docs: 지식 그래프 README 로빙 프로젝트 반영 방안 추가

- 지능형 모니터링 및 근본 원인 분석
- 시맨틱 검색 및 질의응답 시스템
- AI 에이전트 핵심 지식 베이스

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research/knowledge_graph/README.md

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 8.  [Entity-Relation Extraction as Multi-turn Question Answering (2019)](./papers/2019_li_er_as_qa.md)
 9.  [A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications (2020)](./papers/2020_ji_kg_survey.md)
 10. [Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap (2023)](./papers/2023_pan_unifying_llms_and_kgs.md)
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+## 로빙(robeing) 프로젝트 반영 방안
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+본 리서치에서 다루는 지식 그래프 구축 기술은 로빙 프로젝트의 데이터 처리 및 활용 방식을 고도화하는 데 다음과 같이 기여할 수 있습니다.
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+*   **지능형 모니터링 및 근본 원인 분석:** `robeing-monitor`가 수집하는 로그, 메트릭 데이터와 시스템 아키텍처 정보를 지식 그래프로 통합합니다. 이를 통해 장애 발생 시, 분산된 시스템 전반의 인과 관계를 신속하게 추적하여 근본 원인을 특정하고 분석 시간을 단축할 수 있습니다.
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+*   **시맨틱 검색 및 질의응답 시스템:** 프로젝트의 방대한 문서(DOCS), 코드, 이슈 트래커, 로그 데이터를 지식 그래프로 변환합니다. 개발자나 운영자는 "지난주 게이트웨이에서 가장 많이 발생한 에러 타입은?"과 같은 자연어 질문으로 원하는 정보를 즉시 얻을 수 있습니다.
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+*   **AI 에이전트의 핵심 지식 베이스:** 구축된 지식 그래프를 `skill-*` 에이전트들의 장기 기억(Long-term Memory)으로 활용합니다. 에이전트는 이 지식 베이스를 바탕으로 시스템 상태를 정확히 인지하고, 더 복잡한 추론과 자율적인 문제 해결 작업을 수행할 수 있습니다.