EvidenceGraph｜검증가능한 연구 지식 그래프
논문·PDF·기사·링크를 업로드해 출처·증거가 있는 대화형 연구 그래프 생성
설명
자료가 많을수록, 요약보다 어려운 것은 개념·인물·사건·증거 간의 관계를 파악하는 일입니다. EvidenceGraph는 논문, PDF, 기사, 회의록 또는 여러 링크를 읽고 개체와 관계를 자동으로 추출하며, 중복 개념을 병합하고, 충돌하는 정보를 표시한 뒤, 드래그, 확대·축소, 검색, 필터링이 가능한 대화형 연구 그래프를 생성합니다. 일반 마인드맵과 달리, 각 핵심 노드와 관계에는 출처 번호, 증거 설명, 신뢰도가 포함됩니다. 노드를 클릭하면 해당 노드가 그래프에 나타난 이유를 확인할 수 있어, 보기에는 그럴듯하지만 검증할 수 없는 관계망을 피할 수 있습니다. 한 번 실행으로 제공되는 결과물: - 인터랙티브 단일 파일 HTML - 고해상도 PNG / SVG 정적 이미지 - 편집 가능한 Mermaid 코드 - 구조화된 JSON 데이터 - 출처 및 충돌 목록 연구자, 학생, 교사, 제품 관리자, 컨설턴트, 투자 리서처, 방대한 자료를 처리해야 하는 지식 근로자에게 적합합니다.
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지식 그래프 엔진
텍스트, 파일 또는 주제에서 다섯 가지 그래프(지식 그래프, 마인드맵, 개념도, 순서도/아키텍처 다이어그램, 관계도)를 자동으로 구축하고, 최고 수준의 대화형 웹페이지, 정적 이미지 및 시각화 코드를 제공하는 올인원 솔루션입니다. 지식 그래프 엔지니어링과 정보 시각화 모범 사례를 결합하여 세분성 동적 제어, 모호성 제거 및 중복 제거, 다중 소스 교차 검증을 지원합니다. 텍스트, 파일, 심지어 한 가지 생각까지 드래그 가능하고 확대/축소 가능하며 검색 가능한 대화형 지식 그래프로 순식간에 변환하고, 한 번의 클릭으로 고화질 이미지와 즉시 사용 가능한 코드를 내보냅니다. 이것은 여러분이 경험하지 못한 지식 시각화 '올인원' 엔진입니다. 🧠 '지식 그래프 엔진'이란 무엇인가요? 이는 여러분이 보아온 단순한 그림 도구가 아니라, 브라우저 속에 숨겨진 지식 엔지니어이자 시각화 전문가입니다. 교재 한 단락, 논문 한 편, PDF 하나, 또는 키워드 하나만 주면 자동으로 다음을 수행합니다: 🔍 핵심 개체를 추출하고 심층 관계를 정리합니다 🧱 구조화된 그래프 JSON(지식 그래프/마인드맵/개념도/순서도/관계도)을 구축합니다 🎨 세 가지 최고 형태로 출력: 대화형 웹페이지 + 고화질 정적 이미지 + Markdown/Mermaid/Graphviz 코드 이제 정보 정리는 더 이상 수동으로 상자를 그리는 것이 아니며, 지식 표현은 더 이상 단순한 정적인 그림이 아닙니다. ⚡ 왜 '최고'라고 할까요? 1. 완전 자동 '텍스트에서 그래프로' 파이프라인 모델링 언어를 배울 필요 없고, 수동으로 노드와 연결선을 정의할 필요 없습니다. 내용을 입력하기만 하면 엔진이 자동으로 그래프 유형을 판단합니다: 학문 지식 체계? → 의미가 풍부한 지식 그래프 생성 독서 노트 분석? → 계층이 명확한 마인드맵 생성 프로세스와 의사 결정? → 분기가 있는 순서도/아키텍처 다이어그램 생성 인물 관계망? → 다차원 관계도 생성 주제어 하나만 던져도 스스로 자료를 수집하고 내용을 보완한 후 그래프를 출력합니다. 2. 올인원 출력, 모든 사용 사례를 포괄 🖱️ 대화형 D3.js 웹페이지: 노드 드래그, 휠 확대/축소, 클릭 세부 정보 팝업, 관련 경로 강조 표시, 키워드 검색... 살아있는 지도를 조작하는 것처럼. 