RAG 지능화를 위한 온톨로지 구축 방법론과 현황

2025-10-29, G25DR

1. 서론: RAG, 지식의 한계를 넘어서기 위한 온톨로지의 필요성

검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 가진 본질적 한계를 극복하기 위한 강력한 프레임워크로 부상했다. LLM은 방대한 데이터를 사전 학습하지만, 그 지식은 학습 시점에 고정되어 있어 최신 정보를 반영하지 못하거나 특정 도메인에 대한 깊이가 부족하다는 명백한 단점을 가진다.1 RAG는 이러한 문제를 해결하기 위해, LLM이 답변을 생성하기 전에 외부 지식 소스(예: 기업 내부 문서, 데이터베이스)를 실시간으로 검색하고, 검색된 관련 정보를 컨텍스트로 활용하는 방식을 채택한다.2 이 접근법은 LLM의 환각(Hallucination) 현상을 완화하고 답변의 사실적 근거를 제공함으로써 신뢰도를 높이는 데 크게 기여했다.1

하지만 현재 널리 사용되는 벡터 검색 기반의 RAG는 또 다른 근본적인 한계에 직면해 있다. 이 방식은 질문과 문서 조각(chunk)을 고차원 벡터 공간에 임베딩하고, 의미적 유사도(semantic similarity)가 높은 상위 K개의 문서를 검색하는 원리에 기반한다.1 이는 사용자의 질문과 표면적으로 유사한 텍스트 덩어리를 찾는 데는 효과적이지만, 정보들 사이에 존재하는 복잡한 ’맥락’과 구조적 ’관계’를 이해하지는 못한다. 예를 들어, “A 회사의 경쟁사 중 B 기술을 사용하며 C 지역에 위치한 회사는?“과 같은 다중 조건을 포함하는 복잡한 질의에 대해, 벡터 검색은 단순히 ‘A 회사’, ‘B 기술’, ’C 지역’이라는 키워드가 포함된 문서 조각들을 각각 반환할 뿐, 이들 간의 관계를 종합하여 정확한 답을 찾아내지 못한다. 결과적으로 시스템은 단순히 관련성 높은 ’정보 조각’을 나열할 뿐, 진정한 의미의 ’지식 기반 답변’을 생성하는 데 실패한다.

이러한 RAG의 내재적 한계를 극복하고 시스템을 진정한 ’도메인 전문가’로 도약시키기 위한 핵심 열쇠가 바로 온톨로지(Ontology)다. 온톨로지는 특정 지식 영역(domain)에 존재하는 개념(concepts), 그 개념들이 가질 수 있는 속성(properties), 그리고 개념들 사이의 관계(relations)를 명시적으로 정의하고 형식화한 명세(formal specification)다.3 이는 마치 흩어져 있던 레고 블록(데이터)에 체계적인 설명서(온톨로지)를 제공하여, 기계가 인간처럼 지식의 구조를 이해하고 논리적 추론을 수행할 수 있는 기반을 마련하는 것과 같다.6

RAG의 등장은 LLM의 ’환각’과 ’지식 노후화’라는 시급한 문제를 해결하기 위한 매우 실용적인 접근이었다. 그러나 이 과정은 역설적으로 LLM이 ’구조화된 지식’의 부재라는 더 근본적인 문제에 얼마나 취약한지를 명확히 드러냈다. 초기의 RAG는 외부 문서를 참조하여 LLM의 입력 컨텍스트를 확장함으로써 단순히 ’더 많은 정보’를 제공하는 데 초점을 맞췄다.1 하지만 온톨로지가 결합된 차세대 RAG는 비정형 텍스트의 나열이 아닌, 개념과 관계가 명시적으로 정의된 지식그래프(Knowledge Graph)라는 ‘지식 구조’ 자체를 참조한다.3 따라서 온톨로지를 RAG에 통합하는 것은 단순한 성능 개선을 넘어, RAG의 패러다임을 ’정보 증강(Information Augmentation)’에서 ’지식 증강(Knowledge Augmentation)’으로 근본적으로 전환하는 필연적인 진화 과정이라 할 수 있다.

본 보고서는 온톨로지가 어떻게 RAG 시스템을 단순 ’정보 검색기’에서 복잡한 추론이 가능한 ’지식 전문가’로 변모시키는지 그 핵심 메커니즘을 심층적으로 분석한다. 또한, 전문가의 수작업에 의존하던 전통적 방식에서 LLM을 활용한 자동화에 이르기까지 온톨로지 구축 방법론의 발전 과정을 추적하고, 현재 산업 현장에서의 기술 성숙도와 구체적인 활용 사례를 조명함으로써, 차세대 지능형 AI 시스템 구축을 위한 전략적 방향을 제시하고자 한다.

2. RAG 시스템의 지능화를 위한 온톨로지의 핵심 역할

온톨로지는 RAG 시스템의 성능을 단편적으로 개선하는 보조 도구가 아니다. 오히려 시스템의 정보 처리 방식을 근본적으로 바꾸어 의미 이해, 추론, 신뢰성, 전문성이라는 네 가지 핵심 차원에서 비약적인 발전을 이끌어내는 기반 기술이다. 이 장에서는 온톨로지가 RAG 시스템의 지능화를 위해 수행하는 핵심적인 역할과 그 메커니즘을 상세히 분석한다.

2.1 단순 벡터 검색을 넘어서: 의미론적 정밀 검색의 구현

전통적인 벡터 검색 기반 RAG의 가장 큰 약점은 ’시맨틱 유사성’이라는 모호한 기준에 의존한다는 점이다.1 이 방식은 “스마트폰의 역사에 대한 문서를 찾아줘“와 같이 단일 주제에 대한 포괄적인 정보를 찾는 데는 유용하다. 하지만 비즈니스 현장에서 마주하는 질문들은 훨씬 더 복잡하고 다층적인 구조를 가진다. 예를 들어, “지난 분기에 A 제품 라인에서 발생한 주요 클레임의 원인이 된 부품을 공급하는 업체의 계약 만료일은?“과 같은 질의는 ‘제품’, ‘클레임’, ‘부품’, ‘공급업체’, ’계약’이라는 여러 개체(entity)와 이들 사이의 복잡한 관계(원인-결과, 공급, 계약 관계 등)를 정확히 탐색해야만 답을 찾을 수 있다. 벡터 검색은 이러한 다중 제약 조건(multi-hop) 질의를 처리하는 데 근본적인 한계를 드러내며, 관련 없는 정보를 대거 포함시켜 답변의 정확도를 심각하게 저하시킨다.

