온톨로지 기반 지식 구조화 : 설계부터 Graph RAG·추론·BPM을 통한 AI 활용까지
온톨로지
Graph RAG
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온톨로지 기반
지식 구조화 설계와
AI 데이터 활용 실무
⚠️9/15까지 강의 결제 시 ⚠️
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[연봉협상 가이드북]
절대 다시 못 받습니다...
* 위 이미지들은 실제 연봉협상 가이드북에 담긴 내용을 재구성한 이미지입니다.
* 본 회차 매일배움 강의 결제자에게만 연봉협상 가이드북이 무료 제공됩니다.
* 개강일 기준 2주 안에 수강생의 이메일과 문자로 리워드를 제공해드립니다.
전 세계 정부·도시 데이터를 연결한 팔란티어
어떻게 팔란티어는 세계 각국이 먼저 찾는 기술 기업이 되었을까?
답은 ‘데이터를 구조화하는 방식’의 핵심 기술
[온톨로지]
팔란티어는 온톨로지를 통해 조직의 워크플로우를 노드와 엣지로 구성된 그래프처럼 통합했습니다.
이 구조 덕분에 AI가 조직의 구조와 관계를 한눈에 이해하고
단일 작업 단계를 넘어 복잡한 의사결정과 문제 해결까지 수행할 수 있게 되었습니다.
이제 LLM과 AI Agent 시대에는
팔란티어처럼
데이터에 의미와 관계를 부여하는 온톨로지가 있어야
AI가 흐름을 더 깊이 이해하고, 다양한 정보를 연결해 더 나은 결정을 이끌어냅니다.
온톨로지 데이터 구조화
3가지 장점 알아보기
ㅣ지식 기반 AI 최적화: RAG 성능 향상
온톨로지를 통해 데이터를 구조화하면, Graph 기반 RAG의 정밀도와 응답 일관성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
ㅣ추론 가능 추천 시스템 : Reasoning 성능 강화
의미 기반 관계 구조는 AI가 스스로 추론할 수 있는 기반이 됩니다. 고정된 룰 없이도 유연한 의사결정이 가능해집니다.
ㅣ비즈니스 프로세스 자동화: AI 의사결정 시스템
온톨로지는 사람이 하던 판단과 흐름을 구조로 담아냅니다. 팔란티어처럼 데이터 기반 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
온톨로지 개념부터 필요성, 장점, 하는 법 까지
이 강의에서 이해가 쏙쏙 되도록 알려드립니다!
온톨로지 설계 및 활용을 위한
핵심 학습 커리큘럼
정의부터 시맨틱 웹, RDBMS, 대표 활용 사례까지
풀스택 온톨로지 실습
설계한 온톨로지를 기반으로 RAG 고도화, 의미 추론 기반 추천 시스템, 미니 팔란티어 BPM을 실습하며 AI 적용 전 과정을 경험합니다.
도메인 관점 온톨로지 꿀가이드!
실습
온톨로지 구축부터 AI 적용까지
데이터의 ‘의미’를 서비스로 연결하는 실습
내 서비스에 적용하기 전 꼭 거쳐야 하는 단계가 있습니다.
실시간 데이터 분석에 사용하는 온톨로지 구축 및 활용
실시간 데이터는 지속적으로 업데이트되어, 최신 상황을 반영하는 AI 시스템 구축에 필수적입니다.
우리 프로젝트에서는 이 데이터를 온톨로지와 결합해 동적 서비스 구현에 집중합니다.
- 온톨로지 핵심 요소: 클래스 / 속성 / 관계 설계
- Protégé를 활용한 온톨로지 구축
- Fuseki + SPARQL을 이용한 의미 기반 질의
- 온톨로지 기반 데이터 응용 방안 및 확장 전략
- 평면적 데이터에 온톨로지로 의미부여하기
- Protégé에서 온톨로지 모델링
- 트리플 스토어로써 Fuseki
- SPARQL 실습을 통한 데이터 질의 경험
- 다양한 서비스 응용 사례 소개
온톨로지 기반 Graph RAG 검색 시스템 구현 : RAG X 온톨로지
단순 텍스트 검색을 넘어 의미 기반 온톨로지로 질문에 정확한 답을 찾는 지능형 검색 시스템을 만듭니다.