단일 파일 HTML, 백엔드 없음, 모든 페이지에 직접 삽입하거나 누구에게나 보낼 수 있습니다. 🖼️ 고화질 정적 그래프: 힘 기반 레이아웃, 색상 분류, 논문 그림, PPT 발표, 교재에 직접 사용 가능, 모든 레이블이 선명하게 읽힐 정도로 깔끔합니다. 📜 시각화 코드: Mermaid 및 Graphviz 소스 코드를 동시에 생성, 개발자는 문서, wiki, Notion에 직접 넣고 무한히 확장할 수 있습니다. 3. 최고의 사용자 경험 디자인 🎨 색상은 개체 유형별로 자동 매핑, 계층은 노드 크기로 직관적으로 표현 🔗 관계 레이블이 곡선에 직접 표시되어 '포함', '초래', '지지'를 한눈에 이해 💡 노드를 클릭하면 관련 없는 부분이 자동으로 희미해져 사고 경로에 집중 🔄 레이아웃 재설정, 검색 위치, 확대/축소 및 이동... 모든 작업이 매끄럽게 4. '폭'과 '깊이'를 모두 갖춘 엔지니어링 지혜 개체 모호성 제거 및 중복 제거에서 다중 소스 교차 검증까지, 계층 세분성 제어에서 교차 도메인 연결을 지원하는 점선 연결까지 — 그 뒤에는 지식 그래프 엔지니어링의 모범 사례가 있으며, 장난감이 아닌 생산성 도구입니다. 👥 누가 가장 필요로 할까요? 교사 및 교육 콘텐츠 제작자 전체 교재의 장을 대화형 지식 지도로 바꾸어, 학생들이 클릭 한 번으로 개념 연관성을 이해합니다. 연구원 및 학생 논문 문헌 리뷰가 더 이상 글자 나열에 그치지 않고, 한 장의 그림으로 수십 편의 논문 이론적 흐름을 정리합니다. 제품 관리자 및 기업 아키텍트 시스템 아키텍처, 비즈니스 프로세스, 기능 분해를 즉시 아키텍처 다이어그램으로 생성하여 커뮤니케이션 효율이 두 배가 됩니다. 독서가 및 평생 학습자 노트가 더 이상 개요에 그치지 않고 탐색 가능한 사고 네트워크가 되어, 지식이 진정으로 '함께 자라도록' 합니다. 🚀 이제 여러분의 지식을 '살아나게' 하세요 내용을 주면 통찰을 제공합니다. 주제를 주면 체계를 제공합니다. 요구를 주면 웹페이지, 이미지, 코드의 완전한 결과물을 제공합니다. 이는 단순한 기능이 아니라 정보를 인지 차원으로 끌어올리는 워크플로우입니다. '지식 그래프 엔진'이 여러분의 사고 확장이 되어, 전문성을 시각화하고 모든 수용자의 '아하 순간'에 도달하게 하세요. —— 오늘부터 그래프를 '그리는' 것이 아니라 '생성'합니다.
연구여러 입력 소스 원클릭 마인드맵 2.0
복잡한 문서, 웹페이지 또는 긴 텍스트를 원클릭으로 구조가 명확한 시각적 마인드맵으로 변환합니다. 학술 논문, 강의 자료, 기술 문서 등 어떤 입력이든 핵심 주제와 다단계 지식 포인트를 지능적으로 추출하여 논리적 흐름을 빠르게 파악할 수 있도록 도와줍니다. 입력 소스에 대한 심층 콘텐츠 분석을 통해 챕터 구조와 핵심 세부 사항을 자동으로 인식하고, 체계적인 지식 구조를 생성합니다. 이 도구는 전문적인 교육용 트리 다이어그램(PlantUML 형식)과 직관적인 중심 방사형 다이어그램(Mermaid 형식)을 포함한 다양한 스타일의 다이어그램 생성을 지원합니다. 브라우저에서 바로 볼 수 있는 SVG 이미지와 함께 해당 소스 코드 파일도 얻을 수 있습니다. 즉, 결과를 빠르게 미리 볼 수 있을 뿐만 아니라 소스 코드를 XMind, FreeMind 또는 Markdown 편집기에 가져와 2차 편집과 심화 가공을 할 수도 있습니다. PDF, Word, 텍스트 파일을 업로드하거나 웹 링크를 제공하기만 하면 대량의 정보를 시각적 지식 그래프로 전환할 수 있습니다. 학습 노트 정리, 논문 구조적 읽기, 브레인스토밍 발표 등 다양한 시나리오에 매우 적합하며, 지식 정리와 공유를 더 효율적이고 전문적으로 만들어 줍니다.