온톨로지는 이러한 문제를 해결하기 위한 구조적인 해법을 제시한다. 온톨로지는 특정 도메인의 지식그래프를 구축하기 위한 일종의 ‘설계도(schema)’ 또는 ‘청사진’ 역할을 수행한다.3 즉, ’공급업체’는 ’부품’을 ’공급’하고, ’부품’은 ’제품’의 ’일부’이며, ’클레임’은 특정 ’제품’과 ’관련’되어 있다는 식의 개체와 관계를 명확하고 형식적으로 정의한다. 온톨로지 기반으로 잘 구축된 지식그래프를 활용하는 RAG 시스템(종종 Graph RAG로 불림)은 더 이상 모호한 벡터 공간을 헤매는 대신, 지식그래프 상에서 명시적으로 정의된 관계의 경로를 따라가는 ’그래프 탐색(Graph Traversal)’을 수행한다.7

이는 검색 과정의 패러다임을 ’유사한 것 찾기’에서 ’관계 따라가기’로 전환시킨다. 앞선 예시 질의에 대해 시스템은 먼저 ‘A 제품’ 노드에서 시작하여 ‘클레임’ 노드를 찾고, 해당 클레임의 ’원인’이 된 ‘부품’ 노드로 이동한 뒤, 그 부품을 ’공급’하는 ‘공급업체’ 노드를 탐색하고, 마지막으로 해당 업체의 ‘계약 만료일’ 속성 값을 읽어오는 방식으로 정확한 답을 도출한다. 이처럼 의미와 관계에 기반한 정밀 검색은 불필요한 정보의 유입을 원천적으로 차단하여 검색의 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)을 극적으로 향상시킨다.3

2.2 지식의 연결과 추론: 숨겨진 통찰력의 발견

RAG 시스템의 궁극적인 목표는 단순히 저장된 정보를 꺼내 보여주는 것을 넘어, 정보를 조합하여 새로운 지식과 통찰을 제공하는 것이다. 온톨로지는 이러한 추론(Inference 또는 Reasoning) 능력을 RAG 시스템에 부여하는 핵심적인 메커 “A는 B의 하위 개념이다(subclassOf)” 또는 “C는 D의 일부이다(partOf)“와 같은 논리적, 계층적 관계를 형식 언어(예: OWL)로 정의한다.3 RAG 시스템은 이러한 형식화된 관계 정의를 기반으로, 데이터에 명시적으로 존재하지 않는 새로운 사실을 논리적으로 추론해낼 수 있다.

예를 들어, 어떤 기업의 조직 온톨로지에 다음과 같은 사실과 규칙이 정의되어 있다고 가정해 보자.

• 사실 1: ’김과장’은 ’마케팅팀’의 ’팀원’이다.
• 사실 2: ’마케팅팀’은 ’영업본부’에 ’소속’된다.
• 규칙 1: X가 Y의 팀원이고, Y가 Z에 소속된다면, X는 Z의 ’구성원’이다.

이때 사용자가 “김과장은 영업본부의 구성원인가?“라고 질문하면, 일반적인 RAG 시스템은 ’김과장’과 ’영업본부’가 함께 언급된 문서를 찾지 못하면 답변에 실패할 가능성이 높다. 하지만 온톨로지 기반 RAG 시스템은 ‘사실 1’, ‘사실 2’, 그리고 ’규칙 1’을 순차적으로 적용하여 ’김과장은 영업본부의 구성원이다’라는 새로운 사실을 논리적으로 추론해낼 수 있다. 이는 단순한 정보 검색의 차원을 넘어, 지식의 연결을 통해 숨겨진 관계를 발견하고 새로운 통찰을 도출하는 고차원적인 지능 활동이다.3 이러한 추론 능력은 복잡한 진단, 법률 분석, 금융 사기 탐지 등 정교한 의사결정이 요구되는 전문 분야에서 특히 강력한 힘을 발휘한다.

2.3 환각 현상(Hallucination) 억제와 신뢰성 확보

LLM이 생성하는 답변의 신뢰성은 상용 AI 서비스의 성패를 가르는 결정적인 요소다. 그러나 LLM은 학습 데이터의 편향이나 불완전성으로 인해, 통계적으로는 그럴듯하지만 사실이 아닌 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 환각 현상에 취약하다.1 이는 특히 정확성이 생명인 기업 환경에서 LLM 도입을 주저하게 만드는 가장 큰 걸림돌이다.

온톨로지와 이를 기반으로 구축된 지식그래프는 이 문제에 대한 강력한 해결책을 제공한다. 지식그래프는 해당 도메인 내에서 검증된 사실(Fact)들의 집합체로서, LLM이 답변을 생성할 때 반드시 참조해야 할 ‘단일 진실의 원천(Single Source of Truth)’ 역할을 수행한다.9 온톨로지 기반 RAG 시스템에서는 프롬프트를 통해 LLM이 지식그래프를 우선적으로 참조하도록 명시적으로 지시할 수 있다.6 이 과정을 ’그라운딩(Grounding)’이라고 하며, LLM의 출력이 막연한 통계적 추측이 아닌, 검증된 사실에 단단히 기반하도록 강제하는 효과를 가진다.1

예를 들어, “A 제품의 주요 성분은 무엇인가?“라는 질문에 대해, LLM은 학습 과정에서 접한 부정확한 블로그 포스팅을 기반으로 답변을 생성할 수도 있다. 하지만 RAG 시스템이 기업 내부의 제품 온톨로지를 참조하도록 설정되어 있다면, LLM은 온톨로지에 명시된 ‘A 제품’ 개체의 ‘hasComponent’ 속성에 연결된 성분 목록만을 기반으로 답변을 생성하게 된다. 이는 환각 현상을 현저히 줄일 뿐만 아니라, 답변의 근거가 된 데이터 소스를 명확히 제시할 수 있게 하여 AI의 설명 가능성(Explainability)과 투명성을 획기적으로 높인다.3

이러한 신뢰성 확보는 단순히 기술적 성능 향상을 넘어, AI 거버넌스(AI Governance) 체계 구축의 핵심적인 기반이 된다. AI의 결정 과정을 투명하고 책임감 있게 만들기 위해서는 그 결정의 근거를 추적하고 검증할 수 있어야 한다. 온톨로지는 데이터의 출처, 소유권, 민감도, 접근 권한과 같은 중요한 메타데이터를 지식 구조 내에 체계적으로 통합 관리할 수 있는 프레임워크를 제공한다.3 예를 들어, 온톨로지 내에 ‘개인식별정보’ 클래스를 정의하고, 이 클래스에 속하는 데이터에 대해서는 특정 권한을 가진 사용자만 접근할 수 있도록 규칙을 명시할 수 있다. 이를 통해 AI가 민감 정보 보호 규정을 준수하고, 데이터 보안 정책에 따라 일관되게 작동하도록 통제할 수 있다. 결국 온톨로지는 AI가 ‘무엇을’ 아는지(지식그래프)를 넘어, 그 지식을 ‘어떻게’ 사용해야 하는지(규칙, 제약조건)까지 정의함으로써, AI의 행동을 예측 가능하고 통제 가능하게 만드는 AI 거버넌스의 필수적인 기술적 초석으로 작용한다.

2.4 특정 도메인 전문성 강화 및 프롬프트 효율 증대

범용 LLM은 광범위한 주제에 대해 대화할 수 있지만, 법률, 의료, 금융, 반도체 제조와 같이 고도로 전문화된 분야에서는 용어의 미묘한 의미 차이를 이해하지 못하거나, 복잡한 지식 체계를 제대로 파악하지 못하는 경우가 많다.2 특정 도메인의 전문 지식을 온톨로지로 명확하게 구조화하고 이를 RAG 시스템을 통해 LLM에 제공하면, 범용 LLM을 해당 분야에 특화된 전문가 수준의 AI 어시스턴트로 탈바꿈시킬 수 있다.4 예를 들어, 법률 온톨로지는 법 조항, 판례, 법률 개념 간의 인용, 해석, 적용 관계를 모델링하여, 변호사가 복잡한 사건과 관련된 법규 및 판례를 빠르고 정확하게 찾을 수 있도록 돕는다.4

더불어, 온톨로지는 프롬프트 엔지니어링의 복잡성을 줄이고 효율성을 크게 향상시키는 부수적인 효과도 가져온다. 일반적인 RAG 환경에서 복잡한 질문을 하려면, 사용자는 LLM이 필요한 배경지식을 모두 이해할 수 있도록 프롬프트에 많은 컨텍스트 정보를 장황하게 설명해야 한다. 하지만 RAG 시스템이 도메인 온톨로지를 미리 이해하고 있다면, 사용자는 훨씬 간결한 질문을 던질 수 있다.

