RAG와 온톨로지에 의한 인공지능의 현재 수준과 미래 전망

2025-10-29, G25DR

1. 서론: 지식 기반 인공지능의 새로운 패러다임

대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력에서 전례 없는 발전을 이루었다. 그러나 이러한 놀라운 성능에도 불구하고, LLM은 두 가지 근본적인 한계를 내포하고 있다. 첫째는 학습 데이터에 존재하지 않는 사실을 그럴듯하게 지어내는 ‘환각(Hallucination)’ 현상이며 1, 둘째는 학습이 완료된 시점 이후의 최신 정보를 반영하지 못하는 ‘지식 단절(Knowledge Cut-off)’ 문제이다.1 이러한 한계는 특히 정보의 정확성과 신뢰성이 담보되어야 하는 의료, 법률, 금융 등 전문 분야에서 LLM의 실용적 적용을 가로막는 심각한 장애물로 작용한다.

이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 전략으로 LLM의 응답을 외부의 신뢰할 수 있는 최신 지식 소스에 ’접지(Grounding)’시키는 접근법이 필수적으로 대두되었다.3 그라운딩은 인공지능이 생성하는 답변에 사실적 근거와 명확한 출처를 제공함으로써 시스템의 신뢰성과 투명성을 획기적으로 향상시키는 것을 목표로 한다. 이 그라운딩을 구현하는 가장 현실적이고 효율적인 기술로 ’검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)’이 부상했다.1 RAG는 LLM이 답변을 생성하기 전에 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 동적으로 검색하여 컨텍스트로 활용하는 방식이다.

한편, 데이터 자체에 명시적인 의미와 구조를 부여하여 단순한 정보의 나열을 체계적인 ’지식’으로 변환하는 ‘온톨로지(Ontology)’ 기술 또한 새로운 주목을 받고 있다.6 온톨로지는 특정 도메인의 개념과 관계를 정형적으로 정의함으로써, 기계가 데이터의 의미를 이해하고 논리적 추론을 수행할 수 있는 기반을 제공한다.

본 보고서는 RAG와 온톨로지라는 두 핵심 기술을 중심으로 인공지능의 현재 기술적 수준을 심층적으로 분석한다. 나아가 두 기술의 융합이 어떻게 인공지능의 패러다임을 불확실한 정보를 생성하는 ’확률적 앵무새’에서, 검증 가능한 지식에 기반하여 추론하는 ’지식 기반 시스템’으로 전환시키고 있는지 조망하고자 한다. 이를 위해 각 기술의 기본 원리, 한계, 그리고 이들의 융합을 통해 탄생한 차세대 아키텍처를 분석하고, 실제 산업 분야에서의 적용 사례를 통해 그 실용적 가치를 검증하며, 마지막으로 미래 기술 동향과 당면 과제를 제시한다.

2. 검색 증강 생성(RAG)의 원리와 현주소

2.1 RAG의 개념과 아키텍처: LLM의 한계를 넘어서

RAG는 생성 모델인 LLM과 정보 검색 모델을 유기적으로 결합한 프레임워크로, LLM이 응답을 생성할 때 외부의 독점적이거나 최신의 데이터 소스를 실시간으로 참조하게 하는 기술이다.1 이는 모델 전체를 재학습(Re-training)하거나 특정 데이터셋에 맞게 미세조정(Fine-tuning)하는 데 수반되는 막대한 컴퓨팅 자원과 시간을 절약하면서, LLM의 지식 기반을 특정 도메인으로 확장하는 매우 비용 효율적인 접근법으로 평가받는다.1

RAG의 작동 원리는 다단계 프로세스로 구성된다. 사용자 쿼리가 시스템에 입력되면, 생성 단계에 앞서 정보 검색 컴포넌트가 먼저 활성화된다. 이 컴포넌트는 벡터 데이터베이스와 같은 외부 지식 소스에서 쿼리와 의미적으로 관련된 정보를 검색한다. 그 후, 사용자의 원본 쿼리와 검색된 정보를 하나의 프롬프트로 결합하여 LLM에 전달한다. LLM은 이처럼 보강된 컨텍스트(Augmented Context)를 기반으로 최종 응답을 생성하게 된다.1

