🕸️ Graphviz Visualization MOC

1. 프로젝트 목적 (Purpose)

• Visual Knowledge Topology: 텍스트로만 존재하는 복잡한 지식 네트워크나 문장의 논리 구조를 ‘점(Node)’과 ‘선(Edge)’으로 시각화하여 정보의 흐름을 직관적으로 파악.
• Automated Logic Mapping: AI가 분석한 데이터(예: Text DNA)를 DOT 언어로 변환하여 구조화된 다이어그램을 자동 생성.

2. 주요 시각화 영역

• Second Brain Neural Map: [[00 Brain Kernel/01_Master_Routing|Master Routing]]과 개별 프로젝트 간의 연관성을 거대 그래프로 시각화.
• Sentence Logic Flow: 문장의 주어/동사/수식어 관계를 계층적 트리 구조(Tree Structure)로 표현하여 구문 학습 보조.
• Process Automation Flow: [[05 Projects/AI_Publisher/PUBLISHER_MASTER_CONTROL|Multi-agent Workflow]]의 단계적 실행 순서를 순서도(Flowchart)로 시각화.

3. 기술 스택 및 라이브러리

• Engine: Graphviz (DOT language).
• Integration: Python Graphviz wrapper 또는 JavaScript (d3-graphviz)를 통한 웹 인터페이스 연동.
• Obsidian Plug: 옵시디언 내 그래프 뷰(Graph View)보다 더 정밀한 다이어그램 생성용으로 병행 활용.

4. 리소스 및 경로

• Source Code Path: F:/graphviz
• Visualization Example: [[07 Resources/AI Case Library/Case_004_RoutingGen_Logic|Workflow Logic Diagram]]

Status Note: 복잡한 사고 구조의 가시화 엔진 구축 완료. 텍스트 데이터를 시각적 인사이트로 전환하는 ‘지능형 도식화 시스템’으로 운용 중.

🕸️ Tapestry: Related Knowledge

• [[graphviz]]