네. 이번 시간에는 구독자분들께서 요청해 주신 온톨로지 5분 안에 설명을 해 보도록 하겠습니다. 요게 좀 어려워 가지고 저도 쉽게 풀어내느라 애를 먹었는데요.

실제 결과까지 실습을 한번 해 볼게요.

여러분들 온톨로지라는 단어 주로 팔란티어 투자할 때 많이 들어보셨거나 아니면은 요즘 뭐 AI LM 이런 거 통해서 온톨로지 적용하면 회사에 좋다더라 이런 문구 때문에 궁금하실 텐데요.

제가 오늘 간단하게 알려 드리도록 하겠습니다. 자, 온톨로지를 이런 그래프라고 착각하시는 분들이 많아요.

요게 이제 가상 배송 회사의 산 문서와 데이터를 AI로 읽어서 만든 거거든요. 지금 노드 34개와 관계이 선이 관계인데 32개가 생겼어요.

근데 이거 자세히 보면 요런 식으로 지금 같은 사람인데 세 번 등장하죠. 이렇게 중복 같은게 전혀 처리가 되지 않은 모습입니다.

그래서 요런 그래프는 그냥 그래프지 온톨로지가 아니에요. 그럼 온톨로지는 뭐냐? 온톨로지는 이제 쉽게 말하면 업무 규칙표 이런 거라고 보시면 돼요.

어떤 용어를 사용하고 어떤 규칙을 적용할지 그런 거를 회사에 정해둔 모델이라고 보시면 됩니다.

그래서 그냥 그래프만 있다고 해서 온톨로즈가 될 수가 없죠. 왜냐면 의미와 규칙을 정하지 않았기 때문에.

그래서 실제로 한번 보면 여기 지금 보면 고객, 주문 라이더, 허브 이렇게 있죠. 얘네들은 대상이에요.

대상. 그다음에 여기 화살표 중간이 있는데 중간 요게 이제 연결 관계입니다. 연결 관계. 고객이란 대상은 주문이란 대상을 접수라는 연결 관계로 표시할 수 있고 또 이런 방향성도 나타낼 수가 있죠.

요거 반대 방향으로 주문이 고객을 접수할 순 없잖아요. 방향성도 저희가 나타낼 수가 있습니다.

주문을 라이더라는 대상에게 배정하고 요런 연결 관계를 이렇게 표시할 수가 있고 액션이라고 있는데 액션은 뭐냐? 방금처럼 연결 관계를 배정하는 행동 그거를 액션이라 불러요.

액션. 그러니까 요거는 접수라는 액션을 한 결과물이 이런 식으로 오브젝트, 링크 오브젝트 이런 식으로 나오는 거겠죠?

그다음에 마지막에 펑션 있어요. 펑션. 펑션은 뭐냐? 이렇게 정의된 온톨로지 바탕으로 김철수 라이더가 이번 달에 주문 몇 개 했어?

이렇게 조회하는 함수들. 그런 걸 이제 펑션이라고 합니다. 이런 거 사용하면 이번 허브에서 몇 건했는지, 한불액은 얼마인지 이런 것들, 이런 것들을 조회할 수가 있게 되는 거예요.

또 다른 비유로는 족보, 족보를 들 수가 있는데 예를 들어 아버지의 형은 큰아버지라고 부른다.

이모의 남편은 이모부라고 부른다. 이런 거 이런 규칙을 저희 온톨로지라고 생각을 하는 겁니다. 그런데 실제 현실 예시를 들어 볼 수가 있겠죠.

철수의 큰아버지는 영수다. 이런 식으로.

요걸 이제 저희 지식 그래프라고 부르는 거예요. 이건 이제 개념적인 거고 그걸 실제 현실에 적용한 거를 지식 그래프라고 부른다고 보시면 됩니다.

요 온톨로지를 쓰면 좋은 점은 모든 팀이 같은 뜻 주문이 뭐고 접수가 뭐고 환불이 뭐고 이런 용어를 서로 다르게 쓰는 경우가 없겠죠.

그리고 라이더는 주문권을 배송할 수가 있는데 주문권은 라이더를 배송할 수가 없죠. 그런 관계도 명확하게 정의를 하고 마지막에 실제로 저희 지식 그래프에 들어 있는 데이터들이 온톨로지를 따르고 있는지 검사를 할 수도 있어요.