이러한 방식은 종종 미세조정과 비교된다. 미세조정은 특정 도메인의 데이터셋을 사용하여 모델의 가중치를 직접 조정함으로써, 해당 분야의 스타일, 용어, 특정 작업 수행 능력을 모델 내부에 내재화하는 방식이다. 이는 한정된 지식을 깊이 학습하는 ‘닫힌 책(closed book)’ 접근법에 비유할 수 있다.5 반면, RAG는 모델 자체는 그대로 둔 채 외부 지식을 실시간으로 참조하는 ‘열린 책(open book)’ 방식으로, 최신 정보의 신속한 반영과 사실 기반 응답 생성에 명확한 강점을 가진다.5 물론 두 기술은 상호 배타적이지 않다. 특정 도메인의 언어적 특성과 원하는 출력 형식을 모델에 학습시키기 위해 미세조정을 선행한 후, RAG를 통해 응답의 사실적 정확성과 최신성을 보강하는 하이브리드 접근법은 두 기술의 장점을 모두 취할 수 있는 효과적인 전략이다.2

2.2 RAG의 핵심 메커니즘: 데이터 준비부터 검색 및 생성까지

RAG 시스템의 성능은 검색 대상이 되는 지식 소스를 얼마나 잘 구축하고 효율적으로 검색하는가에 따라 결정된다. 이 과정은 크게 데이터 준비, 검색, 생성의 세 단계로 나눌 수 있다.8

1. 데이터 준비 (Indexing): 이 단계는 외부 지식 소스를 RAG 시스템이 활용할 수 있는 형태로 가공하고 저장하는 과정이다.

• 문서 로딩 및 변환 (ETL): PDF, 데이터베이스 테이블, 웹페이지 등 다양한 형태의 원시 데이터를 텍스트 형식으로 추출(Extract), 변환(Transform), 로드(Load)한다.8
• 청킹 (Chunking): 로드된 문서를 의미적으로 일관성을 유지하는 작은 단위인 ’청크(chunk)’로 분할한다. 너무 작게 나누면 문맥 정보가 소실되고, 너무 크게 나누면 검색 효율이 떨어진다. 따라서 의미 기반, 문장 단위, 고정 토큰 크기 등 문서의 특성에 맞는 최적의 청킹 전략을 선택하는 것이 매우 중요하다.2
• 임베딩 (Embedding): 분할된 각 텍스트 청크를 BERT와 같은 임베딩 모델을 사용하여 고차원의 숫자 벡터로 변환한다. 이 벡터는 해당 텍스트가 담고 있는 의미론적 정보를 압축적으로 표현한다.8
• 벡터 저장소 (Vector Store): 생성된 텍스트-벡터 쌍을 벡터 데이터베이스에 저장하고 인덱싱한다. 벡터 데이터베이스는 유사한 의미를 가진 벡터들이 다차원 공간상에서 서로 가깝게 위치하도록 데이터를 구조화하여, 대규모 데이터셋에서도 빠른 유사도 검색을 가능하게 하는 핵심 인프라이다.8

2. 검색 (Retrieval): 실제 사용자 쿼리가 들어왔을 때 관련 정보를 찾는 단계이다.

• 사용자의 쿼리 또한 데이터 준비 단계에서 사용된 것과 동일한 임베딩 모델을 통해 벡터로 변환된다.
• 이 쿼리 벡터를 사용하여 벡터 데이터베이스 내에서 의미적으로 가장 유사한(즉, 벡터 공간상에서 거리가 가장 가까운) 문서 청크 벡터들을 검색한다. 시맨틱 검색, 키워드 검색을 결합한 하이브리드 검색 등 다양한 알고리즘이 사용될 수 있다.9

3. 생성 (Generation): 검색된 정보를 바탕으로 최종 답변을 만드는 단계이다.

• 검색 단계에서 찾은 상위 N개의 문서 청크들을 사용자의 원본 쿼리와 함께 LLM에 전달할 프롬프트의 컨텍스트로 구성한다.
• LLM은 이 풍부한 컨텍스트를 참조하여, 환각을 최소화하고 사실에 기반한 정확하고 상세한 답변을 생성한다.1

2.3 RAG의 효용성과 기술적 한계

RAG는 LLM의 실용성을 크게 높이는 다양한 효용성을 제공하지만, 동시에 명확한 기술적 한계도 가지고 있다.

주요 효용성

• 환각 현상 감소: 응답이 외부의 실제 데이터에 근거하므로, LLM이 사실과 다른 정보를 생성할 가능성을 현저히 줄일 수 있다.2
• 최신 정보 제공: 외부 데이터베이스를 주기적으로 또는 실시간으로 업데이트함으로써, LLM이 항상 최신 정보를 반영한 답변을 생성하도록 보장할 수 있다.1
• 투명성 및 신뢰성 확보: 답변의 근거가 된 소스 문서를 인용 형태로 함께 제공할 수 있어, 사용자가 직접 사실 여부를 검증하고 정보의 출처를 확인할 수 있다. 이는 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축하는 데 결정적인 역할을 한다.1
• 비용 효율성: LLM 전체를 재학습하는 것에 비해 훨씬 적은 비용과 시간으로 특정 도메인에 대한 지식을 시스템에 적용하고 유지보수할 수 있다.1