예를 들어, “A 기술과 관련된 최신 보안 이슈는 무엇인가?“라는 간단한 질문만으로도, 온톨로지를 통해 ’A 기술’의 정의, 하위 기술, 관련 제품, 그리고 ’보안 이슈’의 유형(예: 취약점, 데이터 유출) 등을 이미 파악하고 있는 AI는 훨씬 깊이 있고 구조화된 답변을 제공할 수 있다.6 온톨로지가 도메인에 대한 공통의 이해 기반(common ground)을 제공하기 때문에, 사용자와 AI 간의 커뮤니케이션 비용이 획기적으로 줄어드는 것이다. 이는 결국 사용자가 프롬프트 작성에 들이는 노력을 줄여주고, AI 시스템의 활용성과 생산성을 높이는 결과로 이어진다.

3. 온톨로지 구축 방법론의 발전과 현황

온톨로지의 중요성이 부각되면서, 그 구축 방법론 또한 시대의 기술적 흐름에 따라 끊임없이 발전해왔다. 초기에는 도메인 전문가의 지식에 전적으로 의존하는 수작업 방식이 주를 이루었으나, 이는 막대한 시간과 비용 문제로 인해 ’온톨로지 구축 병목현상(Ontology Generation Bottleneck)’이라는 한계를 낳았다.10 이러한 비효율성을 극복하기 위해 자연어 처리 기술을 활용한 반자동화 방식이 등장했으며, 최근에는 대규모 언어 모델(LLM)의 출현으로 온톨로지 구축의 패러다임 자체가 근본적으로 변화하고 있다. 이 장에서는 온톨로지 구축 방법론의 역사적 발전 과정을 추적하고, 각 방법론의 특징과 장단점을 비교 분석한다.

3.1 전통적 구축 방법: 전문가 주도의 수동 및 반자동 방식

3.1.1 수동 구축 (Manual Construction)

수동 구축은 온톨로지를 만드는 가장 고전적이고 전통적인 접근법이다. 이 방식은 특정 도메인에 대한 깊은 지식을 가진 전문가(domain expert)와 온톨로지 구축 방법론에 능숙한 지식 공학자(knowledge engineer)가 긴밀하게 협력하여 지식 체계를 처음부터 설계하고 정의하는 과정을 포함한다.10 일반적으로 인정되는 수동 구축 프로세스는 다음과 같은 단계들로 구성된다 13:

1. 도메인과 범위 정의 (Domain and Scope Definition): 온톨로지가 다룰 지식의 영역과 목적을 명확히 한다. 예를 들어, ’와인 온톨로지’를 구축한다면, 포도 품종, 생산 지역, 와인 종류, 음식 페어링 등을 다룰 것인지 범위를 구체화한다.
2. 기존 온톨로지 재사용 검토 (Considering Reuse): 구축하려는 도메인과 관련된 기존의 공개 온톨로지가 있는지 조사한다. 처음부터 새로 만드는 것보다 기존 온톨로지를 확장하거나 수정하는 것이 효율적일 수 있다.
3. 중요 용어 열거 (Enumerating Important Terms): 도메인 내에서 핵심적인 개념, 속성, 관계를 나타내는 용어들을 빠짐없이 나열한다.
4. 클래스 계층 정의 (Defining the Class Hierarchy): 열거된 용어들을 개념(클래스)으로 정의하고, ‘is-a’ 관계(예: ’레드 와인’은 ’와인’의 한 종류다)에 따라 상위-하위 구조의 계층(taxonomy)을 만든다.
5. 클래스 속성 정의 (Defining the Properties of Classes): 각 클래스가 가질 수 있는 속성(예: ‘와인’ 클래스는 ‘생산년도’, ‘알코올 도수’ 속성을 가짐)을 정의한다.
6. 관계(속성)의 Facet 정의 (Defining the Facets of the Properties): 속성의 특성(예: 값의 유형, 허용되는 값의 수, 도메인 및 범위)을 상세하게 정의한다.
7. 인스턴스 생성 (Creating Instances): 정의된 클래스에 해당하는 실제 개체(인스턴스)를 생성한다. 예를 들어, ’샤토 마고 2015’는 ‘레드 와인’ 클래스의 인스턴스가 된다.

이러한 수동 방식의 가장 큰 장점은 결과물의 품질과 신뢰성이 매우 높다는 것이다.10 도메인 전문가의 정제된 지식과 미묘한 뉘앙스가 온톨로지에 그대로 반영되기 때문에, 매우 정교하고 정확한 지식 모델을 만들 수 있다. 그러나 치명적인 단점은 막대한 시간과 비용이 소요된다는 점이다.10 전문가 인터뷰, 지식 정리, 형식화, 검증 등 모든 과정이 노동 집약적이며, 프로젝트 기간이 수개월에서 수년에 이르기도 한다. 또한, 특정 전문가의 지식에 과도하게 의존하기 때문에 확장성과 유지보수가 어렵다는 문제도 있다.

3.1.2 반자동 구축 (Semi-automatic Construction)

수동 구축의 극심한 비효율성을 개선하기 위해, 텍스트 마이닝이나 초기 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 구축 과정의 일부를 자동화하려는 시도가 반자동 구축 방법론이다.11 이 접근법은 대량의 텍스트 데이터(말뭉치, Corpus)로부터 온톨로지의 구성 요소를 추출하여 전문가에게 초안 형태로 제공하고, 전문가는 이를 검토하고 수정하는 방식으로 작업 부담을 줄인다.

주요 기법으로는 다음과 같은 것들이 있다:

• 패턴 기반 추출 (Pattern-based Extraction): 텍스트 내에 반복적으로 나타나는 특정 언어적 패턴을 활용하여 개념 간의 관계를 추출한다. 가장 대표적인 예가 ’허스트 패턴(Hearst patterns)’으로, “A such as B, C, and D“나 “B, C, and other As“와 같은 구문을 통해 B, C, D가 A의 하위 개념임을 자동으로 식별하는 방식이다.12
• 통계적 분석 (Statistical Analysis): 용어의 동시 등장 빈도(co-occurrence), TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 등의 통계적 기법을 사용하여 문서 집합에서 핵심 용어를 식별하고, 연관성이 높은 용어들을 그룹화하여 개념 후보를 추출한다.
• 도구 활용 (Tool-assisted Construction): TextToOnto와 같은 초기 온톨로지 학습 도구들은 이러한 텍스트 마이닝 기술을 통합하여, 특정 문서 집합을 입력하면 도메인 온톨로지의 초안을 반자동으로 생성해주는 기능을 제공했다.13

반자동 방식은 순수 수동 방식에 비해 구축 속도를 높이고 전문가의 반복 작업을 줄여준다는 장점이 있다. 하지만 명확한 한계 또한 존재한다. 패턴 기반 접근은 “A는 B의 일종이다“와 같이 정형화된 문장에 크게 의존하며, 은유적이거나 복잡한 문장 속에 숨겨진 미묘한 관계를 추출하는 데는 실패한다. 또한, 통계적 분석은 단어 간의 연관성을 보여줄 뿐, 그 관계가 ’원인-결과’인지, ’부분-전체’인지와 같은 의미론적 유형을 명확히 구분하지 못한다. 결국, 자동화 도구가 생성한 결과물은 오류가 많고 정제가 필요하여, 여전히 전문가의 상당한 개입과 검수 작업이 필수적이다.11

3.2 LLM의 등장과 온톨로지 학습(Ontology Learning)의 패러다임 전환

온톨로지 학습(Ontology Learning)은 비정형 또는 반정형 데이터 소스로부터 온톨로지(또는 그 구성 요소)를 자동으로 생성하는 기술 분야를 총칭한다.15 전통적인 반자동 구축 방식도 온톨로지 학습의 초기 형태로 볼 수 있지만, 그 성능과 자동화 수준에는 명백한 한계가 있었다. 이러한 상황에서 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 온톨로지 학습 분야에 혁신적인 패러다임 전환을 가져왔다.

