"ChatGPT 도입했는데, 왜 우리 회사 실적은 엉뚱하게 대답하죠?"
생성형 AI를 도입한 기업들이 가장 먼저 겪는 당혹감입니다. 분명 똑똑하다는 LLM(거대언어모델)인데, 정작 "지난달 우리 부서 매출이 어땠어?"라고 물으면 제대로 된 답을 주지 못합니다. 왜 그럴까요?
LLM은 세상의 방대한 지식을 알고 있지만, 정작 우리 회사의 내부 사정은 모릅니다. '매출'이라는 단어는 알아도, 우리 회사에서 매출 데이터가 어느 시스템 어느 테이블에 저장되어 있는지, '우리 부서'가 정확히 어떤 조직 코드인지 알 수 없는 것이죠.
이 간극을 메워줄 핵심 기술이 바로 LLM 온톨로지입니다.
온톨로지란 무엇인가요?
온톨로지(Ontology)는 원래 철학에서 '존재론'을 뜻하는 용어지만, AI와 데이터 기술 분야에서는 '지식의 지도'라고 이해하면 됩니다. 쉽게 말해 컴퓨터가 사람처럼 사물과 개념의 관계를 이해할 수 있도록 정의해 놓은 지식 체계입니다.
단순 검색어가 아닌, 데이터 간의 '관계'를 정의했다는 점에서 의미가 있습니다. 예를 들어 '김철수 과장'이라는 정보를 봤을 때, 일반 AI는 그저 이름과 직급이라는 글자만 인식합니다. 하지만 온톨로지가 적용된 AI는 '김철수는 품질팀 소속이고, A 프로젝트를 담당하며, 6시그마 교육을 이수했다'는 연결 관계까지 이해하죠. ‘관계’를 보는 것입니다.
온톨로지의 3가지 구성 요소
온톨로지는 세 가지 핵심 요소로 이루어집니다.
클래스(개념) 사물들의 집합을 의미합니다. 예를 들어 '부품', '직원', '부서'처럼 비즈니스에서 다루는 개념들이죠.
속성(특징) 그 개념이 가진 정보입니다. 부품의 '가격', 직원의 '직급', 부서의 '예산'처럼 각 개념이 갖는 특성을 정의합니다.
관계(연결) 개념들 사이의 상호작용을 나타냅니다. '직원은 부서에 소속된다', '부품은 제품에 포함된다', '프로젝트는 팀이 수행한다'처럼 데이터 간의 논리적 연결고리를 만듭니다.
이를 비유하자면, LLM은 방대한 단어장을 가진 것이고, 온톨로지는 여기에 독해력과 논리적 추론 능력을 더하는 과정입니다.
왜 LLM에 온톨로지가 필요한가요?
LLM 온톨로지의 핵심 가치는 세 가지로 정리됩니다.
1. 할루시네이션 방지
LLM의 가장 큰 문제는 근거 없는 답변, 즉 할루시네이션입니다. 온톨로지는 AI가 정의된 논리 구조 안에서만 답변하도록 가이드라인을 제공합니다. "지난달 매출"이라고 물었을 때 상상으로 숫자를 만들어내는 것이 아니라, 실제 매출 데이터가 저장된 테이블에서 정확한 값을 가져오도록 하는 것이죠.
2. 데이터의 의미적 이해
일반 AI는 '사과'라는 단어를 봤을 때 먹는 과일인지 사죄하는 행위인지 헷갈릴 수 있습니다. LLM 온톨로지는 문맥을 파악해 의미를 정확히 이해합니다.
"결함 발생 건수 알려줘"라고 물었을 때, 온톨로지가 적용된 AI는 다음과 같이 판단합니다. '이 사용자는 품질팀 소속이고, 우리 회사에서 결함은 MES 시스템의 품질 불량 테이블을 의미하며, 건수는 Count 함수를 써야 한다'는 맥락을 완벽히 짚어내는 것이죠.
3. 복잡한 쿼리 처리
"지난달 A공정 불량률과 B팀 인원 현황 비교해줘"처럼 여러 시스템에 걸친 복잡한 질문도 처리할 수 있습니다. 온톨로지는 흩어진 데이터들 사이의 연결 고리를 만들어주기 때문입니다.
불량률은 MES 시스템에, 인원 현황은 HR 시스템에 있어도, 온톨로지가 '홍길동 과장'이라는 개체가 '생산 공정'에 참여했고 그 결과물인 '부품 A'와 연결되어 있다는 논리적 관계를 AI에게 알려줍니다. 덕분에 질문 하나로 여러 시스템의 데이터를 엮어서 가져올 수 있습니다.
