| 1부 : AI전환에 ontology가 필요한 이유 2부 : 온톨로지와 그래프 기술: SKAI의 AI 시대 혁신 솔루션 - 온톨로지와 그래프 기술의 기본 개념과 SKAI의 접근 방식 소개 3부 : 객체 중심의 사고 체계 구현 – 온톨로지가 어떻게 인간의 사고방식을 데이터 모델로 변환하는지, 실제 적용 사례를 이용하여 설명 4부 : 직관적인 데이터 해석과 탐색 – 그래프 시각화를 통한 데이터 탐색의 이점과 SKAI의 솔루션 소개 5부 : OGDB(Object Graph Database) 구현으로 확장성 확보 - SKAI만의 차별화된 기술인 OGDB 개념과 GenAI 시대에서의 의미 설명 |
AI 시대, 왜 온톨로지가 필요할까요?
요즘 기업들이 인공지능(AI)을 도입한다는 이야기를 자주 듣게 됩니다. 그런데 AI 도입과 함께 "온톨로지(Ontology)"와 "지식그래프(Knowledge Graph)"라는 생소한 단어들도 많이 등장하고 있습니다.
이것들이 무엇이고 왜 AI 전환 시대에 중요한지 궁금하시죠? 오늘은 이 개념들에 대해 쉽게 알아보려고 합니다.
온톨로지란? 세상을 정리하는 분류 체계입니다.
온톨로지라는 단어가 어렵게 느껴지시나요? 쉽게 말하면 '세상의 모든 것을 체계적으로 정리하는 방법'이라고 생각하시면 됩니다.
마트에 가본 적 있으시죠? 마트에서는 상품들이 체계적으로 정리되어 있습니다. 과일 코너, 육류 코너, 생활용품 코너 등으로요. 그런데 재미있는 사실은 같은 상품이라도 마트마다 분류 방식이 조금씩 다르다는 거예요.
온톨로지는 이런 다양한 분류 방식을 하나로 통합하는 '지도'라고 생각하시면 됩니다. AI가 다양한 정보를 올바르게 이해하려면 이 '지도'가 꼭 필요합니다.
지식그래프: 온톨로지를 시각화한 연결망
온톨로지와 밀접하게 관련된 개념이 바로 '지식그래프'입니다. 지식그래프는 온톨로지를 구현 하는 기술로서 실제 데이터와 개념들을 연결한 거대한 네트워크라고 생각하시면 됩니다.
가족관계를 생각해보세요. "할머니-아버지-나"의 관계, "이모-사촌" 관계처럼 사람들은 서로 다양한 관계로 연결되어 있죠. 지식그래프는 이런 연결 관계를 컴퓨터가 이해할 수 있게 그려놓은 것입니다.
다음과 같이 사물, 인물, 장소 등의 정보 간의 관계를 시각화한 것이 바로 지식그래프를 활용한 대표적인 예입니다. AI는 이런 지식그래프를 통해 "이 작품은 어떤 작가가 어디에서 만든거지?와 같은 질문에 답할 수 있게 됩니다.
다양한 분류 체계를 통합해 AI가 더 똑똑해집니다
생각해보세요. 여러분이 "오늘 저녁에 샐러드용 채소 추천해줘"라고 AI에게 물어봤다면, AI는 토마토를 추천 목록에 포함시켜야 할까요? 또 "파스타용 과일 소스 추천해줘"라고 물어본다면, 토마토를 추천해야 할까요?
온톨로지와 지식그래프가 없다면 AI는 혼란스러울 겁니다. 하지만 이 두 가지가 있다면, AI는 토마토가 식물학적으로는 '과일'이지만 요리에서는 '채소'로도 사용된다는 것을 알게 됩니다. 그래서 두 질문 모두에 토마토를 적절하게 고려할 수 있게 되는 거죠.
이처럼 온톨로지와 지식그래프는 AI가 세상의 다양한 관점과 맥락을 이해하도록 도와줍니다. 단어나 개념이 여러 의미를 가질 수 있고, 상황에 따라 다르게 해석될 수 있다는 것을 AI에게 알려주는 거예요.
의료 정보도 통합해서 더 정확한 진단을 돕습니다
병원에 가보신 적 있으시죠? 같은 질병도 병원마다, 부서마다 다른 이름으로 부르는 경우가 많습니다.
예를 들어, 심장 질환의 일종인 '심근경색'은 의사들이 진료할 때는 이 이름을 쓰지만, 의무기록 시스템에는 영어 약자 'MI'로, 보험청구 시스템에는 'I21.9'라는 코드로 입력되기도 합니다. 환자 입장에서는 그냥 "심장마비"라고 부르고요.
