온톨로지
공장 데이터 사전. 어떤 종류의 데이터가 몇 개 있고, 서로 어떤 관계인지 목록으로 정리한 화면입니다.
지식 그래프가 데이터의 관계를 시각적으로 보여준다면, 온톨로지는 같은 정보를 체계적인 목록으로 보여줍니다.
조직도가 사람의 관계를 보여주듯, 온톨로지는 데이터의 관계를 보여줍니다. 어떤 부서에 몇 명이 있고, 누가 누구에게 보고하는지 한눈에 파악하는 것처 럼, 어떤 데이터가 어디에 몇 개 있고 서로 어떻게 연결되는지 파악할 수 있습니다.
탭 구성
온톨로지 화면은 2개 탭으로 구성됩니다.
탭 1: 개요
전체 온톨로지의 현황을 요약해서 보여줍니다.
요약 카드
| 카드 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| 노드 타입 수 | 데이터 종류의 수 | 21개 (Product, BOM, Process 등) |
| 관계 타입 수 | 연결 방식의 수 | 15개 (HAS_BOM, USES_MATERIAL 등) |
| 카테고리 수 | 분류 영역의 수 | 5개 (제품, 공정, 품질, 물류, 조직) |
| 키워드 수 | AI 검색 태그 수 | 89개 |
도메인별 분포 차트
각 도메인(카테고리)에 속한 노드 타입과 관계 타입의 분포를 차트로 보여줍니다.
| 도메인 | 노드 타입 | 관계 타입 | 비중 |
|---|---|---|---|
| 제품/자재 | 5개 | 4개 | 24% |
| 공정/설비 | 4개 | 3개 | 19% |
| 품질 | 4개 | 3개 | 19% |
| 주문/물류 | 4개 | 3개 | 19% |
| 조직 | 4개 | 2개 | 19% |
탭 2: 엔티티 목록
모든 노드 타입을 목록 형태로 상세하게 보여줍니다.
표시 정보
| 항목 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| 이름 | 영문 노드 타입명 | Product |
| 라벨 | 한글 표시명 | 제품 |
| 카테고리 | 소속 도메인 | 제품/자재 |
| 관계 수 | 다른 노드와의 연결 수 | 8개 |
조작 기능
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 정렬 | 이름, 라벨, 카테고리, 관계 수 기준으로 정렬 |
| 검색 | 이름 또는 라벨로 빠른 검색 |
| 필터 | 카테고리(도메인)별 필터링 |
실무 활용
활용 1: AI 분석 범위 최적화
온톨로지를 잘 정리하면 AI의 검색 범위가 좁아져서 응답 속도와 정확도가 올라갑니다.
예시: "이번 달 불량률이 높은 제품은?" 이라고 AI에 질의하면
- 온톨로지가 정리되지 않은 경우: 전체 21개 노드 타입을 모두 검색 (8초)
- 온톨로지가 잘 정리된 경우:
Product+QualityInspection+DefectType3개만 검색 (1.5초)
활용 2: 신규 직원 온보딩
신입 IT 담당자가 공장 데이터 구조를 파악해야 할 때, 온톨로지 화면에서 전체 데이터 종류와 관계를 한눈에 확인할 수 있습니다. 기존에 1개월 걸리던 업무 파악이 3일로 단축됩니다.
활용 3: 시스템 확장 계획
새로운 모듈(예: 에너지 관리)을 추가할 때, 온톨로지에서 기존 데이터와의 연결 지점을 미리 확인할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
온톨로지와 지식 그래프의 차이는 무엇인가요?
온톨로지는 "어떤 종류의 데이터가 있고, 어떻게 연결될 수 있는가"를 정의하는 **구조(설계도)**입니다. 지식 그래프는 그 구조에 실제 데이터를 채운 **결과물(실제 건물)**입니다.
예를 들어, 온톨로지에 "Product는 BOM을 가진다"는 구조가 정의되어 있으면, 지식 그래프에는 "제품A → BOM-001", "제품B → BOM-002"처럼 실제 데이터가 연결됩니다.
온톨로지는 수동으로 수정해야 하나요?
스키마 디자이너에서 테이블을 추가/수정/삭제하면 온톨로지가 자동으로 업데이트됩니다. 별도의 수동 작업이 필요하지 않습니다.
접근 경 로
좌측 메뉴 → AI 시스템 → 온톨로지
URL: /ai/system/ontology