기술적 한계

• 검색 품질 의존성: RAG 시스템의 전체 성능은 검색 단계의 품질에 절대적으로 의존한다. 만약 검색된 정보가 쿼리와 관련이 없거나, 중요 정보가 누락되거나, 품질이 낮은 경우, LLM이 아무리 뛰어나더라도 최종 응답의 질은 저하될 수밖에 없다.2 특히 텍스트를 벡터로 변환하는 과정에서 발생하는 미묘한 의미 손실은 검색 정확도를 저해하는 요인이 되기도 한다.13
• 지식과 능력의 간극: RAG는 외부 정보를 ‘가져올’ 수는 있지만, LLM 자체의 내재적인 이해력, 추론력, 분석 능력까지 보충하지는 못한다. 이는 RAG가 LLM의 ‘지식’ 문제를 해결하는 동시에, 역설적으로 LLM의 근본적인 ’능력’의 한계를 명확히 드러내는 양날의 검으로 작용하게 만든다. 예를 들어, 모델의 이해력이 부족하면 사용자의 복잡한 질문 의도를 파악하여 적절한 검색어를 생성하지 못하거나, 올바른 정보를 검색하고도 그 내용을 제대로 이해하지 못하고 잘못된 맥락으로 해석하여 답변에 인용할 수 있다. 심지어 모델이 먼저 환각에 기반한 결론을 내린 뒤, 그 결론을 정당화하기 위해 검색 결과를 확증 편향적으로 선택하거나 왜곡하는 심각한 부작용을 낳기도 한다.14 결국 RAG 시스템의 성공은 단순히 좋은 검색 엔진을 결합하는 것을 넘어, LLM 자체가 검색된 정보를 비판적으로 분석하고 종합할 수 있는 탄탄한 기초 체력, 즉 핵심 추론 능력을 갖추고 있는지에 달려있음을 시사한다.
• 다국어 처리 문제: 영어 중심으로 학습된 모델이 한국어와 같은 비영어권 쿼리를 처리할 때 구조적인 약점을 보인다. 내부적으로 쿼리를 영어로 번역하여 영어 문서를 검색하고, 그 결과를 다시 한국어로 번역하여 제시하는 과정을 거치면서 원래의 맥락과 뉘앙스가 파괴되는 심각한 품질 저하가 발생할 수 있다.14
• 계산 복잡성 및 지연 시간: 검색과 생성을 순차적으로 수행해야 하므로, 단순 생성 모델에 비해 전체 응답 생성에 더 긴 시간이 소요될 수 있다. 이는 실시간 상호작용이 중요한 애플리케이션에서 문제가 될 수 있다.12

3. 온톨로지와 지식 그래프: 구조화된 지식의 힘

3.1 온톨로지의 정의와 역할: 개념의 정형적 명세화

온톨로지는 본래 철학에서 ’존재론’을 의미하는 용어였으나, 정보 기술 분야에서는 특정 도메인(영역)의 지식을 구성하는 개념(용어)들과 그 개념들 사이의 관계를 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 정의하고 명세화한 일종의 사전 또는 지식 체계를 의미한다.6 온톨로지는 특정 개인의 생각이 아닌, 특정 그룹의 구성원들이 공유하고 합의한 지식을 정형적으로 표현한 것으로, 이를 통해 지식의 공유와 재사용을 촉진한다.6

온톨로지는 주로 다음과 같은 네 가지 핵심 요소로 구성된다.6

• 클래스(Class): ‘자동차’, ‘사람’, ’질병’과 같이 사물이나 개념에 붙이는 추상적인 이름이다.
• 인스턴스(Instance): 클래스에 속하는 구체적인 개체나 사건을 의미한다. 예를 들어, ’GV80’는 ‘자동차’ 클래스의 인스턴스이며, ’코로나19’는 ‘질병’ 클래스의 인스턴스이다.
• 속성(Property): 클래스나 인스턴스가 가지는 고유한 특성을 나타낸다. 예를 들어, ‘자동차’ 클래스는 ‘제조사’, ’색상’과 같은 속성을 가질 수 있다.
• 관계(Relation): 클래스나 인스턴스 간에 존재하는 관계를 정의한다. ’isA(GV80, 자동차)’와 같이 상하위 개념을 나타내는 계층적 관계(Taxonomic Relation)와, ’cause(바이러스, 질병)’처럼 인과관계를 나타내는 비계층적 관계(Non-taxonomic Relation) 등이 있다.