그래서 저희가 실습은 어떤 걸 해 볼 거냐면요.요 온톨로지를 한번 적용을 해 볼 거거든요.요 관계 허용 관계를 한번 만들어 볼 건데 아까 이렇게 복잡했던 관계가 허용 관계 제대로 적용해서 하면 이런 식으로 바뀌어요.

좀 더 간단해졌죠. 그런데 아직도 문제가 있습니다. 보면 아직도 최민수, 최민수, 김철수, 김철수 이런 애들 여기 중복이 아직 존재하거든요.

주문도 샵 천일과 천일 이런 중복이 존재하고 이런 거는 왜 그러냐면 저희가이 둘이 같은 건지 동명 이인인지 구별하기가 힘들어서 그래요.

김철수 두 명이 있다고 하면 그 둘이 같은 사람인지 어떻게 알죠?

그 둘의 아이디, 현실 세계에서 아이디는 주민 등록 번호예요. 그 주민 등록 번호가 같으면 둘을 같은 사람으로 판단하는데 주민 등록 번호가 다르면 아,이 둘은 이름만 같은 동명 이인이구나 이렇게 판단을 하겠죠.

그래서 이런 해소 절차는 저희가 직접 넣어 줘야 됩니다. 그래서 온톨로지를 구축했다고 모두가 잘 돌아가는게 아니라 저희가 이런 아이디 이런 것도 부여하고 사람이 개입해야 되는 것들도 있는 거예요.

그건 저희가 이런 식으로 실습 같은 걸로 해 볼 거고요. 여러분들도 팔란티어는 그럼 왜 온톨르지로 유명하냐?

요게 궁금하실 텐데요. 칼란티어에서는 이렇게 온톨로지 사용해서 어떤 회사에 대해서 디지털 트윈을 만듭니다.

디지털 트윈. 그러니까 모든 대상을 오브젝트 링크로 하고 그다음에 액션까지 실제로 스윙할 수 있게 만들어요. 아까 배송 회사라고 하면 실제 주문 같은 거를 넣어 볼 수 있게 그렇게 하는 거죠.

그래서 다음 달에 뭐 주문이 쏠릴 거 같다고 하면 미리 수많은 주문 액션들을 넣고 배송 액션들 넣어 보면서 우리 허브가 감당 가능한지 이런 것들을 미리 파악해 볼 수 있는 거예요.

팔란티어가 또 전쟁 같은 데서도 많이 쓰이잖아요. 어디에 적국 인사가 있을 것 같으니까 거기에 미사일을 날려라.

그리고 미사일 날리면 어떤 영향이 있을지 이런 것들 다 미리 예측을 할 수 있는 이유가이 디지털 트윈 요거를 엄청 정교하게 만들고 규칙이 엄청하기 때문에 현실과 비슷한 상황이 실제로 일어나고 그걸 예측할 수도 있는 겁니다.

거기다가 팔란티어는 롤까지 있어요. 역할.

역할이 있어서 이런 액션이나 펑션 요런 거를 누가 수행할 수 있는지 권한도 회사 내에서 각각 다르게 설정을 해 놓는다고 합니다. 그래서 온톨로지를 엄청 고도화해서 현실과 거의 비슷하게 만들었기 때문에 팔란티어가 유명한 거예요.

요렇게 이해하시면 되겠습니다. 그래서 최종 요약을 하자면 온톨지는 의미와 규칙이다.

의미와 규칙. 그리고 지식 그래프는 그 의미와 규칙의 현실 데이터를 한번 넣어 본 거다. 렇게 보시면 되고요 둘로 이제 완벽한게 아니라 실행 로직 요게 있어야 돼요.

그래서 지금 구성된 그래프가이 온톨로지를 제대로 따르고 있는가?

검사하고 제대로 따르고 있으면 적용하고 제대로 따르고 있지 않으면 반류하고 요런 실행 로지까지 같이 있게 된다. 요렇게 정리를 하겠습니다.

그래서 5분 요약 여기까지고요. 이걸로도 충분하다 싶으시면 구독 좋아요 누르고 다른 영상 보러 가셔도 되고요. 앞으로는이 온톨로지를 그래프에 적용해 보는 실습 한번 해 보도록 하겠습니다.

실습 들어가기 전에이 영상 제작 후원을 계속 해 주고 있는 호스팅어 광고 잠깐 하고 넘어갈게요.

저도 지금 제가 이렇게 실습하거나 제가 만든 서비스들 호스팅하거나 이런 것들 다 호스팅어로 하고 있다고 말씀드렸죠.