LLM은 인터넷 규모의 방대한 텍스트 데이터를 사전 학습하는 과정에서, 특정 패턴을 넘어 세상의 지식과 언어의 복잡한 문법 및 의미 구조를 내재화했다.18 이는 기존의 NLP 모델들이 단어와 문장의 표면적 특징에 집중했던 것과 근본적으로 다른 차원의 능력이다. LLM은 복잡한 문맥 속에서 암시적으로 드러나는 개념과 관계를 이해하고 추출할 수 있는 강력한 잠재력을 보여주며, 온톨로지 구축의 완전 자동화에 대한 기대를 크게 높이고 있다.20

LLM이 온톨로지 구축에 미치는 영향은 단순히 기존 반자동화 도구의 성능을 개선하는 수준을 넘어선다. 이는 온톨로지 구축의 접근 방식 자체를 근본적으로 바꾸는 변화를 이끌고 있다. 전통적인 반자동 방식이 텍스트 데이터에서 통계적 ’패턴’을 찾아내는 데 집중했다면, LLM 기반 방식은 텍스트에 담긴 ’의미’를 이해하고, 마치 해당 분야의 전문가와 대화하듯이 지식 구조를 생성해 나간다.

이러한 변화는 다음과 같은 단계로 이해할 수 있다. 첫째, 과거의 반자동 도구는 텍스트 마이닝 기술을 통해 용어의 빈도, 동시 등장 패턴 등을 분석하여 온톨로지 구성 요소를 ’추출(extract)’했다.13 이는 데이터에 명시적으로 드러난 정보에 크게 의존하는 방식이다. 둘째, LLM은 다르다. 특정 비정형 텍스트를 입력하고 “이 텍스트에 등장하는 주요 개념과 그들 사이의 관계를 RDF 트리플(subject-predicate-object) 형태로 정리해줘“라고 프롬프팅하면, LLM은 단순히 단어를 추출하는 것을 넘어, 내재된 방대한 배경지식을 바탕으로 문맥을 ’해석(interpret)’하고 추론하여 관계를 생성한다.20 셋째, 더 나아가 LLM은 특정 텍스트 없이도 “동물(Animal)에 대한 온톨로지를 구축하려고 하는데, 어떤 클래스들이 필요할까?“와 같이 특정 도메인 자체에 대해 질문하는 것을 가능하게 한다.18 이 경우 LLM은 사전 학습된 지식을 총동원하여 ‘포유류’, ‘조류’, ‘파충류’ 등의 핵심 개념과 그들의 계층 구조를 스스로 제안한다.

결론적으로, LLM은 온톨로지 엔지니어가 도메인 전문가에게 질문하고 답변을 얻어 지식 구조를 설계해 나가는 인간의 지식 공학 프로세스를 시뮬레이션한다. 즉, LLM이 ’지식의 원천(텍스트)’인 동시에, 일정 수준의 지식을 갖춘 ‘초급 도메인 전문가’ 역할을 수행하는 것이다. 이는 온톨로지 구축 프로세스의 시작점을 ’데이터 분석’에서 ’지식 대화’로 이동시키는 근본적인 패러다임의 전환을 의미한다.

3.3 표 1: 온톨로지 구축 방법론 비교

4. LLM을 활용한 온톨로지 자동 구축의 최전선

대규모 언어 모델(LLM)은 온톨로지 구축의 오랜 난제였던 ’지식 획득의 병목’을 해결할 혁신적인 도구로 주목받고 있다. LLM의 강력한 자연어 이해 및 생성 능력을 활용하여 비정형 텍스트로부터 지식 구조를 자동으로 추출하려는 연구가 활발히 진행 중이다. 이 장에서는 LLM을 이용해 온톨로지를 구축하는 구체적인 기술 방법론, 개별 작업 중심의 초기 연구에서 통합 프레임워크로 발전하는 최신 동향, 그리고 현재 기술이 마주한 한계와 미래 과제를 심층적으로 분석한다.

4.1 지식 추출 기법: 프롬프트 엔지니어링과 파인튜닝

LLM을 온톨로지 구축에 활용하는 접근법은 크게 두 가지로 나뉜다. 하나는 별도의 모델 학습 없이 LLM의 내재된 능력을 최대한 끌어내는 프롬프트 엔지니어링 방식이고, 다른 하나는 특정 도메인에 모델을 특화시키는 파인튜닝 방식이다.

4.1.1 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)

프롬프트 엔지니어링은 잘 설계된 지시문(prompt)을 통해 LLM이 원하는 작업을 수행하도록 유도하는 기법이다. 온톨로지 구축의 맥락에서는 비정형 텍스트를 입력으로 제공하고, 이를 구조화된 온톨로지 표현 형식(예: RDF 트리플, OWL 클래스 정의)으로 변환하도록 지시하는 방식으로 활용된다.22 이 방식의 가장 큰 장점은 추가적인 모델 학습이 필요 없어 빠르고 비용 효율적으로 적용할 수 있다는 점이다.

다양한 프롬프트 엔지니어링 기법이 온톨로지 생성에 적용될 수 있다:

• 제로샷(Zero-shot) 프롬프팅: LLM에게 아무런 예시도 제공하지 않고, “다음 텍스트에서 주요 개념과 관계를 추출하여 OWL 형식으로 표현해줘“와 같이 작업 내용만 직접적으로 지시하는 방식이다.
• 소수샷(Few-shot) 프롬프팅: 한두 개의 ‘입력 텍스트-출력 온톨로지’ 예시를 프롬프트에 포함시켜 LLM이 원하는 출력의 형식과 내용을 더 명확하게 이해하도록 돕는 방식이다. 이는 제로샷 방식보다 훨씬 더 안정적이고 정확한 결과를 생성하는 경향이 있다.
• 역할 프롬프팅 (Role Prompting): “너는 특정 도메인의 온톨로지 구축을 전문으로 하는 지식 공학자야“와 같이 LLM에게 특정 역할을 부여하여, 해당 역할에 맞는 전문적인 결과물을 생성하도록 유도한다.
• 단계별 사고 (Chain-of-Thought, CoT) 프롬프팅: 복잡한 온톨로지 생성 작업을 “1단계: 핵심 개념 식별, 2단계: 개념 간의 계층 관계 정의, 3단계: 비계층적 관계 정의“와 같이 여러 단계로 나누어 생각하도록 유도함으로써, 더 체계적이고 논리적인 결과물을 얻는 기법이다.21

이러한 기법들을 통해 LLM은 비정형 텍스트를 RDF 그래프로 효과적으로 변환할 수 있으며, FOAF(Friend of a Friend)나 SCHEMA.ORG와 같이 널리 알려진 표준 온톨로지의 용어를 활용하여 결과물을 생성하도록 유도하는 것도 가능하다.22

4.1.2 파인튜닝 (Fine-tuning)

파인튜닝은 사전 학습된 LLM을 특정 도메인의 데이터셋으로 추가 학습시켜 해당 도메인에 대한 전문성을 높이는 기법이다. 온톨로지 구축에서는 특정 도메인의 ’비정형 텍스트’와 그에 상응하는 ‘정답 온톨로지’ 데이터 쌍을 준비하여 모델을 미세 조정한다.