온톨로지의 가장 중요한 역할은 데이터에 명시적인 ’의미(Semantics)’를 부여하는 것이다. 이를 통해 시스템은 단순한 키워드 매칭을 넘어, 단어의 의미와 개념 간의 관계를 이해하고 이를 바탕으로 한 시맨틱 검색과 논리적 추론을 수행할 수 있게 된다.6

3.2 지식 그래프 구축과 시맨틱 검색: 관계 기반 추론의 시작

지식 그래프(Knowledge Graph)는 온톨로지에 정의된 개념 체계를 바탕으로, 실제 세계의 데이터(인스턴스)들을 ’노드(Node)’와 ’엣지(Edge)’의 형태로 연결하여 구축한 거대한 네트워크이다.19 노드는 ‘서울’, ’대한민국’과 같은 개체(Entity)를 나타내고, 엣지는 ’isCapitalOf(서울, 대한민국)’처럼 이들 사이의 관계를 나타낸다.

이러한 지식 그래프는 추론의 기반이 된다. 예를 들어, 온톨로지에 ’SUV는 자동차의 한 종류이다(isA)’라고 정의되어 있고, 데이터에 ’스포티지는 SUV의 인스턴스이다’라는 사실이 있다면, 시스템은 이 두 정보를 조합하여 ’스포티지는 자동차이다’라는 새로운 사실을 논리적으로 추론할 수 있다.7

지식 그래프의 구축 과정은 주로 비정형 텍스트에서 엔티티(노드)와 관계(엣지)를 추출하고, 이를 Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스에 저장하는 방식으로 이루어진다.19 최근에는 LLM의 강력한 자연어 이해 능력을 활용하여 대규모 비정형 텍스트로부터 지식 그래프를 자동으로 구축하는 연구가 활발하게 진행되고 있다.19

이렇게 구축된 지식 그래프는 시맨틱 검색을 가능하게 한다. 사용자가 ’한국의 수도’를 검색했을 때, 시스템은 단순히 ’수도’라는 키워드가 포함된 문서를 찾는 것이 아니라, 지식 그래프 내에서 ‘대한민국’ 노드와 ‘isCapitalOf’ 관계로 연결된 ‘서울’ 노드를 찾아 정확한 답변을 제공할 수 있다.17 구글의 지식 그래프(Google Knowledge Graph)가 이러한 시맨틱 검색을 대중적으로 구현한 대표적인 사례이다.22

3.3 인공지능 시스템에서의 온톨로지 활용 가치

과거 온톨로지와 시맨틱 웹 기술은 상징적 AI(Symbolic AI) 시대의 중요한 유산이었으나, 한동안 통계 기반의 딥러닝 모델에 밀려 주류에서 벗어나 있었다. 특히 IBM Watson의 의료 분야 적용 사례는, 기술의 잠재력에도 불구하고 실제 도메인에 맞는 온톨로지를 구축하는 과정의 막대한 비용과 시간 때문에 상업적 성공에 한계를 보였던 과거를 상징적으로 보여준다.23

그러나 LLM의 환각 문제와 신뢰성 이슈가 심각하게 대두되면서, AI의 답변을 검증 가능하고 설명 가능한 ’지식’에 기반하게 해야 한다는 요구가 폭발적으로 증가했다. 바로 이 지점에서 온톨로지와 지식 그래프는 LLM 시대에 ’잊혔던 기술’에서 AI의 신뢰성을 담보하는 ’핵심 기반 기술’로 재조명되고 있다. LLM의 유창한 언어 생성 능력과 지식 그래프의 구조적 정확성이 결합될 때, 비로소 신뢰할 수 있는 AI 시스템이 탄생할 수 있기 때문이다. 온톨로지는 다음과 같은 핵심적인 가치를 제공한다.

• 도메인 지식의 정형화: 의료, 법률, 금융 등 복잡하고 전문적인 분야의 지식을 체계적으로 표현하고 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 관리할 수 있게 한다.7
• 추론 능력 강화: 명시적으로 정의된 관계들을 바탕으로 AI가 기존에 없던 새로운 사실을 논리적으로 추론할 수 있는 능력을 부여한다.7
• 데이터 상호 운용성: 서로 다른 시스템과 데이터 소스 간의 의미적 이질성을 해소하고 데이터 통합을 용이하게 한다. 예를 들어, 자율주행차 시스템에서 카메라, 라이다 등 다양한 센서 데이터와 교통 규칙, 지도 정보 등을 온톨로지 기반으로 통합하여 일관된 상황 인식을 가능하게 하는 것이 좋은 예다.6

