전자신문인터넷, 6월 17일 '기업 AI를 위한 온톨로지 기반 지식체계 설계·활용 워크숍' 개최
전자신문인터넷이 기업 AI 활용 고도화를 위한 실전 교육 과정 '기업 AI를 위한 온톨로지 기반 지식체계 설계·활용 워크숍'을 6월 17일 서울 YBM the Biz 강남교육연수센터 5층에서 개최한다. 이번 과정은 'LLM·RAG·AI 에이전트가 이해하는 조직 지식 구조 만들기'를 부제로, 생성형 AI와 AI 에이전트가 기업 내부 지식과 업무 맥락을 더 정확하게 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 온톨로지 기반 지식체계 설계 방법을 하루 동안 집중적으로 다룬다.
최근 기업들은 LLM, RAG, AI 에이전트를 활용해 사내 문서 검색, 업무 자동화, 지식 질의응답, 의사결정 지원 등 다양한 AI 프로젝트를 추진하고 있다. 그러나 많은 현장에서는 “AI가 문서를 읽기는 하지만 업무 맥락을 정확히 이해하지 못한다”, “RAG를 붙였지만 원하는 답을 안정적으로 찾지 못한다”, “AI 에이전트가 실제 업무 수행 단계에서 지식 간 관계를 제대로 활용하지 못한다”는 한계를 경험하고 있다. 단순히 문서를 쌓고 검색하는 수준을 넘어, 조직의 개념·업무·데이터·규칙·관계성을 AI가 이해할 수 있는 구조로 재정리해야 한다는 요구가 커지는 배경이다.
이번 워크숍은 이러한 문제의식에서 출발한다. 교육 과정은 기업 내부 지식과 업무 지식을 AI가 이해할 수 있도록 구조화하는 방법을 중심으로 구성됐다. 참가자는 온톨로지, RDF/Triple, SPARQL, Knowledge Graph 등 AI 지식체계 구축에 필요한 핵심 개념을 배우고, 이를 LLM과 RAG, AI 에이전트 활용 시나리오에 연결하는 방법을 실습하게 된다. 특히 단순 개념 소개에 머무르지 않고, 실제 기업 프로젝트와 업무 적용 전략까지 다룬다는 점에서 AI 기획자, 데이터 담당자, AX·DX 추진 조직, AI 에이전트 도입을 검토하는 기업 실무진에게 실질적인 도움이 될 것으로 보인다.
프로그램은 오전 10시 'AI와 LLM은 지식을 가져오는가'를 주제로 시작된다. 해당 세션에서는 환각(hallucination), 의미 손실, RAG의 한계, 관계 기반 지식체계의 필요성을 짚으며 기업 AI 프로젝트가 왜 단순 문서 검색을 넘어 지식 구조 설계로 나아가야 하는지 설명한다. 이어 'AI가 의미를 이해하게 만드는 방법' 세션에서는 RDF와 트리플(Triple) 구조, 관계 기반 의미 표현, 조직 업무 데이터를 Triple로 표현하는 방식, Turtle 기초 작성법 등을 다룬다.
오후에는 실습형 교육이 본격적으로 진행된다. '관계 기반 검색과 SPARQL 기초' 세션에서는 검색과 의미 기반 질의의 차이, SPARQL 기본 구조, 조건·필터·패턴 검색 실습이 진행된다. 이후 '조직 지식체계 실습 만들기'에서는 Apache Jena Fuseki 소개, 데이터셋(Dataset) 생성과 데이터 업로드, SPARQL 엔드포인트(SPARQL Endpoint) 실습, 브라우저 기반 질의 실습 등을 통해 온톨로지 기반 지식체계를 실제로 구현해보는 시간을 갖는다.
이어지는 'Ontology-Grounded RAG 입문' 세션에서는 일반 RAG와 구조 기반 RAG의 차이, 의미 기반 Retrieval 실습, 조직 지식 검색 시나리오, LLM과 구조화 지식의 연결 방식을 다룬다. 마지막 세션에서는 미니 프로젝트와 실무 적용 전략을 통해 조직 문서와 업무 데이터를 연결하고, Triple 설계와 질의 작성, 실무 적용 가능 사례를 검토하며 교육 내용을 종합한다.
강사는 김정석 대표가 맡는다. 김정석 대표는 서울시립대학교에서 인공지능 전공으로 박사 학위를 취득했으며, 20년 이상의 시스템 아키텍처 설계와 프로젝트 매니지먼트 경험을 보유한 전문가다. 현재 뉴로심볼릭 AI 기반 의사결정 지원 시스템을 개발하는 기술 법인 대표로서 온톨로지와 지능형 추론, 기업 AI 지식 구조 설계 분야의 전문성을 갖추고 있다. 또한 글로벌 IT 컨설팅 그룹에서 엔터프라이즈 솔루션 기획을 담당한 경험과 대형 유통 그룹의 전략회의에 지능형 추론형 질의응답 서비스 프로토타입을 제공한 경험 등을 바탕으로, 기업 AI 적용에 필요한 기술적·실무적 관점을 함께 제시할 예정이다.
전자신문인터넷 류지영 국장은 “기업 AI의 성과는 단순히 어떤 LLM을 쓰느냐가 아니라, 조직의 지식과 업무 맥락을 AI가 이해할 수 있는 구조로 얼마나 잘 설계하느냐에 달려 있다”며 “이번 과정은 문서 검색이나 프롬프트 활용을 넘어, AI가 기업 내부 지식을 의미와 관계 중심으로 이해하도록 만드는 실전 방법을 제시하는 교육”이라고 말했다. 이어 “LLM, RAG, AI 에이전트 도입을 고민하는 기업 담당자들이 온톨로지 기반 지식체계의 필요성과 구현 방식을 함께 체득하는 기회가 될 것”이라고 밝혔다.
이번 교육은 기업 문서, 업무 지식, AI가 이해해야 하는 데이터를 구조화하고 싶은 담당자, RAG의 검색 정확도와 맥락 이해 문제를 개선하고 싶은 실무자, LLM 챗봇·AI 에이전트·GraphRAG 도입을 검토하는 기업 관계자, 업무 데이터와 지식 간 관계 중심의 AI 활용을 고민하는 담당자를 대상으로 한다.
보다 상세한 정보는 홈페이지(https://conference.etnews.com/conf_info.html?uid=494)를 참조하면 된다.
유은정 기자 judy6956@etnews.com