또 AI 비서 요런 것들도 전부 24시간 켜져 있어야 되잖아요.

호스팅어는 이렇게 24시간 켜져 있는 서버를 제공하는 호스팅 서비스라고 보시면 돼요. 나도 이렇게 24시간 켜진 원격 작업실이 필요하다 싶으신 분들은 요거 한번 보고 넘어가시면 좋을 것 같습니다.

이렇게 호스팅어.닷컴 제로초, VPS 이런 식으로 들어오시면 제 24시간 돌아가는 서비스들 전부 다 여기서 호스팅을 하고 있어요.

저는이 중에서 KBM2 정도면 딱 적당하기 때문에 KBM2로 지금 AI 비서 또는 바이브 코딩 프로덕트들을 돌리고 있고요.

제가 호스팅어랑 엄청 장기 협업을 하고 있기 때문에 항상 호스팅어에서 제 이름 제로초 이렇게 쿠폰 코드 적용을 해 주시면 10% 할인을 받으실 수 있습니다.

그다음에 도메인. 클라우드나 테크 도메인도 공짜로 지급을 하기 때문에 여러분 서비스에 도메인 붙이고 싶으신 분들은 여기서 도메인까지 공짜로 얻어 가시면 되겠죠.

제가이 호스팅어에서 AI 비서 또는 바이브 코딩하는 영상 그런 것들은 다 관련 동영상으로 링크 남겨 놨으니까 그거 참고하시면 됩니다.

네. 그래서 실습을 저희가 한번 해 볼 건데요. 저희가 온톨로지 실습을 하기 위해서는 네오 4J라는 데이터베이스가 필요해요. 거기에다가 저희는 지식 그래프 관리를 위한 그래피티라는 거를 또 같이 설치를 할 겁니다.

지식 그래프가 있다는 거는 저희 온톨로지 구현한 거에서 실제 데이터를 넣으면 지식 그래프라 그랬죠.

그렇기 때문에 네오 4J 그래피티요 조합으로 온톨로지를 저희가 흉내를 내 볼 수가 있어요. 참고로 호스팅어.

호스팅어에서도 이렇게 네오 4J가 설치되어 있는 호스팅을 제공을 하거든요. 아까랑 가격 똑같습니다.

근데 네오 4J만 미리 설치가 되어 있으니까 어차피 사용하실 분들은 더 편하게 쓰실 수가 있겠죠. 마찬가지로 뭐 이런 헤르메스, 오픈클로, 엠파앤 이런 것들이 미리 설치되어 있는 그런 호스팅들도 있어요.

링크는 고정 댓글 참고하시면 될 거 같고 저희는 실습할 때 호스팅어를 쓰지 않기 때문에 저희 로컬 도커 도커를 사용해서 한번 해 보도록 하겠습니다.

제가 여기 안에다가 네오 4J랑 그래피티 요거를 깔아뒀거든요. 그래서 요런 식으로 코드들이 있는데 여기에서 도커 컴포즈 업디 이렇게 해서 네오j 설치해 둔 거 제가 이렇게 좀 띄워 놓고 예브스크립트 이건 파이썬이에요.

파이썬 지금 세팅을 하고 있는 겁니다. 파이썬 이렇게 실행을 하고 코덱스 지금 잘 돌아가는지 한번 예 코덱스도 지금 잘 돌아가고 요런 데서 한번 이렇게 해 볼 겁니다.

어 저희가 지금요 인스트 그래피티파이 파이썬 이걸 이렇게 실행을 하면 저희 AI한테이 문서 이렇게 읽으라고 할 수가 있어요.

그러면 그래프가 만들어지겠죠? 아까 처음 보셨던요 그래프가 만들어집니다.

네. 그래서 제가 이거 한번 이렇게 돌려보면 여기 지금 아웃풋 폴더에 데이터에 이렇게 나이브 익스포트 제이슨 이런 식으로 생기네요. 한번 보자면 이런 식으로 지금 15개 전부 다 지금 들어가 있고 노드들 뭐 이런 식으로 아까 봤던 김철수 이런 사람들도 있고 역삼동 강남권 강남허브 강남허브 뭐 이런 식으로 겹치는 것들이 좀 보이죠.

김철수 이런 것들도 있고 마포 허브 막 이런 애들 저희가 아무것도 하지 않고 뽑은 거 요게 이런 결과라고 보시면 돼요.

