파일, URL, 통화 기록이라는 이질적인 4가지 입력 소스를 단일 표준화 인터페이스로 통합하는 파이프라인 아키텍처는 창작자가 독창적으로 설계한 것입니다. 각 소스의 전처리 방식, 메타데이터 추출 로직, 품질 검증 규칙이 모두 독자 개발되었습니다.

  • B

    RRF 기반 하이브리드 검색 알고리즘 구현

    키워드 검색과 벡터 검색 결과를 RRF(Reciprocal Rank Fusion) 공식을 적용하여 통합 랭킹으로 제공하는 구체적인 구현 코드는 창작자가 작성하였습니다. 가중치 파라미터 조정 로직과 필터 체이닝 방식이 독창적으로 구현되어 있습니다.

  • C

    5단계 RAG 파이프라인 UI/UX 설계

    질의 임베딩 → 검색 → 컨텍스트 조합 → 생성 → 출처 카드 렌더링의 5단계를 사용자에게 시각적으로 표현하고, 출처 카드에 신뢰도 점수를 표시하는 UI 설계와 구현은 창작자의 독창적 창작물입니다.

  • D

    적응형 분류 피드백 루프

    사용자의 분류 수정 행동을 누적하여 AI 분류 모델에 피드백하는 적응형 학습 루프의 설계 구조, 피드백 데이터 스키마, 반영 로직이 창작자의 독창적 고안입니다.

  • E

    Force-Directed 3D 온톨로지 시각화

    지식에서 자동 추출된 엔티티와 관계를 3D force-directed 레이아웃으로 시각화하고, 노드 크기를 중심성(centrality)에 비례하여 렌더링하는 구체적 구현은 창작자의 독창적 창작물입니다.

  • F

    지식→스킬 자동 변환 + 하네스 플로우 설계

    지식 항목을 Gemini AI로 분석하여 "어떻게 하는가(how_to)", "언제 쓰는가(use_case)", "핵심 요약(summary)"을 추출하는 스킬 자동 생성 알고리즘과, 다수 스킬을 step_order로 연결한 하네스 플로우 구조의 설계 및 구현은 창작자의 독창적 창작물입니다.

  • G

    JSONB 기반 수정 이력 추적 시스템

    지식 항목 갱신 시 before_data·after_data를 JSONB로 자동 저장하고 changed_fields 배열로 변경 필드를 명시하는 knowledge_history 스키마 설계 및 비동기 기록 구현은 창작자의 독창적 기술적 창작물입니다.

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창작 이력
개발 타임라인 및 주요 커밋
2026년 1월
프로젝트 초기화 및 아키텍처 설계
AX Knowledge Brain 프로젝트 개념 정의, 기술 스택 선택(Supabase + pgvector + Gemini + Vercel), 디렉토리 구조 및 데이터베이스 스키마 초안 작성. Git 저장소 초기화.
2026년 2월
핵심 백엔드 API 개발
지식 입력(knowledge.js), 임베딩 처리(embed.js), 하이브리드 검색(search.js) API를 Vercel 서버리스 환경에서 개발 완료. pgvector 인덱스 최적화 작업 수행.
2026년 3월
RAG 챗봇 파이프라인 구현
5단계 RAG 파이프라인 구현, 스트리밍 응답 처리, 출처 카드 UI 개발. 세션 관리 시스템 구축. Gemini Pro API 통합 완료.
2026년 4월
온톨로지 엔진 및 3D 시각화 개발
엔티티 추출 모듈, 관계 규명 알고리즘, 방향성 그래프 저장 구조 개발. force-directed 3D 시각화 렌더러 구현. 노드 탐색 UX 완성.
2026년 4월
UI/UX 완성 및 v1.0 공식 배포
프리미엄 화이트 테마 적용, 모바일 반응형 최적화, PDF 다운로드 기능, 매뉴얼·저작권·특허 문서 페이지 생성. Vercel 프로덕션 v1.0 배포 완료.
2026년 5월
v2.0 ERP 확장 — 스킬/하네스/지식책/부서/AI 인사이트
스킬 & 하네스 시스템(skills, skill_harnesses, harness_skills), 지식책 큐레이션(knowledge_books, book_items), 부서 계층 구조(departments), 수정 이력 추적(knowledge_history), 지식 종류 10종 Enum, AI 지식 가치 분석 엔진(ai-insights) 개발 및 배포. supabase-migration-v3.sql 마이그레이션 스크립트 작성. 인코딩·인증 헤더 전면 점검.
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라이선스 전문
AX Knowledge Brain Copyright (c) 2026 심재우 (Jae-Woo Shim) All Rights Reserved. 이 소프트웨어는 저작권법 및 국제 조약에 의해 보호됩니다. 작성자의 명시적인 서면 허가 없이는 어떠한 형태로도 복제, 수정, 배포, 전송, 공표, 실연, 방송 또는 기타 방법으로 이 저작물을 이용할 수 없습니다. 허가받은 사용자에게 부여되는 권리: - 개인 학습 목적의 코드 열람 - 내부 업무 목적의 사용 (별도 계약 체결 후) 금지 행위: - 상업적 목적의 무단 복제 및 배포 - 소스 코드의 역공학 (reverse engineering) - 파생 저작물 무단 생성 - 저작권 표시 제거 또는 변경 This software is protected by copyright law and international treaties. Unauthorized reproduction or distribution of this software, or any portion of it, may result in severe civil and criminal penalties, and will be prosecuted to the maximum extent possible under the law. Contact: jaiwshim@gmail.com
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아키텍처 구조도
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AX Knowledge Brain — 시스템 아키텍처 입력 소스 📝 텍스트 직접 입력 📂 파일 (PDF/DOCX) 🌐 URL 크롤링 📞 통화 기록 처리 파이프라인 🔄 전처리·정규화 🤖 AI 자동 분류 ✨ Gemini 임베딩 🏷️ 온톨로지 추출 저장소 🗄️ PostgreSQL 🔢 pgvector 인덱스 🕸️ 온톨로지 그래프 💬 세션 기록 서비스 레이어 🤖 RAG 챗봇 API 🔍 하이브리드 검색 📊 대시보드 KPI 🔌 REST API/Webhook 인프라 / 외부 서비스 ▲ Vercel (서버리스) 🔵 Supabase (DB) ✨ Google Gemini 🌐 pgvector Extension 클라이언트 UI 📋 대시보드 KPI·차트·통계 index.html 💬 RAG 챗봇 질의·출처·세션 🔍 검색 하이브리드·필터 🕸️ 온톨로지 3D 그래프·탐색 📥 지식 입력 멀티소스·일괄 © 2026 심재우 · AX Knowledge Brain · All Rights Reserved