이러한 변화는 AI 기술 스택의 중심축이 이동하고 있음을 의미한다. 과거에는 LLM 모델 자체가 가장 중요한 핵심 자산으로 여겨졌지만, 미래에는 ’해당 도메인에 맞게 잘 구축된 고품질의 지식 그래프’가 기업의 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 자산이 될 것이다. 데이터 분석 기업 팔란티어(Palantir)가 ’파견 개발자(FDE)’라는 직군을 신설하여 고객사 내부에 상주하며 온톨로지 구축에 집중적으로 투자하는 전략은 이러한 패러다임 전환을 명확히 보여주는 사례이다.23

4. RAG와 온톨로지의 융합: 차세대 AI 아키텍처의 부상

4.1 Vector RAG의 한계와 GraphRAG의 등장 배경

현재 가장 보편적으로 사용되는 RAG 방식은 벡터 유사도 검색에 기반한 ’Vector RAG’이다. 이 방식은 문서를 독립적인 텍스트 청크로 분할하여 벡터화하고, 쿼리와 의미적으로 유사한 청크를 검색한다. 이는 구현이 비교적 용이하고 광범위한 주제에 대해 준수한 성능을 보이지만, 본질적인 한계를 가지고 있다. 바로 문서와 문서, 개념과 개념 사이에 존재하는 명시적인 ‘관계’ 정보를 임베딩 과정에서 대부분 소실시킨다는 점이다.19

이로 인해 Vector RAG는 여러 문서나 데이터 소스에 흩어져 있는 정보를 종합하여 답해야 하는 복잡한 질문, 즉 ’다중 홉 추론(Multi-hop reasoning)’이 요구되는 질의에 매우 취약한 모습을 보인다.19 예를 들어, “최근 A 회사가 수주한 C 프로젝트에 사용된 D 기술을 최초로 개발한 B 회사는 어디인가?“와 같은 질문에 답하기 위해서는 ‘A 회사-수주-C 프로젝트’, ‘C 프로젝트-사용-D 기술’, ’B 회사-개발-D 기술’이라는 여러 단계의 관계를 순차적으로 추적해야 한다. 그러나 Vector RAG는 이러한 관계 정보를 명시적으로 가지고 있지 않기 때문에, 각 정보를 담고 있는 개별 청크는 찾을 수 있을지언정 이들을 논리적으로 연결하여 최종 답을 추론하지 못한다. 이는 Vector RAG가 제공하는 컨텍스트가 ‘평평하고 구조 없는(Flat, Unstructured)’ 형태이기 때문에 발생하는 근본적인 한계이다.27

4.2 GraphRAG 및 온톨로지 기반 RAG(OG-RAG)의 작동 원리 심층 분석

이러한 Vector RAG의 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 지식 그래프를 RAG의 지식 소스로 활용하는 ’GraphRAG’이다.19 GraphRAG는 AI가 단순히 ‘답을 찾는(Answering)’ 수준을 넘어 ‘관계를 이해하고 추론하는(Reasoning)’ 단계로 나아가기 위한 패러다임 전환을 의미한다. Vector RAG 기반의 챗봇이 사내 규정 문서를 찾아 요약해주는 ’효율적인 비서’의 역할에 머무른다면, GraphRAG 기반 시스템은 복합적인 분석 과제를 수행하는 ’전략 분석가’의 역할을 수행할 수 있다.

GraphRAG의 작동 메커니즘은 다음과 같다.

1. 지식 그래프 구축: LLM의 자연어 처리 능력을 활용하여 대규모 비정형 문서에서 핵심 엔티티(인물, 기관, 제품 등)와 이들 간의 관계(소속, 개발, 사용 등)를 추출하여 지식 그래프를 구축한다.19
2. 쿼리 처리 및 그래프 검색: 사용자의 쿼리가 입력되면, 쿼리에서 ‘A 회사’, ’C 프로젝트’와 같은 핵심 엔티티를 식별한다. 이후, 그래프 데이터베이스에서 해당 엔티티 노드를 시작점으로 하여 관계(엣지)를 따라 연결된 이웃 노드들을 탐색(Graph Traversal)하는 방식으로 쿼리와 관련된 서브그래프(Subgraph)를 검색한다.19
3. 컨텍스트 생성 및 답변 생성: 검색된 서브그래프(예: A 회사 -> 수주 -> C 프로젝트 -> 사용 -> D 기술 <- 개발 <- B 회사)에 담긴 구조화된 정보를 LLM이 이해하기 쉬운 텍스트 형태로 변환하여 컨텍스트로 제공한다. LLM은 이 명확한 관계 정보를 바탕으로 논리적이고 정확한 최종 답변을 생성한다.22