아까 말했듯이 이렇게 겹치는 결과들도 들어 있고 그냥 단순하게 중근방으로 다 엮겨 있는 겁니다. 이제 저희가 온톨로지 규칙을 도입해서 한번이 파일을 실행을 해 볼 수가 있는데요.

여기 모드를 제가 타입드 그다음에 아웃풋을 타입드 익스포트 라이브 요런 식으로 하게끔 바꿨거든요. 요건 이제 코드를 한번 보셔야 되는데 간단하게 여기 모드가 타입드인 경우 모드가 타입등인 경우 여기기거든요.

그럴 때 제가 여기 엔티 타입, 엣지 타입, 엣지 타입 맵 이런 식으로 요런 거 정의를 해 놨어요.

이런 거 정의해 놓고 이렇게 용어 활당되다, 소속되다, 출발, 허브 이런 것들을 다 정의를 해 놨습니다. 이렇게.

그리고 주문과 라이더에는 어사인 2 라이더와 허브에는 소송 라이더. 커스터머와 오더는 주문한 거.

그다음에 오더와 허브에서는 이제 오리진 허브, 출발 허브. 요런 식으로 제가 정리를 해 놨어요. 여기 아까 봤던이 관계.이 이 관계를 파이썬으로 적어 놓고 다시 그래피티로 추출을 돌리는 겁니다.

여기에도 이렇게 돼 있는데 라이더, 커스터머, 오더, 허브 이런 식으로 오브젝트 정확하게 적어 놓고 이런 식으로 연결 관계 그런 제약들을 넣어 놨습니다.

그러고 나서 이거를 또 이렇게 실행을 해 보면 여기에 이제 타입드 익스포트라 해서 이런 거 앞부분은 다 똑같은데 여기 라벨이 붙어 있죠.

엔티 라이더. 김철수 라이더는 라이더다. 그다음에 강남 허브.

요거는 허브다. 이런 식으로 이렇게 라벨을 붙여서 저희가이 노드의 특성들 알 수가 있고 이렇게 라벨이 붙으면 저희가 라이더랑 뜬금없이 고객을 엮거나 그런 거를 하지 않을 수 있겠죠.

커스터머도 여기 예, 이런 식으로 있거든요. 그래서 갑자기 라이더가 커스터머를 주문한다거나 이런 황당한 관계를 없앨 수가 있어요.

라벨링을 해 놨기 때문에. 그래서 요런 라벨 하나만 붙어도 가능한 액션, 불가능한 액션 이런게 명확해집니다. 연결 관계도 명확하고요. 그렇게 추출을 하고 나면 이런 식으로 아까 34 노드였는데 확 23 노드로 줄어들어요.

그다도 22개로 줄어들고 관계도 15개 15개에서네 개로 줄어듭니다.

요게 뭐냐면 저희가 실제로 정의한 관계는요네 개거든요.요네 개. 그런데 아까 타입드 말고 나이브 여기에서는 관계 식으로 conf컨ed assignment먼트 4딜 del리티 4 follows for refund inquires has cust들이 존재를 했어요.

예. 근데 아까 has cust스터머랑 is cust스터 오더 4 요거 두 개 사실 같은 거거든요.

여기 보면 주문과 고객가의 관계. 요게 이제 has 커스터머인데 여기도 주문과 고객과의 관계인데이 커ust스터머더 4 링크 이름이 다르죠.

요런 것들을 저희가 여기에서 무조건 플레이스드 무조건 플레이스드로 통일하겠다 이렇게 했더니이 관계 종류가 15개에서 네개로 확 줄어든 겁니다.

요런 식으로 중근방 연결되어 있고 중근방 이름이 명명되어 있던 것들을 확 줄여 주는 거예요. 그러고 나면 이런 식으로 이런 식으로 결과가 나와요.

근데 아직도 철수님, 김철수, 김철수 최민수, 최민수 이영호, 이영호 주문도 이렇게 주문 넘버 중복된 것들 많고 고객도 이렇게 박서현 고객님과 박서현 이런 식으로 중복된 것들이 너무 많아요.

허브도 보니까 운영 강남이랑 강남어브랑 둘이 같은 거 같아요.

요런 거는 왜 발생한다 했죠? 요런 거는 아이디가 부여가 안 돼 있어서 사람으로 따지면 주민번호 같은 식별자가 없어서 중복이 발생하는 거라 이런 거는 저희가 따로 또 처리를 해 줘야 됩니다.