파인튜닝은 프롬프트 엔지니어링 방식에 비해 다음과 같은 뚜렷한 장점을 가진다:

• 성능 향상: 모델이 특정 도메인의 고유한 용어, 개념 체계, 관계 패턴을 직접 학습하므로, 일반적인 프롬프트 방식보다 훨씬 더 정확하고 일관된 온톨로지를 생성할 수 있다. 한 연구에서는 약 160개의 적은 예제와 3 에포크(epoch)의 짧은 학습만으로도 모델을 특정 도메인 온톨로지에 효과적으로 적응시킬 수 있음을 보여주었다.22
• 토큰 효율성 및 비용 절감: 파인튜닝된 모델은 해당 도메인의 온톨로지 구조를 이미 내재화하고 있다. 따라서 매번 작업을 요청할 때마다 프롬프트에 긴 온톨로지 정의나 복잡한 예시를 포함시킬 필요가 없다. 이는 입력 토큰 수를 크게 줄여주어, 대량의 문서를 처리해야 하는 프로덕션 환경에서 API 호출 비용을 획기적으로 절감하는 효과를 가져온다.22

결론적으로, 신속한 프로토타이핑이나 소규모 작업에는 프롬프트 엔지니어링이 적합하지만, 특정 도메인에 대한 높은 정확도와 비용 효율성이 요구되는 대규모 상용 서비스에서는 파인튜닝이 더 효과적인 전략이라 할 수 있다.

4.2 최신 연구 동향: 개별 작업에서 통합 프레임워크로

LLM을 활용한 온톨로지 학습 연구는 초기에는 전체 구축 과정을 여러 개의 독립적인 하위 작업(subtask)으로 분해하고, 각 작업을 LLM으로 해결하려는 접근이 주를 이루었다. 그러나 최근에는 이러한 분절적 접근의 한계를 인식하고, 온톨로지 전체의 구조적 일관성을 고려하는 통합적인 종단간(end-to-end) 프레임워크로 연구의 초점이 이동하고 있다.

4.2.1 초기 접근: 하위 작업 기반 (Subtask-based Approach)

온톨로지 학습 과정을 세분화하여 LLM의 성능을 평가하려는 대표적인 시도로 ’LLMs4OL(Large Language Models for Ontology Learning) 챌린지’가 있다.24 이 챌린지는 온톨로지 구축의 핵심 과정을 다음과 같은 세 가지 하위 작업으로 정의하고, 다양한 LLM의 성능을 벤치마킹했다:

• Task A - 용어 타입화 (Term Typing): “스마트폰“이라는 용어가 주어졌을 때, “전자기기” 또는 “통신장비“와 같은 일반화된 타입을 찾아내는 작업이다.
• Task B - 분류체계 발견 (Taxonomy Discovery): “포유류“와 “동물“이라는 두 타입이 주어졌을 때, 이들 사이에 “포유류 is-a 동물“과 같은 상하위 계층 관계가 존재하는지를 판별하는 작업이다.
• Task C - 비분류 관계 추출 (Non-Taxonomic Relation Extraction): “서울“과 “대한민국“이라는 두 개체가 주어졌을 때, “is-a” 관계가 아닌 “수도(capitalOf)“와 같은 구체적인 의미론적 관계를 식별하는 작업이다.

이러한 하위 작업 기반 접근은 LLM의 특정 능력을 세밀하게 분석하고 평가할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 각 작업이 독립적으로 최적화되기 때문에, 이들을 단순히 조합했을 때 최종적으로 생성되는 온톨로지가 전체적으로 의미적 일관성이나 구조적 완전성을 가질 것이라는 보장이 없다는 근본적인 한계를 가진다.

4.2.2 최신 접근: 종단간 프레임워크 (End-to-End Framework)

최근 연구들은 하위 작업의 조합이 낳는 파편화 문제를 극복하기 위해, 온톨로지 생성 과정을 하나의 통합된 작업으로 모델링하려는 시도를 하고 있다. 이 중 가장 주목받는 연구가 ’OLLM(Ontology with LLM)’이다.15

OLLM의 핵심 아이디어는 개별적인 개념 쌍 사이의 관계를 하나씩 추출하는 대신, 주어진 문서와 관련된 온톨로지의 ‘하위 그래프(subgraph)’ 전체를 한 번에 생성하도록 LLM을 학습시키는 것이다. 예를 들어, 특정 위키피디아 문서가 주어지면, LLM은 해당 문서의 주제와 관련된 여러 개념들과 그들 사이의 계층 관계를 포함하는 작은 그래프 조각을 통째로 출력하도록 파인튜닝된다. 최종 온톨로지는 이렇게 생성된 수많은 하위 그래프들을 모두 합친 후, 불필요한 부분을 가지치기(pruning)하여 완성된다.

이러한 종단간 접근은 하위 작업 간의 복잡한 상호작용을 모델이 스스로 학습하게 함으로써, 개별 작업을 조합하는 방식보다 훨씬 더 의미적으로 정확하고 구조적으로 온전한 온톨로지를 생성할 수 있음을 실험적으로 입증했다.26

또한, OLLM 연구는 온톨로지 품질 평가 방식에도 중요한 기여를 했다. 기존의 평가는 주로 생성된 온톨로지가 정답과 구문적으로 얼마나 일치하는지에 초점을 맞췄다. 그러나 OLLM 연구팀은 이러한 방식이 의미적 유사성을 제대로 포착하지 못한다고 지적하며, 그래프 임베딩과 같은 딥러닝 기술을 활용하여 두 온톨로지(생성된 결과물과 정답) 간의 **‘의미적, 구조적 유사성’**을 직접 측정하는 새로운 평가 지표를 제안했다.25 이는 향후 LLM 기반 온톨로지 생성 연구의 평가 기준을 한 단계 끌어올린 중요한 성과로 평가받는다.

4.3 기술적 한계와 과제: 품질, 편향, 그리고 인간의 역할

LLM이 온톨로지 구축에 혁신적인 가능성을 제시하고 있지만, 현재 기술 수준은 아직 완벽과는 거리가 멀며 여러 가지 기술적 한계와 과제를 안고 있다.