LLM 온톨로지가 주는 압도적 이점
온톨로지를 결합한 LLM은 단순한 AI를 넘어 기업의 지능형 데이터 파트너가 됩니다. 구체적인 이점을 알아보겠습니다.
이점1. 정확도 향상
LLM 온톨로지는 비즈니스 로직이 반영된 txt2SQL 기술을 통해 데이터 조회 오류를 최소화합니다. "지난달 서울 사업소에서 발생한 하자 리스트 보여줘"라고 물으면 온톨로지는 다음과 같이 해석합니다.
'서울 사업소'는 지사 마스터 DB의 코드 'LOC_02', '하자 리스트'는 하자 관리 시스템의 'AS_RECORDS' 테이블, '지난달'은 현재 날짜 기준 전월 필터링이라고 정확히 매핑합니다. AI가 방황하지 않고 정확한 데이터 필드를 찾아가 3초 이내에 결과를 뽑아냅니다.
구분 | 일반 LLM | LLM 온톨로지 적용 |
|---|---|---|
이해 방식 | 단어 매칭 (키워드 검색) | 맥락 파악 (관계 이해) |
데이터 처리 | 시스템별 개별 조회 | 여러 시스템 논리적 연결 |
정확도 | 할루시네이션 위험 존재 | 정의된 구조 내 정확한 답변 |
복잡한 질문 | 처리 어려움 | 다중 시스템 쿼리 가능 |
이점2. 의사결정 속도 향상
과거에는 여러 시스템에서 데이터를 내려받아 엑셀로 가공하는 데 몇 시간씩 걸렸습니다. LLM 온톨로지를 활용하면 자연어 질문 하나로 즉시 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 데이터 가공 시간이 초 단위로 단축되는 것이죠.
이점3. 지식의 자산화
온톨로지는 기업의 전문 지식을 체계화합니다. 베테랑 직원이 퇴사해도 그가 알고 있던 업무 프로세스와 데이터 관계가 온톨로지에 저장되어 있습니다. 신입 사원도 AI를 통해 회사의 암묵지를 빠르게 학습할 수 있습니다.
기업용 AI에서 온톨로지가 작동하는 방식
그렇다면 실제 기업 환경에서 LLM 온톨로지는 어떻게 활용될까요?
기업용 생성형 AI 시스템들은 온톨로지를 통해 기존 ERP, MES 같은 시스템을 건드리지 않고 논리적으로만 연결합니다. 데이터를 물리적으로 통합하는 것이 아니라, 필요할 때 각 시스템에서 읽어와 연결하는 방식이죠. 덕분에 도입 부담이 적고 평균 1.5개월 정도면 구축이 가능합니다.
보안도 중요한 고려사항입니다. 온프레미스 설치를 지원하는 시스템들은 폐쇄망 환경에서도 작동하므로 "보안 때문에 AI를 못 쓴다"는 걱정을 해결합니다. 데이터를 외부로 보내지 않고 사내 서버에서만 처리하는 구조입니다.
실제 도입 사례를 보면 효과가 명확합니다. 서울시여성가족재단은 60개가 넘는 내부 규정을 온톨로지화하여 정보 검색 시간을 15분에서 30초로 단축했습니다. 교육 기업 비즈니스PT는 200개 강의 콘텐츠를 학습시켜 수강생 질문 응대 시간을 4시간에서 10분으로 줄였습니다.
기업 특화 용어 사전 기능도 중요합니다. 같은 업종이라도 회사마다 쓰는 용어가 다릅니다. '전표'를 '전기'라고 부르거나, 제품 코드를 사내 별칭으로 부르는 경우가 많죠. LLM 온톨로지는 이런 기업만의 은어와 약어를 즉시 반영할 수 있습니다.
AI는 이제 생성을 넘어 이해와 연결의 단계로
LLM은 강력한 도구이지만, 기업 환경에서 제대로 활용하려면 우리 회사의 맥락을 이해시켜야 합니다. LLM 온톨로지는 바로 그 역할을 합니다. 단순히 텍스트를 생성하는 AI가 아니라, 우리 회사의 데이터 관계를 이해하고 논리적으로 연결하는 지능형 시스템으로 진화시키는 것이죠.
데이터는 많은데 제대로 활용하지 못하고 계신가요? 시스템마다 흩어진 정보를 연결하고 싶으신가요? LLM 온톨로지 기술이 그 해답이 될 수 있습니다.
우리 회사의 데이터를 가장 안전하고 똑똑하게 연결하는 방법, 지금 시작해보시기 바랍니다.
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