여기서 더 나아가, 사전에 잘 정의된 ’온톨로지’를 기반으로 지식 그래프를 구축하고 검색을 수행하는 접근법을 ’온톨로지 기반 RAG(Ontology-Grounded RAG, OG-RAG)’라고 부른다. OG-RAG는 검색 프로세스를 특정 도메인의 지식 체계에 더욱 강력하게 ’접지’시킴으로써, 개념적으로 일관되고 사실적으로 정확한 컨텍스트를 LLM에 제공하는 것을 목표로 한다.32 최근 연구에서는 도메인 지식을 하이퍼그래프(Hypergraph) 형태로 표현하고 최적화 기반 검색 알고리즘을 적용하여, 기존 RAG보다 더 나은 사실적 추론 능력과 명확한 컨텍스트 귀속(Attribution)을 가능하게 하는 방법론이 제시되기도 했다.32

4.3 하이브리드 접근법: Vector RAG와 GraphRAG의 시너지 극대화 전략

Vector RAG와 GraphRAG는 서로의 단점을 보완하는 상호 보완적인 관계에 있다. Vector RAG는 “머신러닝의 최신 동향은?“과 같이 모호하고 광범위한 질문에 대한 ’의미론적 검색’에 강점을 보이며, GraphRAG는 “A와 B의 관계는?“과 같이 명확한 관계 추론이 필요한 ’구조적 검색’에 강점을 보인다.19

따라서 현재 가장 진보된 RAG 아키텍처는 이 두 가지 방식을 결합한 ‘하이브리드 RAG(HybridRAG)’ 형태를 띤다. 하이브리드 RAG는 일반적으로 다음과 같은 방식으로 작동한다. 먼저 1차적으로 Vector RAG를 통해 사용자의 쿼리와 의미적으로 유사한 넓은 범위의 관련 문서나 텍스트 청크를 신속하게 찾아낸다. 그 후, 2차적으로 1차 검색 결과에서 추출된 핵심 엔티티들을 지식 그래프에서 찾아, GraphRAG를 통해 이들 간의 심층적인 관계를 탐색하고 구조화된 정보를 추가로 확보한다.26

이러한 하이브리드 접근법은 비정형 텍스트 검색의 유연성과 구조화된 지식 검색의 정확성을 모두 활용하여, 검색 결과의 정확도와 최종 답변의 깊이를 동시에 향상시키는 가장 효과적인 전략으로 평가받고 있다.26

5. 도메인별 적용 사례 심층 분석

RAG와 온톨로지의 융합, 특히 GraphRAG는 이론적 가능성을 넘어 다양한 전문 분야에서 실질적인 가치를 창출하고 있다. 복잡한 관계와 구조를 이해하는 능력이 핵심 경쟁력이 되는 지식 집약적 산업에서 그 효용성이 두드러진다.

5.1 법률 및 금융: 복잡한 규제 문서 및 계약 분석 자동화

법률 및 금융 분야의 문서는 ’법-시행령-시행규칙’으로 이어지는 복잡한 계층 구조와 조항 간 상호 참조 관계로 인해 인공지능이 정확하게 해석하기 가장 어려운 분야 중 하나로 꼽힌다. 기존의 Vector RAG 방식으로는 이러한 구조적 문맥을 파악하기 어렵다.

GraphRAG는 이러한 문제를 해결하는 효과적인 해법을 제시한다. 법률 문서의 ’장-조-항-호’와 같은 내부 계층 구조와 법령 간의 상호 참조 관계를 지식 그래프의 노드와 엣지로 명시적으로 모델링할 수 있다.21 예를 들어, ‘근로기준법 제50조’ 노드와 ‘근로기준법 시행령 제25조’ 노드를 ’관련 조항’이라는 엣지로 연결하는 식이다. 이를 통해 사용자가 특정 조항에 대해 질의했을 때, 관련된 상하위 법령까지 함께 컨텍스트로 제공하여 훨씬 더 정확하고 포괄적인 답변을 생성할 수 있다.

실제로 국내 연구팀이 한국어 규제 문서를 대상으로 진행한 실험에서, 이러한 지식 그래프 기반 RAG(KG-RAG)는 문서의 구조적 특성을 효과적으로 반영하여 기존 Vector RAG 대비 성능을 크게 향상시키는 결과를 보였다.33

위 표에서 볼 수 있듯이, KG-RAG는 RAG를 적용하지 않았을 때보다 정확도가 약 60.8%p, 기존 RAG 방식보다는 약 12.6%p 향상된 결과를 보여주었다. 이는 구조화된 지식의 활용이 답변의 정확성에 얼마나 결정적인 영향을 미치는지를 정량적으로 입증한다. 이러한 기술은 법률 자문 서비스의 자동화, 기업의 규제 준수(Compliance) 자동 점검, 복잡한 계약서 내의 위험 조항 식별 및 분석 34, 그리고 ETF와 같은 금융 상품 추천 시스템 21 등 다양한 분야에 실질적으로 활용될 수 있다.

