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영어

The global economy faced a severe crisis due to the COVID-19 pandemic, leading companies to increasingly prioritize flexibility and resilience in their supply chains over efficiency. The semiconductor industry involves numerous multinational companies, resulting in a complex and extensive supply chain. Such a supply chain is highly vulnerable to global economic crises. Therefore, the ability to detect and respond to risks arising both internally and externally is crucial, highlighting the need for building a resilient supply chain. This study aims to apply a Knowledge Graph (KG) to construct a supply chain map for the semiconductor industry. A Knowledge Graph (KG) offers advantages in 1) improving data integration, 2) handling complex relationships and hierarchical structures, and 3) predicting potential risks. For data to construct the Knowledge Graph, this study utilizes reports submitted to the U.S. Securities and Exchange Commission (SEC), specifically Form 10-K and 20-F. These reports provide 1) comprehensive information on corporate activities, 2) a standardized structure, 3) regular disclosure cycles, and 4) the ability to derive relationships with various stakeholders, ensuring reliability and accuracy. To systematically represent domain knowledge and define entity and relationship structures, this study includes ontology design and schema definition stages. Through these stages, it becomes possible to identify companies, products, and relationships involved in the supply chain and to generate data in a triple structure for Knowledge Graph construction. This study is distinguished by its application of an ontology-based Knowledge Graph (KG) methodology to construct a supply chain map specifically tailored to the semiconductor industry domain. In this study, the process progressed to the generation of ontology-based triple structure data during the Knowledge Graph construction phase. Future research should build upon this data to develop a KG database and construct a comprehensive supply chain map. Additionally, as the semiconductor industry is highly influenced by changes in the international system, the scope of the KG should be expanded to link the supply chain with the international system. Expert review should also be conducted in advance to ensure the reliability and accuracy of the data.

한국어

코로나19 팬데믹으로 인한 글로벌경제는 심각한 위기를 맞이함에 따라, 기업 들은 공급망의 유연성과 탄력성을 효율성보다 중요하게 인식하기 시작하였다. 반도 체 산업은 다국적․다기업이 참여하고 있기에 공급사슬이 복잡하고 광범위하게 형 성되어 있다. 이러한 공급사슬은 글로벌경제 위기에 매우 취약하다. 따라서 내․외 부에서 발생하는 위험을 사전에 감지하고 대응할 수 있는 능력이 중요하며, 이를 위해 탄력적인 공급사슬 구축이 필요하다. 본 연구에서는 반도체 공급사슬 Map 구 축하기 위해 지식 그래프(KG; Knowledge Graph)를 적용하고자 한다. KG는 1)데 이터 통합성 향상, 2)복잡한 관계 및 계층 구조 처리, 3)잠재적 리스크 예측에서 장 점을 가진다. KG 구축을 위한 데이터로는 미국증권거래위원회(SEC) 제출 보고서 (Form 10-K, 20-F)를 활용한다. 위 보고서는 1)기업 활동에 대한 포괄적인 정보, 2)표준화된 구조, 3)공시 주기 보장, 4)다양한 이해관계자와의 관계 도출 가능이 가 능하며, 신뢰성과 정확성을 보장한다. 도메인 지식을 체계적으로 표현하고, 개체와 관계 구조를 규정하기 위해 온톨로지 설계 및 스키마 정의 단계를 진행한다. 이 단 계를 통해 공급사슬에 참여하는 기업, 제품, 관계를 파악할 수 있고, KG 구축을 위 한 트리플(triple) 구조로 데이터를 생성할 수 있다. 본 연구는 반도체 산업(도메인) 에 특화된 공급사슬 Map을 구축하기 위해 온톨로지 기반 KG(방법론)를 적용한다 는 점에서 차별성을 갖는다. 본 연구에서는 KG 구축 단계에서 온톨로지 기반 트리 플 구조의 데이터 생성까지 진행되었다. 향후 이어질 연구에서는 위 데이터를 기반 으로 KG-DB 구축과 공급사슬 Map 구축까지 진행되어야 한다. 또한 반도체 산업 은 국제체제 변화에 영향을 많이 받기 때문에 KG의 범위를 공급사슬과 국제체제 를 연결하여 확장해야 한다. 데이터의 신뢰성 및 정확성을 확보하기 위해 전문가 검토도 선행적으로 이루어져야 한다.