LangChain과 Fuseki를 연동해 실시간 온톨로지 질의 및 벡터 검색 성능 차이를 체험합니다.
- 온톨로지 핵심 요소: 클래스 / 속성 / 관계 설계
- Protégé를 활용한 온톨로지 구축
- Fuseki + SPARQL을 이용한 의미 기반 질의
- 온톨로지 기반 데이터 응용 방안 및 확장 전략
- 평면적 데이터에 온톨로지로 의미부여하기
- Protégé에서 온톨로지 모델링
- 트리플 스토어로써 Fuseki
- SPARQL 실습을 통한 데이터 질의 경험
- 다양한 서비스 응용 사례 소개
온톨로지 기반 Reasoning 추천 시스템 구현 : 추론 x 온톨로지
위치와 단순 키워드를 넘어서, 온톨로지의 의미 관계를 활용해 맞춤형 추천 시스템을 직접 설계하고 구현합니다.
SPARQL 추론 로직으로 지능적인 추천 엔진의 구조와 작동 원리를 익힙니다.
- SPARQL을 활용한 추론 로직 구현
- 위치, 카테고리, 관계 기반 추천 실습
- 지식 그래프 형태 추천 엔진 실습
- 의미 기반 SPARQL 추천 질의 작성
- Protégé, Fuseki 활용 온톨로지에 로직을 적용하기
- 사용자 질의 → 추천 결과 흐름 구현
- 비즈니스 사례 및 한계점
온톨로지 기반 비즈니스 프로세스 자동화 구현 : BPM X 온톨로지
실제 팔란티어처럼, 다양한 데이터를 온톨로지로 구조화하고 이를 BPM(jBPM)에 연동해 주소 기반 비즈니스 운영 프로세스 자동화를 학습합니다.
교통, 혼잡도 등 "데이터 → 의미 구조화 → 프로세스 실행"의 과정을 한 번에 구현하는 미니 버전 팔란티어 실습입니다.
- jBPM을 활용한 프로세스 시각화 및 실행
- 온톨로지 기반 동적 BPM 설계 원리
- 주소 기반 비즈니스 프로세스 자동화 시나리오 설계
• 강의 운영 시 실시간 혼잡도 및 주차장 상태에 따른 프로세스 자동 분기
• BPM 도구에서 온톨로지 참조 조건 평가 및 프로세스 자동 분기 데모
- 온톨로지로 지식 구조화
- jBPM 실습
- SPARQL과 jBPM 연동 BPM 설계
- 주소 중심 동적 BPM 실습
기술 스택
실전 온톨로지로 익히는 기술 스택
다양한 TOOL 총정리
Protégé로 설계 → Fuseki·SPARQL로 질의 → LangChain·jBPM으로 AI·자동화까지
강사님
대기업 + 공공사업 온톨로지 설계 경험 多
찐 온톨로지 전문가 강사님

K 강사님
(전) 대기업 C Software Engineer
(전) 대기업 L Software Engineer
주요 프로젝트/강연 활동
• 대기업 온톨로지 스터디 진행
안녕하세요, K입니다.
처음 이 강의를 준비하면서 떠올린 장면이 있습니다.
수많은 데이터가 여기저기 흩어져 있고, 그 안에 답이 있음에도 불구하고 아무도 그 답을 꺼내지 못하는 상황이었죠.
데이터는 넘치는데, 의미는 보이지 않았습니다.
그래서 저는 이 강의에 ‘온톨로지’라는 열쇠를 담았습니다.
단순히 데이터를 모으는 것이 아니라, 데이터가 스스로 말을 하게 만드는 방법, 그 안의 관계를 읽고 추론하는 기술, 그리고 그 결과를 실제 비즈니스와 의사결정에 연결하는 과정까지 담았습니다. 저는 강의가 끝난 뒤, 여러분이 데이터를 보는 눈이 달라지기를 바랍니다.
데이터의 가치는 기술이 아니라 해석하는 사람에게 있습니다.
단순한 숫자나 그래프가 아니라, 그 안에서 살아 움직이는 맥락을 읽고, 필요한 답을 스스로 찾아낼 수 있는 전문가로 성장하는 모습을 기대합니다.
이번 강의에서 배운 기술과 통찰을 바탕으로, 데이터를 더 깊이 이해하는 ‘데이터 해석가'가 되실 수 있도록 도와드리고 싶습니다.
