AI가 업무를 이해하는 기반, 온톨로지
기반 모델은 누구나 같은 것을 씁니다. 차이는 기업의 데이터와 업무 지식을 AI가 근거로 쓸 수 있는 구조로 만드는 데서 납니다. 모믹은 온톨로지로 데이터의 의미와 관계, 업무 규칙과 실행 권한까지 정의합니다.
왜 온톨로지인가
모델은 같아지고, 데이터가 차이를 만듭니다
기반 모델의 성능은 빠르게 평준화되고 있습니다. 경쟁력은 기업 고유의 데이터와 실무 지식을 AI가 얼마나 정확하게 쓰느냐에서 갈립니다.
PoC에서 멈추는 이유는 맥락입니다
시스템마다 용어와 구조가 달라 AI가 업무 상황을 종합하지 못합니다. 검색과 요약을 넘어서려면 데이터의 의미와 관계를 먼저 정의해야 합니다.
답에는 근거가 있어야 합니다
온톨로지로 연결한 데이터는 답이 어디서 왔는지 따라갈 수 있습니다. 근거가 부족하면 추측하지 않고 추가 정보를 요청하거나 답을 보류하게 설계합니다.
온톨로지란
온톨로지는 업무에 등장하는 대상과 관계, 그리고 그 위에서 할 수 있는 행동을 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 정의한 지식 모델입니다. 테이블과 컬럼에 이름을 붙이는 수준을 넘어, 어떤 조건에서 누가 무엇을 할 수 있는지까지 담습니다.
객체(Object)
설비, 주문, 고객, 문서처럼 관리하는 대상입니다.
속성(Property)
상태, 수량, 제조사처럼 객체가 가진 정보입니다.
관계(Relationship)
주문과 설비, 생산 경로와 품질 기록처럼 객체 사이의 연결입니다.
행동(Action)
조건과 권한에 따라 실행할 수 있는 업무와 후속 조치입니다.
지식 그래프가 연결된 데이터 자체라면, 온톨로지는 그 연결을 정의하고 관리하는 규칙과 의미 체계입니다.
온톨로지 서비스
온톨로지 기반 지식 그래프 구축
업무 개념과 관계를 기준으로 데이터를 연결해, 질의하고 추론하고 근거를 따라갈 수 있는 지식 그래프를 만듭니다.
시맨틱 데이터 통합
ERP, MES 같은 기존 시스템은 그대로 두고 그 위에 의미 계층을 더해, 서로 다른 데이터를 공통 개념으로 묶습니다.
온톨로지 데이터 모델링
부서마다 다른 용어를 하나로 맞추고, 원천 스키마를 분석해 만든 모델 초안을 현업과 함께 다듬습니다.
구축 방식
- 1
과제 정의
데이터 통합부터 시작하지 않습니다. 해결할 업무 문제와 성공 기준을 먼저 정하고 필요한 데이터만 범위에 넣습니다.
- 2
데이터 정비
흩어진 원천 데이터를 데이터 웨어하우스로 모아 표준화하고 정제합니다. 기존 시스템은 교체하지 않고 어댑터로 연결합니다.
- 3
용어·개념 모델링
부서마다 다른 용어를 하나로 맞추고, 정비한 데이터 구조를 분석해 객체, 속성, 관계, 행동 모델 초안을 빠르게 만듭니다.
- 4
현업 검증
자동으로 만든 모델을 현업 전문가가 검토하고 예외, 권한, 실행 조건을 보완합니다.
- 5
AI 연계·운영
지식 그래프 위에 질의, 검색, 업무 도구를 연결합니다. 모델 버전과 운영 책임자를 정해 고객이 직접 유지보수할 수 있게 합니다.
AI에게 일을 맡기는 원칙
AI가 조회를 넘어 실행까지 맡으면 통제 장치가 성능만큼 중요해집니다. 모믹은 아래 원칙을 설계 단계부터 반영합니다.
틀리면 안 되는 일은 결정적으로
금액 계산이나 시스템 입력처럼 정확해야 하는 처리는 API와 규칙으로 실행하고, 판단과 예외 처리를 AI에 맡깁니다.
최소 권한과 사람의 승인
에이전트가 접근할 데이터와 도구를 업무 범위로 제한하고, 되돌리기 어려운 단계는 담당자가 승인한 뒤 실행합니다.
프롬프트 밖의 통제와 기록
지시문에만 기대지 않고 AI 외부에서 접근을 검증합니다. 조회, 판단, 실행 이력을 남겨 감사와 원인 추적이 가능하게 합니다.
기대 효과
성과는 사용 횟수보다 업무시간 절감, 처리 성공률, 답변 정확도로 측정합니다.
근거를 추적할 수 있는 답변
답이 어떤 데이터와 관계에서 나왔는지 확인할 수 있어 업무 판단에 바로 쓸 수 있습니다.
PoC를 넘어 운영으로
좁은 과제에서 성과를 검증한 뒤, 같은 모델 위에서 유사 업무로 넓히고 분석에서 예측과 최적화로 깊이를 더합니다.
업체에 묶이지 않는 지식 자산
표준 기술과 버전 관리로 모델을 투명하게 남겨, 업무 규칙이 바뀌어도 고객이 직접 고치고 검증할 수 있습니다.
기술 요소
표준 기술
RDF
주어, 서술어, 목적어의 트리플로 데이터를 표현하는 W3C 표준 데이터 모델입니다.
OWL
클래스, 속성, 제약 조건으로 온톨로지를 정의하는 W3C 표준 언어입니다.
SPARQL
RDF 데이터를 조회하고 갱신하는 W3C 표준 질의 언어입니다.
지식 그래프 저장소
트리플 스토어(RDF Triple Store)
RDF 트리플을 저장하고 SPARQL 질의에 응답하는 그래프 저장소입니다.
프로퍼티 그래프 데이터베이스(Property Graph Database)
노드와 관계에 각각 속성을 붙여 저장하는 그래프 데이터베이스입니다.
AI 연계
GraphRAG
지식 그래프의 관계를 따라 근거를 찾아 LLM 답변에 함께 제공하는 검색 증강 방식입니다.
MCP(Model Context Protocol)
AI 에이전트가 사내 시스템의 조회·실행 기능을 표준 방식으로 호출하게 하는 프로토콜입니다.
적용 가능 시나리오
온톨로지를 적용할 수 있는 대표적인 업무 예시입니다. 실제 고객 사례가 아니라 적용 방식을 설명하기 위한 시나리오입니다.
제조 품질 원인 추적
설비, 생산 경로, 품질 기록을 관계로 연결해, 불량이 나면 관련 설비와 주문을 따라가며 원인 후보를 좁힙니다.
근거를 제시하는 사내 AI 질의
규정, 문서, ERP 데이터를 개념으로 연결해, 시스템 화면을 직접 찾던 질문에 출처와 함께 답합니다.
의사결정 시뮬레이션
주문, 재고, 생산의 관계 위에서 조건을 바꿔 보며 결정이 미칠 영향을 실행 전에 확인합니다.