개발자를 위한 GraphRAG·온톨로지 실전 과정 열린다 작성일 07-24 51 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">전자신문인터넷, 개발자를 위한 온톨로지 기반 AI 구현 워크숍 8월 27일 개최</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="QxNeeXGhmm"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d98c4ee8dcb0efc1d555644a091fca4a94732015da3da2e7d293edd4f83f2d07" dmcf-pid="xMjddZHlEr" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/24/etimesi/20260724134710450njzr.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="6E1TTMQ9DO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/24/etimesi/20260724134710450njzr.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="b9ffe4502767d24201918cc2080070b573aa1c1b2614c813057a4cbb2e9aaa60" dmcf-pid="yWpHHid8sw" dmcf-ptype="general">전자신문인터넷은 오는 8월 27일 서울 강남 위플레이스 강남2호점에서 개발자를 위한 실전 교육 과정 '개발자를 위한 RAG 한계 넘는 온톨로지 기반 AI 구현 1-day 워크숍'을 개최한다.</p> <p contents-hash="8b8e734a5d98e4ccf02c5ee2d469871fbdfea695258c0dd331f4e3a61f918792" dmcf-pid="WYUXXnJ6mD" dmcf-ptype="general">이번 과정은 생성형 AI와 RAG 도입이 확산되는 가운데, 단순 문서 검색과 벡터 검색 중심의 RAG가 갖는 한계를 넘어 온톨로지, Knowledge Graph, SPARQL, Datalog를 활용해 보다 정교한 AI 시스템을 구현하는 방법을 다룬다.</p> <p contents-hash="247b041c95dcff74cb11a99787826eb3979d1adc4732e56c6cba60d87ae952e5" dmcf-pid="YGuZZLiPsE" dmcf-ptype="general">최근 기업들은 사내 문서, 제품 정보, 고객 데이터, 업무 매뉴얼 등을 생성형 AI와 연결하기 위해 RAG 시스템을 적극 도입하고 있다. 그러나 실제 현장에서는 검색 결과의 불안정성, 맥락 이해 부족, 관계 추론의 한계, 복잡한 업무 규칙 반영의 어려움 등이 반복적으로 제기되고 있다. 단순히 문서를 잘라 벡터 DB에 넣고 유사도를 계산하는 방식만으로는 기업 업무에 필요한 정확성, 설명 가능성, 구조적 추론을 충분히 확보하기 어렵기 때문이다.</p> <p contents-hash="da6437adb21de54380726bd3b91aba5b3c7132eb7db2e92b573571e0666ee3af" dmcf-pid="GH755onQIk" dmcf-ptype="general">이번 워크숍은 이러한 문제의식에서 출발한다. 핵심은 “검색하는 AI를 넘어, 추론하는 AI를 구현하다”이다. 참가자는 기존 RAG 구조를 점검하고, RDF Triple, URI, Namespace, Property, Class, Instance 등 시맨틱 웹의 기본 개념부터 Knowledge Graph 구축, SPARQL 질의, Datalog 규칙 추론, 온톨로지 기반 RAG 설계까지 단계적으로 학습한다.</p> <p contents-hash="bf6a0c55db0be510d18cb188221042b6420b275994f609387f47858897ad705b" dmcf-pid="HXz11gLxwc" dmcf-ptype="general">특히 이번 교육은 개념 설명에 그치지 않고, 개발자가 실제 AI 서비스 구조에 적용할 수 있는 구현 관점을 제공하는 데 초점을 맞췄다. 참가자는 사내 문서와 업무 데이터를 단순 텍스트 조각이 아니라 개념과 관계, 규칙이 연결된 지식 구조로 재구성하는 방법을 배우게 된다. 이를 통해 AI가 단순히 “비슷한 문장”을 찾는 수준을 넘어, 데이터 간 의미 관계를 이해하고 업무 규칙에 따라 보다 정확한 답변과 판단을 수행하도록 설계할 수 있다.</p> <p contents-hash="b2bf7db5b2615a900cb23f395f192a358471448f57f4b63ecb0104fe5a808d37" dmcf-pid="XMjddZHlIA" dmcf-ptype="general">프로그램은 총 6개 세션으로 구성된다. 오전에는 △기존 RAG 구조의 한계와 의미 기반 검색의 필요성 △시맨틱 웹과 온톨로지 모델링 기초를 다룬다. 오후에는 △Knowledge Graph 구축과 SPARQL 검색 구현 △SPARQL과 Datalog를 결합한 지식 추론 구현 △Ontology-Grounded RAG 아키텍처 설계 △업무형 AI 서비스 설계와 개발 로드맵 수립까지 이어진다.</p> <p contents-hash="0afc127eee586914a08a0c20da4c9206594e3ebf982b97b631bea8080770f978" dmcf-pid="ZRAJJ5XSOj" dmcf-ptype="general">이번 과정의 차별점은 RAG, 온톨로지, Knowledge Graph, 규칙 추론을 하나의 AI 파이프라인 관점에서 연결한다는 점이다. 