최근 유튜브에서 이경일 솔트룩스 대표의 인터뷰를 봤다. 제목이 바로 핵심이다. "AI 에이전트에게 엑셀로 일시키면 40점, 온톨로지로 시키면 90점."
온톨로지라는 단어는 계속 들었는데 체감이 잘 안 됐는데, 이 분 설명이 꽤 와닿았다.
엑셀은 2축, 온톨로지는 3축
엑셀은 X축과 Y축, 두 가지 정보만 담는다. 데이터와 데이터의 "값"은 있지만 "의미 관계"는 없다.
온톨로지는 여기에 Z축을 하나 더 넣는다. 두 데이터 사이의 관계를 의미로 부여하는 축이다.
예를 들면 "나 → 좋아한다 → 장관님" 이런 식. 주체, 관계, 대상. 이걸 트리플(Triple) 이라고 부른다.
기업에는 데이터베이스가 수천 개다
삼성전자나 SK하이닉스 같은 곳에는 굵직한 DB만 수백 종, 잡다한 것까지 합치면 수천 종이 있다고 한다. 구매, 생산, 인사, 영업, 환율, 원자재… 전부 따로 논다.
의사결정을 하려면 이걸 통합해야 하는데, 엑셀이나 ERP 방식으로 조인(JOIN)하려면 돈과 시간이 어마어마하다.
반면 온톨로지로 의미적 통합을 하면, 하늘에서 내려다보듯 전체를 조망할 수 있다고.
LLM과 온톨로지는 찰떡궁합
이게 가장 인상 깊었다.
- LLM은 온톨로지를 자동 생성할 수 있다 (비정형 텍스트에서 관계 추출)
- 온톨로지는 LLM에게 설명 가능성을 준다 (왜 그런 결론인지 근거 추적)
LLM 혼자서는 "저 잘 아는데 그냥 믿으세요" 수준인데, 온톨로지가 붙으면 "이 데이터 근거로 이런 결론에 도달했습니다"가 된다.
의사결정 시뮬레이션도 가능해진다. "유가가 500원 오르면 우리 매출에 어떤 영향?" 같은 질문에 답할 수 있게 되는 것.
실제 적용 사례들
의료는 이미 국제 표준(SNOMED)으로 온톨로지가 구축되어 있다. 피부 반점의 형태·색깔·패턴을 트리플로 표현하고 암일 확률을 추론하는 구조.
국방은 미국이 JADC2라는 온톨로지 기반 체계를 이미 실전 배포했다. 한국의 KCCS는 아직 엑셀 기반이고, 203233년이 돼야 온톨로지 기반 KCCS2가 실전에 들어간다고. 1015년 격차.
제조는 피지컬 AI의 핵심. 휴머노이드 로봇과 사람과 장비가 상호 운영되려면 공통의 상황 인식이 필요한데, 그걸 온톨로지가 해결한다. 삼성전자는 2년 전 이미 도입 완료.
에이전트끼리도 언어가 필요하다
모차르트 비유가 좋았다. 모차르트는 머릿속에 전체 교향곡이 다 들렸지만, 연주자들에게 전달하려면 악보가 필요했다.
멀티 에이전트 시스템도 마찬가지다. AI 에이전트들끼리 협업하려면 지식을 공유할 공통 언어가 필요하고, 그게 바로 온톨로지. 이 통신 레이어를 시멘틱 패브릭이라 부른다.
소버린 AI의 진짜 의미
팔란티어는 "우리 클라우드에 들어와야 쓸 수 있다"는 식이다. 진정한 주권 AI는 독자 모델 구축도 중요하지만, 50년간 축적한 지식과 업무 프로세스를 우리 손으로 지식화하는 것이 더 중요하다고.
온톨로지 표준을 우리가 주도하면 K-국방, K-제조의 진짜 경쟁력이 된다.
요약하면, 온톨로지는 "지식을 의미 그래프로 표현하는 2400년 된 아이디어"인데, AI 에이전트 시대에 와서야 비로소 기계와 결합해 실전에 쓸 수 있게 된 것이다. LLM이 혼자 못 하는 설명 가능성과 데이터 통합을 온톨로지가 해결해주는 구조.
앞으로 에이전트가 기업에 본격 도입되면 온톨로지 엔지니어(FDE, Forward Deployed Engineer) 수요도 폭발할 것 같다.