본 연구는 인간 전문성의 핵심인 암묵적 지식을 포착하고, 형식화하며, 재사용 가능한 형태로 만드는 데 어려움을 겪는 문제를 다룹니다. 제안하는 신경-기호 프레임워크는 논리 강화 생성과 능동 추론 방식을 결합하여 온톨로지 기반 지식 그래프를 구축합니다. 제조업의 지식 이전 사례 연구에서 제안하는 방법이 완전성과 의미 품질을 향상시키는 것으로 나타났습니다.