기존 RAG가 문서 검색과 생성에 초점을 맞췄다면, 온톨로지 기반 접근은 데이터의 의미 구조와 관계를 명시적으로 설계해 AI가 보다 신뢰할 수 있는 근거 위에서 답변하도록 돕는다. 특히 금융, 제조, 통신, 공공, 법률, 헬스케어처럼 정확성과 설명 가능성이 중요한 분야에서 활용 가능성이 크다.</p> <p contents-hash="6656f4cdeb89b239a46ab3cd0111905094cdb5134349aaae86cd3b41b207c6ed" dmcf-pid="5ecii1ZvEN" dmcf-ptype="general">교육 대상은 사내 문서와 업무 지식을 AI가 정확히 이해하도록 만들고 싶은 개발자, 기존 RAG 시스템의 검색 성능과 신뢰성에 한계를 느끼는 AI 개발자, Knowledge Graph와 온톨로지 기반 AI 구현을 검토하는 데이터·백엔드·플랫폼 개발자, AI Agent와 GraphRAG 구조를 실무에 적용하려는 기술 담당자 등이다.<br></p> <figure class="s_img figure_frm origin_fig" contents-hash="523baed078a19e5333f5547b1107722c376a6a58aad5aa12756262ac087bc849" dmcf-pid="1dknnt5TDa" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="클레버플랜트 김정석 대표" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/24/etimesi/20260724134711678yixx.jpg" data-org-width="220" dmcf-mid="POSwwKB3Is" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/24/etimesi/20260724134711678yixx.jpg" width="220"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 클레버플랜트 김정석 대표 </figcaption> </figure> <p contents-hash="21a109e053caabb0b03971db52f63fd69cc091c56db05551b9290812d173d424" dmcf-pid="tJELLF1ymg" dmcf-ptype="general">강의는 김정석 클레버플랜트 대표가 맡는다. 김 대표는 서울시립대학교에서 인공지능 전공으로 박사 학위를 취득했으며, 20년 이상의 시스템 아키텍처 설계 및 프로젝트 매니지먼트 경력을 보유한 AI 지식공학 전문가다. 현재 뉴로심볼릭 AI 기반 의사결정 지원 시스템을 개발하는 기술 법인 클레버플랜트를 이끌고 있으며, 온톨로지와 지능형 솔루션의 융합을 통한 비즈니스 가치 창출을 주도하고 있다.</p> <p contents-hash="a910b9a494dcf70111007a7042da23527edf8d7750e53a82994122f45ffc72f6" dmcf-pid="FiDoo3tWOo" dmcf-ptype="general">또한 SK텔레콤과 LG전자 등에서 실무 경험을 쌓았으며, 글로벌 IT 컨설팅 그룹 및 대기업 프로젝트에서 온톨로지 기반 데이터 분석, 표준화 전략 수립, 오픈소스 스택 설계 등 AI 기술을 실제 업무 환경에 적용한 경험을 갖고 있다. 이번 과정에서는 복잡한 지식 체계를 AI 모델과 결합하는 지식공학 관점에서, 개발자가 바로 이해하고 적용할 수 있는 온톨로지 기반 AI 구현 전략을 전달할 예정이다.</p> <p contents-hash="451d206dbfd6459a52394245f4512a97ef8b80e155ca592b8cd055d20f3de094" dmcf-pid="3nwgg0FYIL" dmcf-ptype="general">전자신문인터넷 류지영 국장은 “기업의 AI 도입이 단순 챗봇과 문서 검색을 넘어 실제 업무 판단과 실행 지원 단계로 이동하고 있다”며 “이를 위해서는 RAG 이후의 구조, 즉 온톨로지와 Knowledge Graph 기반의 의미 이해·추론 구조를 이해하는 것이 중요하다”고 말했다. 이어 “이번 과정은 개발자가 RAG의 한계를 기술적으로 진단하고, 더 신뢰도 높은 AI 서비스를 설계하는 데 필요한 실전 역량을 제공할 것”이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="a2a398d3321faef6c7bf99d4b022c099715f54cdf6a99572a5beee8fd1b2591f" dmcf-pid="0Lraap3Gsn" dmcf-ptype="general">교육은 2026년 8월 27일 오전 10시부터 오후 5시까지 진행되며, 참가 인원은 선착순으로 모집된다. 자세한 내용과 등록은 전자신문인터넷 콘퍼런스 페이지(<a href="https://conference.etnews.com/conf_info.html?uid=513" target="_blank">https://conference.etnews.com/conf_info.html?uid=513</a>)에서 확인할 수 있다.</p> <p contents-hash="e2d9087d772b6ab5fd3b0b52041b81e76fd5e24842532b620079e64b9b924cf0" dmcf-pid="pomNNU0HDi" dmcf-ptype="general">유은정 기자 judy6956@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 SBS 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