참고로 요게 이제 네오 4J의 실제 퀄리거든요.

여기 보면 엔티티 릴레이션 엔티티 이런 식으로 해서요 연결 관계 이거를 저희가 제약을 둘 수가 있어요.

그래서 여기 주문과 라이더는 어사인드 투고 라이더와 허브는 빌롱스 투고 요런 것들 있죠? 요런 것들이 아닌 것들 아닌 것들을 걸러내는 용도로 그러니까 온톨로지에 위반되는 거를 이런 쿼리로 찾아내서 제거를 할 수가 있는 거죠.

그래서 그런 것들 전부 다 없앤 거라고 보시면 돼요. 예.

그래서 마지막으로 저희가 식별자 같은 거를 직접 부여를 해서 한번 저것도 다 해소를 해 보도록 하겠습니다.

요거 실습은 타입드 익스포트 제이슨을 여기 온톨로지 개체소 실습 여기다 복사하고 온톨로지 개체소 실습 가서 파이썬지 엘리어스파이 렇게 한번 해 볼게요.

어, 요렇게 하면 방금 아이디 제가 임의로 부여해서 이렇게 김철수 라이더, 김철수 철수 요런 거 이제 하나로 합칠 수 있게 그러고 나서 다시 그래프를 이렇게 뽑아 보면 김철수 이렇게 돼 있고 여기 보면 머지 이렇게 해서 요거 두 개 합쳐졌다.

요렇게 해서 한번 더 뽑아 본 거예요, 저희가. 근데 이런 거 기존에 이런 것들 어떻게 합치냐 요런 것들 엄청 힘들거든요. 그래서 처음부터 DB 설계를 아이디 식별자 이런 거 제대로 부여하는 식으로 잘 해 두시는게 좋습니다.

DB 설계가 잘 되어 있어야 온톨로지도 잘 동작할 수 있어요. 이거 나중에 사후에 얘네들 다 합치려고 하면이 사람들 같은 사람인지 알기도 힘들고 쉽지가 않기 때문에 그냥 처음부터 아이디 기반으로 하시는 걸 추천을 드립니다.

그리고 그래프로 그래프로 다시 한번 이렇게 해 보면 지금 보면 김철수 어디냐? 예. 김철수 이제 김철수 한 명이고 박서현이 사람도 한 명이고 주문도 하나 강남어브도 하나 뭐 최민수도 하나 이런 식으로 다 하나씩만 돼서요 연결 관계가 엄청 줄어들었죠.

그러니까 아까 그냥 데이터베이스에 있는 거 그대로 그래프로 그리면 진짜 쓸데없는 관계들이 많은 거예요.

그러니까 그런 것들은 온톨로지가 아니라 하나도 도움이 안 되는 그냥 로우 데이터 로우 데이터였던 겁니다.

그다음에 온톨로지를 하면 좋은 점 뭐냐? 예를 들어 김철수와 동료 이사들 명담 뽑아 봐.

요런 것들 이제 안심하고 가져올 수가 있겠죠. 김철수랑 강남어브가 빌롱스트로 연결돼 있고. 그러면이 강남어브의 빌롱스트로 연결된 다른 사람들 여기 뭐 최민수 이렇게 되어 있는데 이런 식으로 쿼리를 날릴 수 있잖아요.

이제 더 이상 중복이나 쓸데없는 연결 이런게 없고 이런 용어들도 다 통일되어 있기 때문에 그래서 쉽게 다른 관계들 이렇게 커리를 할 수가 있어요.

팔란티어로 유명한 온톨로지 5분 안에 설명해드림 Ontology

5만명이 수강한 제로초 강좌/로드맵 통합 링크!
https://www.zerocho.com/lecture
https://www.zerocho.com/lecture

의지력이 약해 다른 사람들과 함께 수강하고 싶다면! + 고민상담, 질문도 하고 싶다면
2천명이 모여있는 제로초스쿨에서!
https://www.zerocho.com/slack
https://www.zerocho.com/slack

-- 깃헙 --
https://github.com/zerocho (레포지토리 스타 눌러주세요)
-- 후원 및 멤버십 --
https://toon.at/donate/zerocho
https://www.youtube.com/channel/UCp-vBtwvBmDiGqjvLjChaJw/join
-- 소개 --
Node.js 교과서, Let's Get IT 자바스크립트 프로그래밍, 타입스크립트 교과서 저자
제로초닷컴(ZeroCho.com) 운영자


ZeroCho TV

온톨로지는 데이터 간의 의미와 업무 규칙을 체계화하여 정의한 모델이며 단순히 연결만 나열된 그래프와는 구별됩니다.