5.2 의료 및 생명과학: 정밀 의료 및 신약 개발 지원

의료 및 생명과학 분야는 전자건강기록(EMR), 의학 논문, 임상시험 데이터, 유전체 데이터 등 방대하고 이질적인 데이터로 구성되어 있으며, 질병-유전자-약물-단백질 간의 관계가 매우 복잡하게 얽혀있다.

이 분야에서는 SNOMED CT, Gene Ontology 등 국제적으로 표준화된 의료 온톨로지를 활용하여 다양한 형태의 데이터를 의미적으로 통합하고 정형화하는 작업이 선행된다.35 이렇게 구축된 의료 지식 그래프는 정밀 의료와 신약 개발을 가속하는 강력한 도구가 된다.

GraphRAG를 활용하면, “알츠하이머 질병과 관련된 유전자 중에서, 현재 시판 중인 항염증 효과가 있는 약물의 타겟이 되는 단백질은 무엇인가?“와 같은 매우 복잡한 다중 홉 질의에 대한 답변을 추론할 수 있다.22 이는 신약 후보 물질을 발굴하거나 새로운 치료법을 찾는 연구 과정을 획기적으로 단축시킬 잠재력을 가진다.36 이 외에도 환자의 의무기록을 분석하여 주요 내용을 요약하거나 35, 최신 임상 지침을 해석하여 의사의 진단을 보조하고 33, 방대한 최신 의학 연구 논문의 동향을 분석하는 등 8 다양한 영역에서 활용이 기대된다.

5.3 비즈니스 인텔리전스 및 고객 지원 시스템의 고도화

기업 환경에서도 GraphRAG는 데이터 기반 의사결정의 수준을 한 단계 끌어올린다.

• 비즈니스 인텔리전스(BI): 기존 BI 도구가 정형 데이터 분석에 머물렀다면, GraphRAG는 판매 데이터, 고객 인구 통계, 제품 성능과 같은 정형 데이터와 고객 리뷰, 시장 보고서, 뉴스 기사 등 비정형 데이터를 하나의 지식 그래프로 통합한다. 이를 통해 “A 지역의 판매 부진이 최근 경쟁사의 B 제품 출시 및 소셜 미디어상의 부정적 여론 확산과 어떤 연관성이 있는가?“와 같은 복합적인 원인 분석과 심층적인 비즈니스 통찰력 확보를 가능하게 한다.38
• 고객 지원: 고객의 과거 구매 이력, 이전 상담 내용, 웹사이트 행동 패턴, 사용 중인 제품 설명서 등을 지식 그래프로 연결할 수 있다. 이를 통해 AI 챗봇이나 상담원은 고객이 처한 문제의 맥락을 깊이 이해하고, 개인화되고 정확한 해결책을 신속하게 제공할 수 있다. 이는 고객 만족도를 높이고 상담 효율을 극대화하는 효과를 가져온다.12
• 콘텐츠 생성: 마케팅팀은 최신 산업 보고서, 시장 트렌드, 고객 데이터 등을 그래프로 연결하고, 이를 기반으로 특정 고객 세그먼트를 타겟으로 하는 데이터 기반의 맞춤형 마케팅 콘텐츠나 블로그 기사를 자동으로 생성하는 데 GraphRAG를 활용할 수 있다.38

6. 미래 전망과 과제

RAG와 온톨로지의 융합은 인공지능을 지식 기반 추론 시스템으로 발전시키는 핵심 동력이지만, 이 기술이 보편화되기까지는 해결해야 할 여러 과제가 남아있다.

6.1 당면 과제: 자동화, 실시간성, 그리고 확장성

• 지식 그래프/온톨로지 구축 자동화: 현재 GraphRAG 도입의 가장 큰 병목은 고품질의 도메인 특화 지식 그래프를 구축하는 데 막대한 시간과 비용, 그리고 전문 인력이 요구된다는 점이다.23 이 문제를 해결하기 위해, LLM을 활용하여 비정형 텍스트로부터 온톨로지와 지식 그래프를 자동으로 생성, 추출하는 기술(예: OntoRAG, RAKG)이 차세대 AI의 핵심 연구 분야로 부상하고 있다.39
• 실시간 지식 업데이트: 뉴스, 소셜 미디어, 시장 데이터와 같이 정보가 끊임없이 변하는 동적인 환경에서 지식 그래프를 실시간으로 업데이트하고 이를 RAG 시스템에 즉각 반영하는 것은 기술적으로 매우 어려운 과제이다.2 전체 그래프를 재구축하는 것은 비효율적이므로, 변경된 부분만 탐지하여 반영하는 증분 업데이트(Incremental updates)나 변경 데이터 캡처(Change Data Capture, CDC)와 같은 기법들이 활발히 연구되고 있다.41
• 확장성 및 성능: 지식 그래프의 규모가 수십억 개의 노드와 엣지로 커질수록, 복잡한 쿼리에 대한 검색 및 추론에 필요한 계산 비용이 기하급수적으로 증가할 수 있다. 따라서 효율적인 그래프 쿼리 언어의 개발, 불필요한 탐색을 줄이는 추론 범위 최적화(‘reasoning boundary’) 기술, 그리고 분산 그래프 처리 시스템의 도입이 필수적이다.27