9차원 시각 구조 해석 엔진
단일 또는 여러 장의 인포그래픽, 데이터 시각화, 순서도, 타임라인, 지도, 지식 그래프와 조직도를 재사용 가능한 시각 및 정보 구조로 분해합니다. 이를 통해 이미지가 왜 그런 방식으로 구성되었는지 정확히 이해하고, 유사한 표현 효과를 재현할 수 있도록 돕습니다. 공간 구성, 차원과 재질, 색상 계층, 글꼴과 레이아웃, 모듈 간 관계 등의 표현 요소를 분석하는 동시에 차트 인코딩, 읽기 경로, 기호의 은유, 지리적 또는 네트워크 관계까지 파악해 단순히 “어떤 스타일과 비슷한지”에 그치지 않는 분석을 제공합니다. 캔버스와 구성 논리, 시각적 계층, 텍스트 밀도, 모듈 토폴로지, 데이터와 관계를 표현하는 방식, 이미지 속 서사 흐름을 아우르는 매개변수화된 시각 구조 해석 결과를 제공합니다. 통계 차트, 지도 또는 관계 네트워크의 경우 데이터가 색상, 위치, 크기, 연결선과 노드 등의 시각 변수로 어떻게 매핑되는지에 초점을 맞춥니다. 복잡한 주제도에서는 도형, 텍스트와 은유 체계가 서로 어떻게 협력하는지 한층 더 체계적으로 정리합니다. 이러한 분석을 바탕으로 정보 구조 재현, 시각 연구, 디자인 레퍼런스, 브랜드 콘텐츠 탐색과 콘셉트 이미지 제작에 활용할 수 있는 상세하고 체계적인 영어 이미지 생성 프롬프트를 만듭니다. 기존 이미지를 제공하든 주제와 시각적 방향에 대한 구상을 설명하든, 막연한 스타일 묘사가 아닌 구조 수준의 재현에 더 가까운 프롬프트를 얻을 수 있습니다.
EvidenceGraph｜검증가능한 연구 지식 그래프
논문·PDF·기사·링크를 업로드해 출처·증거가 있는 대화형 연구 그래프 생성
설명
자료가 많을수록, 요약보다 어려운 것은 개념·인물·사건·증거 간의 관계를 파악하는 일입니다. EvidenceGraph는 논문, PDF, 기사, 회의록 또는 여러 링크를 읽고 개체와 관계를 자동으로 추출하며, 중복 개념을 병합하고, 충돌하는 정보를 표시한 뒤, 드래그, 확대·축소, 검색, 필터링이 가능한 대화형 연구 그래프를 생성합니다. 일반 마인드맵과 달리, 각 핵심 노드와 관계에는 출처 번호, 증거 설명, 신뢰도가 포함됩니다. 노드를 클릭하면 해당 노드가 그래프에 나타난 이유를 확인할 수 있어, 보기에는 그럴듯하지만 검증할 수 없는 관계망을 피할 수 있습니다. 한 번 실행으로 제공되는 결과물: - 인터랙티브 단일 파일 HTML - 고해상도 PNG / SVG 정적 이미지 - 편집 가능한 Mermaid 코드 - 구조화된 JSON 데이터 - 출처 및 충돌 목록 연구자, 학생, 교사, 제품 관리자, 컨설턴트, 투자 리서처, 방대한 자료를 처리해야 하는 지식 근로자에게 적합합니다.