온톨로지와 지식그래프는 이 모든 다른 표현들이 사실은 '같은 질병'을 가리킨다는 것을 AI에게 알려줍니다. 이렇게 하면 의료 AI 시스템은 어떤 용어를 사용하든 같은 질병으로 인식하고, 더 정확한 진단을 지원할 수 있습니다.
AI전환(AIX) 시대에는 개인정보도 더 안전하게 보호해야 합니다.
기업이 AI전환(AIX)하면서 많은 데이터를 다루게 되는데, 이 과정에서 개인정보 유출 같은 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 온톨로지는 이런 위험을 줄이는 데도 도움이 됩니다.
가령, 우리의 개인정보에는 어떤 것들이 있을까요? 주민등록번호, 전화번호, 주소, 생년월일, 이메일 등이 있죠. 온톨로지는 이런 정보들이 '개인식별정보'라는 범주에 속한다고 AI에게 알려줍니다. 그러면 AI는 이런 정보들을 자동으로 인식하고 특별히 보호하는 조치를 취할 수 있게 됩니다.
또한 "평일 저녁 시간에 갑자기 해외에서 거액이 결제되는" 패턴이 '사기 의심 행위'라고 온톨로지에 정의해두면, AI는 이런 상황을 즉시 감지하고 알림을 보낼 수 있습니다. 이런 방식으로 온톨로지는 AI 전환 과정에서 발생할 수 있는 보안 위험을 줄이는 데 기여합니다.
xAI: AI 경험을 향상시키는 지식그래프의 역할
최근에는 xAI(Experience AI)라는 개념이 주목받고 있습니다. XAI는 사용자가 AI와 상호작용하는 경험의 질을 의미하는데, 온톨로지와 지식그래프는 이 경험을 크게 향상시킵니다.
자율주행 자동차를 예로 들어볼까요? 자율주행 시스템이 갑자기 급제동을 했다면, 우리는 왜 그랬는지 알고 싶을 겁니다. 지식그래프를 활용한 xAI는 "전방에 횡단보도가 있고, 어린이가 달려나올 가능성이 있어 안전을 위해 속도를 줄였습니다"와 같이 사용자가 이해할 수 있는 설명을 제공할 수 있습니다.
xAI의 핵심은 AI의 판단을 사람이 이해할 수 있게 만드는 것입니다. 온톨로지와 지식그래프는 AI의 의사결정 과정을 명확한 개념과 관계로 표현함으로써, 사용자가 AI를 더 신뢰하고 효과적으로 활용할 수 있게 돕습니다.
대화형 AI도 온톨로지로 더 지능적으로 만들 수 있습니다
대화형 AI 비서나 고객 서비스 챗봇을 생각해보세요. 이런 AI가 정확한 답변을 하려면 사용자의 질문 맥락을 제대로 이해해야 합니다.
예를 들어, 제조 공장에서 "최근 제품 불량률이 왜 높아졌을까요?"라고 AI에게 물어본다고 생각해보세요. 온톨로지와 지식그래프가 없는 AI는 단순히 '불량'이라는 단어와 관련된 정보만 찾을 수 있습니다.
하지만 온톨로지와 지식그래프가 있는 AI는 불량과 연관된 '원자재 변경', '기계 점검 일정', '작업자 교대 패턴', '계절적 요인', '온도 변화' 같은 관련 요소들을 자동으로 찾아낼 수 있습니다. 이렇게 더 폭넓은 정보를 바탕으로 AI는 더 정확하고 유용한 답변을 제공할 수 있게 됩니다.
정리: AI 전환 시대의 필수 요소, 온톨로지와 지식그래프
온톨로지와 지식그래프는 어려운 기술 용어가 아니라, 기업과 조직이 AI 시대로 성공적으로 전환하기 위한 필수 요소입니다. 이들은 AI가 우리 세상을 더 정확하게 이해하도록 돕는 '지능형 지도'의 역할을 합니다.
기업들이 AI 전환을 추진할 때 가장 어려운 과제 중 하나는 기존의 다양한 시스템과 데이터를 어떻게 AI가 이해할 수 있는 형태로 변환할 것인가 하는 문제입니다. 온톨로지와 지식그래프는 이 문제의 해결책이 될 수 있습니다.
SKAI의 지식그래프 온톨로지 솔루션은 기업들이 AI 전환 과정에서 겪는 여러 어려움을 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이는 단순히 새로운 기술을 도입하는 것이 아니라, 기업의 소중한 지식과 경험을 체계화하고 AI가 활용할 수 있게 만드는 혁신적인 방법입니다.
AI 시대에는 데이터의 양보다 데이터를 얼마나 잘 이해하고 연결하는지가 더 중요해지고 있습니다. 온톨로지와 지식그래프는 바로 이 '연결과 이해'의 핵심 열쇠가 되어, 기업의 AI 전환을 성공으로 이끌 것입니다.