6.2 데이터 관찰 가능성과 신뢰성 확보 방안

RAG 시스템의 답변 품질은 전적으로 참조하는 데이터의 품질에 달려있다. “쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다(Garbage In, Garbage Out)“는 원칙이 그 어느 때보다 중요해진 것이다. 이에 따라, RAG 시스템이 참조하는 데이터 소스의 최신성, 정확성, 완전성, 편향성 등을 지속적으로 모니터링하고 감사하는 ‘데이터 관찰 가능성(Data Observability)’ 프레임워크의 중요성이 급격히 대두되고 있다.44

또한, RAG 시스템의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 표준화된 지표와 평가 방법론을 정립하는 것이 시급하다. 검색된 정보의 관련성 점수, 생성된 답변이 제시된 근거와 얼마나 일치하는지를 측정하는 근거 확인(Groundedness) 점수, 그리고 최종 답변에 대한 인간 전문가의 평가 등을 종합적으로 고려하는 다면적 평가 체계가 필요하다.2 이와 더불어, 다양한 소스로부터 얻은 정보를 교차 검증하여 사실 여부를 확인하고, 데이터에 내재된 편향성을 감지하고 완화하는 알고리즘을 적용하여 시스템의 신뢰성을 확보하려는 노력도 병행되어야 한다.12

6.3 RAG와 온톨로지가 열어갈 인공지능의 미래

RAG와 지식 그래프의 결합은 단순히 기술적 발전을 넘어, ’데이터 관리(Data Management)’의 패러다임을 ’지식 공학(Knowledge Engineering)’으로 근본적으로 전환시키고 있다. 과거의 데이터 관리가 데이터를 효율적으로 ’저장’하고 ’쿼리’하는 것에 중점을 두었다면, RAG 시대의 지식 공학은 데이터 간의 ’관계’를 정의하고 ’의미’를 부여하며, 이를 AI가 ’추론’할 수 있는 형태로 ’구축’하는 것을 목표로 한다.19 이는 기업 내 데이터 관련 직무의 진화를 예고한다. 데이터베이스 관리자나 데이터 엔지니어의 역할은 온톨로지를 설계하고 지식 그래프를 구축 및 운영하는 ‘지식 엔지니어(Knowledge Engineer)’ 또는 ’온톨로지 공학자(Ontology Engineer)’로 확장, 발전될 것이다. 미래 기업의 AI 성숙도는 얼마나 정교하고 포괄적인 지식 그래프를 보유하고 운영하는지에 따라 평가될 것이다.

이러한 변화 속에서 RAG와 온톨로지는 다음과 같은 인공지능의 미래를 열어갈 것으로 전망된다.

• 지식 집약적 AI의 보편화: GraphRAG와 같은 기술은 전문가 영역의 AI 도입 장벽을 낮추어, 모든 산업 분야에서 데이터 기반의 정교한 의사결정을 지원하는 ’지식 보조 도구(Knowledge Co-pilot)’의 등장을 이끌 것이다.2
• 설명 가능한 AI(XAI)의 실현: 지식 그래프는 AI가 특정 답변을 도출하기까지 거친 추론 경로(예: 어떤 엔티티에서 시작하여 어떤 관계를 따라 다른 엔티티로 이동했는지)를 시각적으로 명확하게 보여줄 수 있다. 이는 그동안 ’블랙박스’로 여겨졌던 AI의 의사결정 과정을 투명하게 만들어, 결과에 대한 신뢰를 높이고 디버깅을 용이하게 하는 데 결정적인 역할을 할 것이다.43
• 궁극적 방향성: 미래의 인공지능은 모든 것을 아는 거대한 단일 모델의 형태가 아닐 것이다. 대신, 전 세계에 분산된, 각 도메인별로 잘 정제된 지식 그래프 네트워크를 LLM이 유연하게 탐색하고 추론하는 ‘지식 네트워크 인터페이스(Knowledge Network Interface)’ 형태로 발전할 가능성이 높다. 이 거대한 지식 네트워크에서 온톨로지는 서로 다른 시스템과 도메인의 지식을 연결하고 소통하게 하는 공통 언어(Lingua Franca) 역할을 수행하게 될 것이다.

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