지식 그래프는 온톨로지라는 규칙과 의미를 현실 데이터에 적용하여 시각화하고 실제 업무 로직을 수행할 수 있게 만든 결과물입니다.

효과적인 온톨로지 구축을 위해서는 데이터 중복을 방지하기 위한 식별자 부여와 관계의 명확한 정의 및 사후 검증 로직이 필수적입니다.

온톨로지는 **데이터 간의 관계를 정의하는 일종의 족보**와 같습니다. 예를 들어 '이모의 남편은 이모부'라는 규칙이 온톨로지라면, 이를 통해 '철수의 이모부인 영수'라는 구체적인 데이터를 연결하는 것이 지식 그래프입니다. 즉, **온톨로지는 개념적인 규칙**이고, 지식 그래프는 그 규칙을 현실 데이터에 적용한 결과물입니다.

온톨로지를 도입하면 조직 내 모든 팀이 **주문, 접수, 환불 등의 용어를 통일하여 사용**할 수 있게 됩니다. 또한, 특정 객체 간의 허용 가능한 관계만을 명확히 정의함으로써, 논리적으로 불가능한 관계(예: 주문권이 라이더를 배송하는 행위)를 원천 차단하고 **실제 데이터가 온톨로지 규칙을 준수하는지 검증**할 수 있는 시스템을 갖출 수 있습니다.

팔란티어가 온톨로지로 유명한 이유

팔란티어는 온톨로지를 활용하여 기업의 **디지털 트윈을 구축**합니다. 실제 현실 세계의 모든 대상과 액션을 데이터 모델링하여 전쟁이나 물류 등 복잡한 상황을 시뮬레이션하고 예측합니다. 특히 **역할(Role)에 기반한 권한 제어와 정교한 규칙 체계**를 통해 현실과 흡사한 비즈니스 환경을 구현함으로써 데이터 분석의 신뢰도를 극대화했기 때문에 업계에서 독보적인 위치를 차지하고 있습니다.

실습: 온톨로지 적용 및 데이터 정제

원시 데이터(Raw Data)를 그래프로 그리면 중복이 많고 관계가 복잡하여 분석이 어렵습니다. 이때 온톨로지 규칙을 적용해 라벨링(Labeling)을 수행하면 **불필요한 관계를 제거하고 데이터의 성격을 명확히 규정**하여 그래프의 노드와 엣지 수를 획기적으로 줄일 수 있습니다.

데이터 내의 중복 문제(동명 이인, 같은 허브의 다른 명칭 등)를 해결하려면 **주민등록번호와 같은 고유 식별자(ID)를 설계 단계부터 부여**해야 합니다. 데이터 모델 설계가 부실하면 사후 처리가 매우 어렵기 때문에, 온톨로지가 제대로 동작하게 하려면 **초기 데이터베이스 설계 시 ID 기반의 식별 체계를 구축하는 것이 필수적**입니다.

결론: 지식 그래프와 온톨로지의 상관관계

지식 그래프가 단순한 사실의 연결이라면, **온톨로지는 그 사실들 사이에서 의미 있는 규칙과 의미 없는 것을 구분하는 필터**입니다. 온톨로지 구축은 코딩 실력보다 설계 능력이 훨씬 중요하며, 사후 검증 로직을 통해 데이터가 규칙을 따르는지 끊임없이 평가하는 시스템이 병행되어야 성공적인 데이터 거버넌스를 이룰 수 있습니다.

온톨로지는 단순히 그래프가 아니며, 중복 처리되지 않은 그래프는 온톨로지가 아니다.

온톨로지는 업무 규칙표와 같으며, 회사 내에서 어떤 용어를 사용하고 어떤 규칙을 적용할지 정해둔 모델이다.

온톨로지는 대상(고객, 주문, 라이더, 허브), 연결 관계(접수, 배정), 액션(연결 관계를 배정하는 행동), 펑션(정의된 온톨로지 기반 조회 함수)으로 구성된다.

온톨로지는 족보와 같이 관계 규칙을 정의하는 것이며, 이를 현실 데이터에 적용한 것이 지식 그래프이다.