• 품질 평가의 어려움: LLM이 생성한 온톨로지의 품질을 객관적이고 정량적으로 평가하는 것은 매우 어려운 문제다. 대부분의 도메인에는 비교의 기준이 될 만한 완벽한 ’정답 온톨로지(Ground Truth)’가 존재하지 않는다.18 설령 존재하더라도, 온톨로지는 지식을 표현하는 유일한 정답이 있는 것이 아니기 때문에 단순 비교가 어렵다. OLLM에서 제안된 새로운 평가 지표는 중요한 진전이지만, 여전히 평가 방법론 자체에 대한 연구가 더 필요한 상황이다.23
• LLM의 내재적 한계: LLM은 여전히 예측 불가능한 오류를 범하며, 동일한 입력에 대해서도 결과물의 품질이 일정하지 않은 경우가 많다.23 특히, 학습 데이터에 내재된 사회적, 문화적 편향을 그대로 학습하고 증폭시킬 위험이 있으며, 전문 용어의 미묘한 의미 차이를 잘못 해석하여 엉뚱한 관계를 설정하는 실수를 저지르기도 한다.16
• 인간-in-the-loop의 필요성: 이러한 한계들로 인해, 현재 기술 수준에서 LLM이 인간 전문가를 완전히 대체하여 온톨로지를 자동으로 생성하는 것은 불가능에 가깝다. 따라서 가장 현실적이고 효과적인 접근법은 ‘인간-in-the-loop’ 방식이다.20 이 모델에서 LLM은 온톨로지 초안을 신속하게 생성하고, 용어를 추출하며, 관계를 제안하는 등 지루하고 반복적인 작업을 자동화하는 ’유능한 조수’의 역할을 수행한다. 그리고 인간 전문가는 LLM이 생성한 결과물을 비판적으로 검토하고, 오류를 수정하며, 비즈니스 논리가 담긴 복잡한 관계를 추가하고, 최종적인 품질을 책임지는 ’최종 의사결정자’의 역할을 맡는다. 즉, LLM은 전문가의 생산성을 극대화하는 강력한 도구이지, 전문가를 대체하는 존재가 아니다.

이러한 기술적 논의는 더 큰 그림 속에서 중요한 함의를 가진다. 현재 연구는 ’온톨로지를 구축하기 위한 LLM(LLM for Ontology)’에 집중되어 있지만, 이는 결국 ’LLM의 성능을 향상시키기 위한 온톨로지(Ontology for LLM)’라는 목표와 맞닿아 있다. 이 두 방향은 단절된 것이 아니라, 서로를 가속하고 강화하는 상호 발전적인 순환 관계를 형성한다.

이 순환 구조는 다음과 같이 전개된다. 첫째, ‘LLM for Ontology’ 단계에서 우리는 LLM을 활용하여 기존의 방대한 비정형 문서로부터 도메인 온톨로지를 이전보다 훨씬 빠르고 저렴하게 (반)자동으로 구축한다.15 둘째, ‘Ontology for LLM’ 단계에서 이렇게 구축된 고품질의 온톨로지를 RAG 시스템에 통합한다. LLM은 이 구조화된 지식을 바탕으로 더 정확하고, 추론 능력이 뛰어나며, 신뢰할 수 있는 답변을 생성하게 된다.3 셋째, 이 고도화된 RAG 시스템은 사용자와 더 복잡하고 깊이 있는 상호작용을 수행하며 새로운 데이터와 지식을 생성한다. 이 새로운 데이터는 다시 온톨로지를 확장하고 정제하는 데 사용될 수 있다. 즉, 더 똑똑해진 LLM이 다시 더 나은 온톨로지를 만드는 ’피드백 루프’가 형성되는 것이다. 이처럼 ’더 나은 온톨로지’가 ’더 똑똑한 LLM’을 만들고, ’더 똑똑한 LLM’이 다시 ’더 나은 온톨로지’를 구축하는 이 선순환 구조는, 미래 지식 기반 AI가 스스로 학습하고 발전하는 자가 발전(self-improving) 생태계의 핵심 동력이 될 것이다.

5. 현재 온톨로지 구축 수준 및 산업별 활용 사례

온톨로지는 더 이상 철학이나 컴퓨터 과학의 이론적 개념에 머물러 있지 않다. 이미 다양한 산업 현장에서 데이터의 사일로를 허물고, 복잡한 지식을 체계화하며, 인공지능 기반의 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 이 장에서는 온톨로지를 구축하고 활용하는 데 사용되는 주요 도구와 플랫폼 생태계를 살펴보고, 법률, 제조, 생명과학, 에너지 등 구체적인 산업 분야에서의 적용 사례를 통해 현재 온톨로지 기술의 성숙도와 실질적인 비즈니스 가치를 심층적으로 조명한다.

5.1 주요 구축 도구 및 플랫폼 생태계

효과적인 온톨로지 구축은 목적에 맞는 전문화된 도구와 프레임워크의 지원을 통해 이루어진다. 이러한 도구들은 W3C 표준 온톨로지 언어인 OWL(Web Ontology Language)과 RDF(Resource Description Framework)를 지원하며, 복잡한 지식 모델을 시각적으로 편집하고, 논리적 일관성을 검증하는 추론(reasoning) 기능을 제공하며, 여러 전문가가 협업할 수 있는 환경을 제공한다.

현재 시장을 주도하는 대표적인 도구 및 플랫폼은 다음과 같다:

• Protégé: 미국 스탠포드 대학에서 개발한 무료 오픈소스 온톨로지 편집기로, 학계와 산업계를 막론하고 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 사실상의 표준 도구다.4 자바 기반의 데스크톱 애플리케이션과 웹 브라우저를 통해 협업이 가능한 WebProtégé 버전을 모두 제공한다. Protégé의 가장 큰 강점은 강력하고 방대한 플러그인(plug-in) 생태계에 있다. 시각화, 쿼리, 버전 관리 등 다양한 기능을 플러그인을 통해 확장할 수 있어 유연성이 매우 높다.28
• TopBraid Composer: TopQuadrant사에서 개발한 상용 온톨로지 및 지식그래프 개발 환경이다. Protégé와 같은 기본 편집 기능 외에도, 엔터프라이즈 환경에 필요한 강력한 기능들을 통합적으로 제공한다. 시각적 모델링, 내장된 SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language) 쿼리 편집기 및 디버거, 데이터 통합 및 변환 도구(ETL), 규칙 기반 추론 엔진 등을 갖추고 있어 대규모 기업용 지식그래프 구축에 적합하다.29
• PoolParty Semantic Suite: Semantic Web Company에서 개발한 엔터프라이즈 지식 관리 플랫폼이다. 단순한 온톨로지 편집기를 넘어, 텍소노미(taxonomy) 관리, 문서 자동 분류를 위한 텍스트 마이닝, 시맨틱 검색, 지식그래프 시각화 및 분석 등 지식 관리의 전체 생애주기를 지원하는 포괄적인 솔루션을 제공한다.29 비전문가도 쉽게 사용할 수 있는 웹 기반 인터페이스가 특징이다.
• ROBOT: 온톨로지 개발 작업을 자동화하기 위한 오픈소스 커맨드라인 라이브러리다.31 온톨로지 형식 변환, 추론기 실행, 여러 온톨로지 모듈 병합, 품질 검사 보고서 생성 등 개발 파이프라인에 통합할 수 있는 다양한 명령어들을 제공하여, 대규모 온톨로지 프로젝트의 유지보수 및 CI/CD(Continuous Integration/Continuous Deployment)를 효율화하는 데 사용된다.

이 외에도 UML(Unified Modeling Language)을 기반으로 온톨로지를 설계하는 OntoUML, 시각적 인터페이스가 강점인 Swoop, NeOn Toolkit 등 다양한 목적과 사용자를 위한 도구들이 생태계를 구성하고 있다.29

5.2 표 2: 주요 온톨로지 개발 도구 비교

5.3 산업별 적용 사례 심층 분석

온톨로지는 다양한 산업 분야에서 고유의 데이터 및 지식 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 수행하고 있다.

