본 논문은 지식 그래프의 불완전성을 해결하고 지식 검색을 향상시키는 기술인 지식 그래프 임베딩(KGE)에 대해 다룹니다. 기존 KGE 모델의 한계점으로 온톨로지, 특히 속성 간의 관계를 충분히 활용하지 못하는 점을 지적합니다. 이 연구는 속성 간의 관계를 포함하는 잘 정의된 온톨로지를 가진 지식 그래프를 위해 설계된 KGE 모델인 TransU를 제안합니다. TransU는 속성을 엔티티의 하위 집합으로 취급하여 통합된 표현을 가능하게 합니다. 표준 데이터셋과 실제 데이터셋을 사용한 실험 결과를 제시합니다.