온톨로지를 사용하면 모든 팀이 용어를 통일하고, 관계를 명확히 정의하며, 지식 그래프 데이터가 온톨로지를 따르는지 검사할 수 있다.

온톨로지 규칙 적용 후 그래프가 단순해지지만, 여전히 최민수, 김철수 등 인물 및 주문 번호의 중복 문제가 발생한다.

중복 문제는 ID(식별자, 예: 주민등록번호)가 부여되지 않아 발생하며, 이는 사람이 직접 처리해야 하는 부분이다.

팔란티어는 온톨로지를 사용하여 회사의 디지털 트윈을 구축하며, 모든 대상을 오브젝트 링크로 만들고 실제 액션 수행을 가능하게 한다.

이를 통해 미래 주문량 예측, 전쟁 시나리오 분석 등 현실과 유사한 상황을 예측할 수 있다.

팔란티어는 역할(롤) 개념을 도입하여 액션 및 펑션 수행 권한을 설정하며, 온톨로지를 고도화하여 현실과 거의 동일하게 구현한다.

온톨로지는 '의미와 규칙'이며, 지식 그래프는 그 의미와 규칙에 현실 데이터를 적용한 것이다.

온톨로지의 완성은 '실행 로직'이 포함되어 그래프가 온톨로지를 따르는지 검사하고 적용 또는 반려하는 과정까지 이루어져야 한다.

호스팅어는 24시간 서버를 제공하는 호스팅 서비스로, AI 비서나 서비스 호스팅에 사용된다.

제로초 쿠폰 코드 적용 시 10% 할인을 받을 수 있고, 도메인도 무료로 제공된다.

온톨로지 실습을 위해 Neo4j 데이터베이스와 지식 그래프 관리를 위한 Graphity를 설치한다.

호스팅어에서도 Neo4j가 설치된 호스팅을 제공하며, 실습은 로컬 Docker 환경에서 진행된다.

AI에게 문서를 읽게 하여 그래프를 만들면, 처음에는 김철수, 강남허브 등 중복되거나 단순히 엮인 로우 데이터 그래프가 생성된다.

온톨로지 규칙(엔티티 타입, 엣지 타입, 용어 정의)을 도입하여 그래프를 추출하면, 노드와 관계 수가 크게 줄어든다.

라벨링을 통해 노드의 특성을 명확히 하고, 라이더가 고객을 주문하는 등 황당한 관계를 방지할 수 있다.

이름이 다르지만 같은 의미를 가진 관계들을 통일함으로써 관계 종류를 15개에서 4개로 줄일 수 있다.

그러나 여전히 중복되는 인물, 주문, 허브 등이 존재하는데, 이는 식별자(ID)가 부여되지 않아 발생하는 문제이다.

Neo4j 쿼리를 통해 온톨로지에 위반되는 관계를 찾아 제거할 수 있다.

식별자를 직접 부여하여 중복되는 객체들을 하나로 합치고 그래프를 다시 추출한다.

DB 설계 단계부터 ID 식별자를 제대로 부여하는 것이 중요하며, 사후 처리는 어렵다.

식별자 적용 후 그래프는 김철수, 박서현 등 모든 객체가 하나씩만 존재하여 연결 관계가 대폭 줄어든다.

온톨로지가 적용되지 않은 로우 데이터 그래프는 쓸모없는 관계가 많아 도움이 되지 않는다.

온톨로지 적용의 이점 및 서비스화

온톨로지를 통해 중복 없이 명확하게 정의된 데이터를 바탕으로 '김철수와 동료 기사들 명단'과 같은 복잡한 쿼리를 쉽게 수행할 수 있다.

온톨로지 서비스는 로우 데이터에 통제된 그래프(정의된 관계와 객체)와 다양한 펑션(예: 동료 기사 찾기)을 결합하여 만들어진다.

온톨로지 서비스 구축 시 위험 요소

ID 부재, 관계명 증식(같은 의미의 다른 관계명), 규칙 부재, 규칙 부합 평가 시스템 부재, 필요한 경로 누락 등이 위험 요소이다.

온톨로지는 코딩보다 설계가 훨씬 중요하며, 팔란티어의 포워드 디플로이드 엔지니어 같은 역할이 이를 설계하고 컨설팅한다.

지식 그래프는 사실들을 연결한 로우 데이터이며, 온톨로지는 그 안에서 의미 있는 규칙과 의미를 추려내는 것이다.