• 법률 (Legal Tech): 법률 분야는 방대한 양의 비정형 텍스트(법규, 판례, 계약서)와 이들 간의 복잡한 논리적 관계(인용, 파기, 적용, 예외)로 구성되어 있어 온톨로지 적용에 매우 적합한 분야다. 유럽연합(EU)의 지원으로 진행된 ESTRELLA, e-Court와 같은 대규모 프로젝트들은 여러 국가의 법률 체계를 온톨로지로 모델링하여 법률 지식베이스를 구축하고, 법률 정보 시스템 간의 상호 운용성을 확보하려는 선구적인 시도였다.4 이를 통해 변호사나 법률 전문가들은 특정 사건과 관련된 법 조항과 판례를 훨씬 더 빠르고 정확하게 검색할 수 있으며, 나아가 법적 책임 유무를 판단하는 법률 추론 시스템의 기반 기술로도 활용된다.2
• 제조 및 엔지니어링: 복잡한 제품(예: 항공기, 자동차, 반도체 장비)의 설계부터 생산, 유지보수에 이르는 전 과정에서 생성되는 데이터는 종류가 매우 다양하고 구조가 복잡하다. 온톨로지는 제품의 부품 목록(BOM), 설계 사양, 조립 절차, 테스트 결과, 유지보수 이력 등 파편화된 정보를 하나의 통합된 의미 모델로 연결한다. 이는 데이터의 일관성을 보장하고, 설계 변경이 다른 부품에 미치는 영향을 분석하거나, 특정 부품의 호환성을 자동으로 확인하는 등의 작업을 가능하게 한다. 특히, 숙련된 작업자의 경험에 크게 의존하던 조립 프로세스 지식을 온톨로지로 명시적으로 형식화하여, 지식의 재사용과 신입 작업자 교육, 나아가 조립 공정의 자동화를 지원하려는 연구가 활발히 진행되고 있다.10
• 생명과학 및 제약 (R&D): 생명과학 분야는 온톨로지가 가장 성공적으로 활용되고 있는 분야 중 하나다. 유전자, 단백질, 질병, 약물, 임상시험 등 수많은 생물학적 개체와 이들 사이의 복잡한 상호작용을 기술하기 위해 Gene Ontology(GO), SNOMED CT와 같은 대규모 표준 온톨로지들이 구축되어 연구에 필수적으로 사용되고 있다. 글로벌 제약사 AstraZeneca는 eccenca의 엔터프라이즈 지식그래프 솔루션을 도입하여 R&D 혁신을 가속화한 대표적인 사례다. 이들은 임상시험, 유전체, 실제 임상 데이터(Real-World Data) 등 사내외에 흩어져 있던 방대한 연구 데이터를 FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) 원칙에 따라 온톨로지 기반 지식그래프로 통합했다. 그 결과, 과거 수 주가 걸렸던 복잡한 데이터 분석 및 쿼리 작업을 단 몇 분 만에 완료할 수 있게 되었으며, 이를 통해 신약 개발 프로세스의 효율성을 획기적으로 높였다.32
• 에너지 및 설비 관리: 발전소, 정유 공장, 해양 시추 시설과 같은 대규모 플랜트는 수많은 설비, 센서, 운영 절차, 안전 규정 등이 복잡하게 얽혀 있는 시스템이다. 데이터 분석 및 AI 플랫폼 기업인 Palantir는 온톨로지를 자사 플랫폼(Foundry)의 핵심 기술로 활용한다.7 한 에너지 회사의 사례에서, Palantir는 유정(oil well)과 관련된 지질 데이터, 센서 데이터, 생산 이력, 유지보수 기록 등을 온톨로지로 통합했다. 이를 통해 석유 엔지니어, 설비 관리자, 경영진 등 다양한 이해관계자들이 유정의 상태와 성능에 대한 **‘공유된 단일 뷰(shared single view)’**를 가질 수 있게 되었다. 이는 단기적인 운영 최적화 결정과 장기적인 자산 투자 전략 수립이 동일한 데이터와 통찰에 기반하여 이루어지도록 함으로써, 데이터 기반 의사결정의 일관성과 효율성을 크게 향상시켰다.9

5.4 성공적인 엔터프라이즈 지식그래프(EKG) 구축의 의의

앞선 사례들에서 볼 수 있듯이, 기업 환경에서 온톨로지는 엔터프라이즈 지식그래프(Enterprise Knowledge Graph, EKG)를 구축하는 기반이 된다. 성공적인 EKG는 기업에 다음과 같은 근본적인 가치를 제공한다.

• 데이터 사일로 극복: 현대 기업이 겪는 가장 큰 문제 중 하나는 데이터가 CRM, ERP, SCM 등 각 부서별 시스템에 고립되어 있는 ‘데이터 사일로(Data Silo)’ 현상이다.33 EKG는 온톨로지라는 공통의 의미 모델(semantic model)을 통해 이질적인 데이터 소스들을 연결하는 ‘의미론적 접착제’ 역할을 한다. 이는 부서 간 데이터 장벽을 허물고, 전사적인 관점에서 데이터를 통합적으로 분석하고 활용할 수 있는 기반을 마련한다.32
• ‘공유된 진실의 원천(Shared Source of Truth)’ 구축: 온톨로지는 ‘고객’, ‘제품’, ‘공급망’ 등 핵심 비즈니스 개념에 대한 조직 내의 공통된 이해와 언어를 정의한다. 이를 기반으로 구축된 EKG는 모든 구성원이 신뢰하고 참조할 수 있는 ’단일 진실의 원천’이 된다.9 무선 인프라 솔루션 제공업체인 **RFS(Radio Frequency Systems)**는 전 세계 8개 공장에서 각기 다른 체계로 관리되던 수많은 제품 코드(quality code)를 온톨로지 기반 지식그래프로 통합했다. 이를 통해 글로벌 재고에 대한 통합 가시성을 확보하고, 한 공장에서 남는 재고를 다른 공장의 수요에 맞춰 판매하는 교차 판매(cross-selling)가 가능해졌다. 그 결과, RFS는 운전 자본을 12% 절감하고, 프로젝트 도입 1년 내에 250%라는 경이적인 투자수익률(ROI)을 달성했다.32
• 비즈니스 민첩성 및 자동화: 온톨로지는 비즈니스 프로세스와 업무 규칙을 사람이 아닌 기계가 이해하고 실행할 수 있는 형식적인 형태로 담아낼 수 있다.7 한 글로벌 통신장비 제조사는 복잡한 소프트웨어 라이선스 발급 및 배포 프로세스를 온톨로지 기반으로 모델링하고 자동화했다. 고객의 주문이 발생하면, 시스템은 온톨로지에 정의된 규칙에 따라 자동으로 라이선스 키를 생성하고, 품질 검사를 수행한 후, 고객에게 안전하게 전달한다. 이 자동화 시스템을 통해 과거 수동으로 처리할 때 3~6주가 걸렸던 리드타임을 단 몇 분으로 단축시키는 성과를 거두었다.32