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전체 보기지식 그래프 엔진
텍스트, 파일 또는 주제에서 다섯 가지 그래프(지식 그래프, 마인드맵, 개념도, 순서도/아키텍처 다이어그램, 관계도)를 자동으로 구축하고, 최고 수준의 대화형 웹페이지, 정적 이미지 및 시각화 코드를 제공하는 올인원 솔루션입니다. 지식 그래프 엔지니어링과 정보 시각화 모범 사례를 결합하여 세분성 동적 제어, 모호성 제거 및 중복 제거, 다중 소스 교차 검증을 지원합니다. 텍스트, 파일, 심지어 한 가지 생각까지 드래그 가능하고 확대/축소 가능하며 검색 가능한 대화형 지식 그래프로 순식간에 변환하고, 한 번의 클릭으로 고화질 이미지와 즉시 사용 가능한 코드를 내보냅니다. 이것은 여러분이 경험하지 못한 지식 시각화 '올인원' 엔진입니다. 🧠 '지식 그래프 엔진'이란 무엇인가요? 이는 여러분이 보아온 단순한 그림 도구가 아니라, 브라우저 속에 숨겨진 지식 엔지니어이자 시각화 전문가입니다. 교재 한 단락, 논문 한 편, PDF 하나, 또는 키워드 하나만 주면 자동으로 다음을 수행합니다: 🔍 핵심 개체를 추출하고 심층 관계를 정리합니다 🧱 구조화된 그래프 JSON(지식 그래프/마인드맵/개념도/순서도/관계도)을 구축합니다 🎨 세 가지 최고 형태로 출력: 대화형 웹페이지 + 고화질 정적 이미지 + Markdown/Mermaid/Graphviz 코드 이제 정보 정리는 더 이상 수동으로 상자를 그리는 것이 아니며, 지식 표현은 더 이상 단순한 정적인 그림이 아닙니다. ⚡ 왜 '최고'라고 할까요? 1. 완전 자동 '텍스트에서 그래프로' 파이프라인 모델링 언어를 배울 필요 없고, 수동으로 노드와 연결선을 정의할 필요 없습니다. 내용을 입력하기만 하면 엔진이 자동으로 그래프 유형을 판단합니다: 학문 지식 체계? → 의미가 풍부한 지식 그래프 생성 독서 노트 분석? → 계층이 명확한 마인드맵 생성 프로세스와 의사 결정? → 분기가 있는 순서도/아키텍처 다이어그램 생성 인물 관계망? → 다차원 관계도 생성 주제어 하나만 던져도 스스로 자료를 수집하고 내용을 보완한 후 그래프를 출력합니다. 2. 올인원 출력, 모든 사용 사례를 포괄 🖱️ 대화형 D3.js 웹페이지: 노드 드래그, 휠 확대/축소, 클릭 세부 정보 팝업, 관련 경로 강조 표시, 키워드 검색... 살아있는 지도를 조작하는 것처럼. 단일 파일 HTML, 백엔드 없음, 모든 페이지에 직접 삽입하거나 누구에게나 보낼 수 있습니다. 🖼️ 고화질 정적 그래프: 힘 기반 레이아웃, 색상 분류, 논문 그림, PPT 발표, 교재에 직접 사용 가능, 모든 레이블이 선명하게 읽힐 정도로 깔끔합니다. 📜 시각화 코드: Mermaid 및 Graphviz 소스 코드를 동시에 생성, 개발자는 문서, wiki, Notion에 직접 넣고 무한히 확장할 수 있습니다. 3. 최고의 사용자 경험 디자인 🎨 색상은 개체 유형별로 자동 매핑, 계층은 노드 크기로 직관적으로 표현 🔗 관계 레이블이 곡선에 직접 표시되어 '포함', '초래', '지지'를 한눈에 이해 💡 노드를 클릭하면 관련 없는 부분이 자동으로 희미해져 사고 경로에 집중 🔄 레이아웃 재설정, 검색 위치, 확대/축소 및 이동... 모든 작업이 매끄럽게 4. '폭'과 '깊이'를 모두 갖춘 엔지니어링 지혜 개체 모호성 제거 및 중복 제거에서 다중 소스 교차 검증까지, 계층 세분성 제어에서 교차 도메인 연결을 지원하는 점선 연결까지 — 그 뒤에는 지식 그래프 엔지니어링의 모범 사례가 있으며, 장난감이 아닌 생산성 도구입니다. 👥 누가 가장 필요로 할까요? 교사 및 교육 콘텐츠 제작자 전체 교재의 장을 대화형 지식 지도로 바꾸어, 학생들이 클릭 한 번으로 개념 연관성을 이해합니다. 연구원 및 학생 논문 문헌 리뷰가 더 이상 글자 나열에 그치지 않고, 한 장의 그림으로 수십 편의 논문 이론적 흐름을 정리합니다. 제품 관리자 및 기업 아키텍트 시스템 아키텍처, 비즈니스 프로세스, 기능 분해를 즉시 아키텍처 다이어그램으로 생성하여 커뮤니케이션 효율이 두 배가 됩니다. 독서가 및 평생 학습자 노트가 더 이상 개요에 그치지 않고 탐색 가능한 사고 네트워크가 되어, 지식이 진정으로 '함께 자라도록' 합니다. 🚀 이제 여러분의 지식을 '살아나게' 하세요 내용을 주면 통찰을 제공합니다. 주제를 주면 체계를 제공합니다. 요구를 주면 웹페이지, 이미지, 코드의 완전한 결과물을 제공합니다. 이는 단순한 기능이 아니라 정보를 인지 차원으로 끌어올리는 워크플로우입니다. '지식 그래프 엔진'이 여러분의 사고 확장이 되어, 전문성을 시각화하고 모든 수용자의 '아하 순간'에 도달하게 하세요. —— 오늘부터 그래프를 '그리는' 것이 아니라 '생성'합니다.
