정적 구조에서 끝나지 않습니다.
인간의 판단, 실제 결과, 통계 학습이 결합되어
온톨로지와 지식그래프 자체가 진화하는 구조입니다.
벡터 기반 패턴 인식과
룰 기반 온톨로지 판단이
단일 Ref Key로 연결됩니다.
의료진·전문가가
AI 권고를 승인, 수정,
혹은 거부합니다.
실제 결과가 기록되며
예측의 정확성과
맥락 오류가 드러납니다.
통계 모델과 LLM이
관계 신뢰도와 룰을
지속적으로 보정합니다.
Dynamic Dual Injection에서
온톨로지는 더 이상 고정된 규칙 집합이 아닙니다.
현실로부터 검증받으며 진화하는
관계의 블루프린트(Blueprint of Reality)입니다.
검색으로 찾고(Search),
논리로 검증하며(Verify),
현실로 학습하는 구조.
Dual Injection is not just synchronization.
It is a self-evolving intelligence loop where
human decisions, statistical learning,
and ontology structures continuously reinforce each other.
The system generates predictions, alerts, and recommendations using Vector similarity and Ontology-based rules, sharing a single Embedding Reference Key.
Doctors validate, override, or reject AI recommendations. Final decisions and outcomes are recorded as ground truth.
Prediction accuracy, false positives, contextual bias, and outcome correlations are continuously analyzed across accumulated cases.
Rule confidence, relationship strength, and concept boundaries are refined. The ontology itself evolves into a more accurate blueprint of reality.
예측은 입력이고
지능은 시간을 통과한 구조다.
In Dynamic Dual Injection,
ontology rules are not frozen assumptions.
They are living structures —
continuously shaped by real-world outcomes,
human judgment, and statistical evidence.
Intelligence does not reside in a single model.
It accumulates in structures that learn from reality.
-Dynamic Self-Evolving Dual Injection Logic Mechanism의 철학 선언문-
(Dual Injection + Time + Human Verification + Ontology Evolution)
Dynamic Self-Evolving Dual Injection is
the foundation of system-level intelligence.