이러한 성공 사례들을 깊이 들여다보면, EKG 구축의 성공을 좌우하는 결정적인 요인이 단순히 기술 도입 그 자체에 있지 않다는 점을 발견할 수 있다. 데이터 사일로는 기술적 문제인 동시에, 각 부서가 자신만의 방식으로 데이터를 생성하고 소유하려는 ‘조직적’ 문제이기도 하다. 온톨로지를 구축하는 과정은 “우리 회사에서 ’고객’이란 정확히 무엇을 의미하는가?”, “’프로젝트’의 생애주기는 어떻게 정의되어야 하는가?“와 같은 근본적인 질문에 대해 전사적인 합의를 이끌어내는 과정이다.5 이는 IT 부서 단독으로 추진할 수 없으며, 마케팅, 영업, 생산 등 모든 현업 부서의 깊은 참여와 이해관계 조율이 필수적이다. 따라서, 성공적인 EKG는 OWL이나 SPARQL과 같은 기술적 숙련도의 결과물이라기보다는, 다양한 이해관계자들을 설득하고 합의를 도출하여 ’공유된 비즈니스 모델’을 만들어내려는 조직 전체의 변화 관리(change management) 노력의 산물이다. 기업이 온톨로지 도입을 고려할 때, Protégé와 같은 기술 도구를 평가하기에 앞서 “우리 조직은 데이터에 대한 공통의 시각을 가질 준비가 되었는가?“라는 조직적 성숙도를 먼저 자문해야 한다. 온톨로지는 그 준비에 대한 기술적 표현일 뿐이다.

6. 결론: 미래 RAG 시스템을 위한 온톨로지 전략 제언

본 보고서는 RAG 시스템의 지능화를 위한 온톨로지의 핵심적인 역할, 그 구축 방법론의 발전 과정, 그리고 실제 산업 현장에서의 적용 수준을 다각도로 심층 분석했다. 분석 결과, 온톨로지는 단순 벡터 검색의 한계를 넘어 RAG 시스템에 정밀한 의미 검색, 논리적 추론 능력, 그리고 사실 기반의 신뢰성을 부여하는 필수불가결한 요소임을 명확히 확인했다. 온톨로지 구축 방법론은 전문가의 고된 수작업에서 벗어나 LLM을 활용한 효율적인 반자동화 방식으로 빠르게 진화하고 있으며, 이미 법률, 제조, 제약, 에너지 등 다양한 산업 분야에서 데이터 사일로를 극복하고 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 성공 사례들이 속속 등장하고 있다. 결론적으로, 온톨로지는 더 이상 학술적 개념이 아닌, 차세대 지능형 AI 시스템의 근간을 이루는 실용적이고 전략적인 기술 자산으로 확고히 자리매김했다.

미래의 RAG 시스템과 지식 기반 AI를 성공적으로 도입하고자 하는 조직을 위해 다음과 같은 전략적 권장 사항을 제언한다.

• 작게 시작하고, 점진적으로 확장하라 (Start Small, Scale Incrementally): 처음부터 전사적인 모든 지식을 포괄하는 거대 온톨로지를 구축하려는 시도는 실패할 확률이 높다. 대신, 조직 내에서 가장 시급하고 명확한 비즈니스 문제(예: 특정 제품 라인의 기술 문서 검색 정확도 향상, 고객 서비스 부서의 FAQ 답변 자동화)를 해결하는 작은 범위의 도메인 온톨로지부터 시작해야 한다. 작은 성공 사례(small win)를 통해 온톨로지의 가치를 입증하고, 조직 내 이해관계자들의 공감대를 형성한 후, 이를 점진적으로 다른 도메인과 연결하고 확장해 나가는 애자일(agile) 접근 방식이 효과적이다.
• LLM을 지렛대로 활용하되, 전문가를 중심에 두라 (Leverage LLMs, but Keep Experts in the Loop): LLM은 온톨로지 구축의 속도와 효율성을 획기적으로 높일 수 있는 강력한 지렛대다. LLM을 활용하여 방대한 비정형 문서로부터 온톨로지 초안을 생성하고, 핵심 용어를 추출하며, 관계를 제안하는 등 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화해야 한다. 그러나 LLM이 생성한 결과물은 완벽하지 않다는 사실을 명심해야 한다. 최종적인 품질을 보장하기 위한 비판적 검증, 미세 조정, 그리고 복잡한 비즈니스 논리가 담긴 핵심 관계 정의는 반드시 해당 분야의 도메인 전문가가 주도하고 책임지는 ‘인간-in-the-loop’ 체계를 구축해야 한다.
• 온톨로지는 ’살아있는 시스템’임을 인지하라 (Treat Ontology as a Living System): 온톨로지는 한 번 구축하고 끝나는 정적인 프로젝트가 아니다.6 기업의 비즈니스 환경, 전략, 그리고 지식 체계가 끊임없이 변화하듯이, 온톨로지 역시 이러한 변화를 반영하여 지속적으로 업데이트되고 관리되어야 하는 ’살아있는 디지털 자산’이다. 따라서 온톨로지의 성공적인 도입을 위해서는 구축뿐만 아니라, 장기적인 유지보수와 거버넌스를 위한 명확한 프로세스, 책임 조직, 그리고 관련 도구를 마련하는 것이 필수적이다.

온톨로지와 LLM의 결합은 지식의 ’생성(LLM)-관리(온톨로지)-활용(RAG)’에 이르는 전 과정을 자동화하고 최적화하는 ‘지식 오토메이션(Knowledge Automation)’ 시대를 열 것이다. 미래의 RAG 시스템은 단순히 사용자의 질문에 수동적으로 답변하는 것을 넘어, 온톨로지 기반으로 구조화된 지식 속에서 숨겨진 새로운 패턴과 인과관계를 발견하고, 복잡한 비즈니스 문제에 대한 최적의 해결책을 능동적으로 제안하는 진정한 의미의 ’디지털 지식 파트너’로 진화할 것이다. 이러한 변화의 흐름 속에서 온톨로지를 전략적으로 구축하고 활용하는 능력은 미래 기업의 핵심 경쟁력을 좌우하게 될 것이다.

7. Works cited

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2. RAG(검색 보강 생성)란? - Microsoft Azure, accessed October 29, 2025, https://azure.microsoft.com/ko-kr/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-retrieval-augmented-generation-rag
3. 프로젝트 2: 온톨로지 스페셜 에디션 1/5 ㅡAI AGENT: 연결만으로 …, accessed October 29, 2025, https://contents.premium.naver.com/itransformlabs/aisolocontents/contents/250514121922166gy
4. 법률 온톨로지의 구현과 활용 - 한국법제연구원, accessed October 29, 2025, https://www.klri.re.kr/cmm/fms/FileDown.do?atchFileId=FILE_0000000000285708ekUR&fileSn=0&stat=&data_no=
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7. 온톨로지 기반 지식 구조화 : 설계부터 Graph RAG·추론·BPM을 통한 AI 활용까지, accessed October 29, 2025, https://fastcampus.co.kr/data_online_ontology
8. [논문리뷰] From human experts to machines: An LLM supported approach to ontology and knowledge graph construction - velog, accessed October 29, 2025, https://velog.io/@cathx618/%EB%85%BC%EB%AC%B8%EB%A6%AC%EB%B7%B0-From-human-experts-to-machines-An-LLM-supported-approach-to-ontology-and-knowledge-graph-construction
9. 온톨로지를 만드는 이유는 무엇인가요 - Palantir, accessed October 29, 2025, https://www.palantir.com/docs/kr/foundry/ontology/why-ontology
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