연구여러 입력 소스 원클릭 마인드맵 2.0
복잡한 문서, 웹페이지 또는 긴 텍스트를 원클릭으로 구조가 명확한 시각적 마인드맵으로 변환합니다. 학술 논문, 강의 자료, 기술 문서 등 어떤 입력이든 핵심 주제와 다단계 지식 포인트를 지능적으로 추출하여 논리적 흐름을 빠르게 파악할 수 있도록 도와줍니다. 입력 소스에 대한 심층 콘텐츠 분석을 통해 챕터 구조와 핵심 세부 사항을 자동으로 인식하고, 체계적인 지식 구조를 생성합니다. 이 도구는 전문적인 교육용 트리 다이어그램(PlantUML 형식)과 직관적인 중심 방사형 다이어그램(Mermaid 형식)을 포함한 다양한 스타일의 다이어그램 생성을 지원합니다. 브라우저에서 바로 볼 수 있는 SVG 이미지와 함께 해당 소스 코드 파일도 얻을 수 있습니다. 즉, 결과를 빠르게 미리 볼 수 있을 뿐만 아니라 소스 코드를 XMind, FreeMind 또는 Markdown 편집기에 가져와 2차 편집과 심화 가공을 할 수도 있습니다. PDF, Word, 텍스트 파일을 업로드하거나 웹 링크를 제공하기만 하면 대량의 정보를 시각적 지식 그래프로 전환할 수 있습니다. 학습 노트 정리, 논문 구조적 읽기, 브레인스토밍 발표 등 다양한 시나리오에 매우 적합하며, 지식 정리와 공유를 더 효율적이고 전문적으로 만들어 줍니다.
9차원 시각 구조 해석 엔진
단일 또는 여러 장의 인포그래픽, 데이터 시각화, 순서도, 타임라인, 지도, 지식 그래프와 조직도를 재사용 가능한 시각 및 정보 구조로 분해합니다. 이를 통해 이미지가 왜 그런 방식으로 구성되었는지 정확히 이해하고, 유사한 표현 효과를 재현할 수 있도록 돕습니다. 공간 구성, 차원과 재질, 색상 계층, 글꼴과 레이아웃, 모듈 간 관계 등의 표현 요소를 분석하는 동시에 차트 인코딩, 읽기 경로, 기호의 은유, 지리적 또는 네트워크 관계까지 파악해 단순히 “어떤 스타일과 비슷한지”에 그치지 않는 분석을 제공합니다. 캔버스와 구성 논리, 시각적 계층, 텍스트 밀도, 모듈 토폴로지, 데이터와 관계를 표현하는 방식, 이미지 속 서사 흐름을 아우르는 매개변수화된 시각 구조 해석 결과를 제공합니다. 통계 차트, 지도 또는 관계 네트워크의 경우 데이터가 색상, 위치, 크기, 연결선과 노드 등의 시각 변수로 어떻게 매핑되는지에 초점을 맞춥니다. 복잡한 주제도에서는 도형, 텍스트와 은유 체계가 서로 어떻게 협력하는지 한층 더 체계적으로 정리합니다. 이러한 분석을 바탕으로 정보 구조 재현, 시각 연구, 디자인 레퍼런스, 브랜드 콘텐츠 탐색과 콘셉트 이미지 제작에 활용할 수 있는 상세하고 체계적인 영어 이미지 생성 프롬프트를 만듭니다. 기존 이미지를 제공하든 주제와 시각적 방향에 대한 구상을 설명하든, 막연한 스타일 묘사가 아닌 구조 수준의 재현에 더 가까운 프롬프트를 얻을 수 있습니다.
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