온톨로지 기반 지식 구조화 :
설계부터 Graph RAG·추론·BPM을 통한 AI 활용까지
- 1차시. 온톨로지 정의와 도시데이터 RAG 활용 개관
- 2차시. 온톨로지 기반 추천 시스템과 BPM 연계 개관
- 3차시. 데이터 의미 구조화와 1차 논리(FOL) 표현
- 4차시. 비정형 데이터 CCTV 온톨로지화와 GeoSPARQL
- 5차시. Symbolic AI와 ASP·Clingo 규칙 추론
- 6차시. 추론에서 온톨로지로: OWL과 Protégé 실습
- 7차시. 심볼릭 AI 역사와 Gruber의 온톨로지 정의
- 8차시. 시맨틱 웹 기술 스택과 RDBMS 비교
- 9차시. 현대 AI 온톨로지 재조명과 도시데이터 분석 설계
- 10차시. 도시 데이터 클래스·프로퍼티 설계와 Protégé 구현
- 11차시. Fuseki 기반 SPARQL 질의와 응용 발전 방향
- 12차시. RAG 개념과 온톨로지 기반 RAG 아키텍처 설계
- 13차시. LangChain 실습
- 14차시. 온톨로지 기반 추천 시스템의 필요성과 개념
- 15차시. 서울 공공데이터 추천 시스템 구축과 비즈니스 사례
- 16차시. BPM 개념과 동적 BPM의 필요성
- 17차시. jBPM 활용과 동적 BPM 구현 전략
- 18차시. BPM 실습과 적용 한계
클래스를 추천하고 싶으신가요?
- 다양한 데이터 타입을 온톨로지로 통합하고 관리하는 실무 역량을 쌓고 싶은 데이터 엔지니어
- 비즈니스 도메인 특성에 맞는 온톨로지 설계와 활용법을 배우고 싶은 각 도메인 전문가
- REST API 호출과 JSON/XML 응답 처리 경험
- Python · Java 등 프로그래밍
- 평균·비율·시계열 등 기초 통계 및 데이터 시각화 경험 (권장)
- 시계열 예측 등 AI·ML 기초 개념 이해(권장)
대해서 알려주세요
- 데이터 추출 – RDB, API, 파일 등에서 필요한 데이터 수집
- 온톨로지 기반 데이터 생성 – 수집한 데이터를 S–P–O 트리플로 변환
- 트리플 스토어 적재 – 생성된 온톨로지를 Fuseki 등 트리플 스토어에 저장
- SPARQL 질의 구현 – 의미 기반 검색·조회 기능
- 업무 프로세스 연계 – GraphRAG, BPM 처럼 기존 시스템에서 온톨로지를 활용
- 유지보수 및 확장 – 새로운 데이터 소스 추가 및 질의/응용 시나리오 확장
별도로 발생하나요?
강의는 mac 환경에서 진행하지만 window도 가능합니다.
온톨로지 기반 지식 구조화 :
설계부터 Graph RAG·추론·BPM을 통한 AI 활용까지
- 1차시. 온톨로지 정의와 도시데이터 RAG 활용 개관
- 2차시. 온톨로지 기반 추천 시스템과 BPM 연계 개관
- 3차시. 데이터 의미 구조화와 1차 논리(FOL) 표현
- 4차시. 비정형 데이터 CCTV 온톨로지화와 GeoSPARQL
- 5차시. Symbolic AI와 ASP·Clingo 규칙 추론
- 6차시. 추론에서 온톨로지로: OWL과 Protégé 실습
- 7차시. 심볼릭 AI 역사와 Gruber의 온톨로지 정의
- 8차시. 시맨틱 웹 기술 스택과 RDBMS 비교
- 9차시. 현대 AI 온톨로지 재조명과 도시데이터 분석 설계
- 10차시. 도시 데이터 클래스·프로퍼티 설계와 Protégé 구현
- 11차시. Fuseki 기반 SPARQL 질의와 응용 발전 방향
- 12차시. RAG 개념과 온톨로지 기반 RAG 아키텍처 설계
- 13차시. LangChain 실습
- 14차시. 온톨로지 기반 추천 시스템의 필요성과 개념
- 15차시. 서울 공공데이터 추천 시스템 구축과 비즈니스 사례
- 16차시. BPM 개념과 동적 BPM의 필요성
- 17차시. jBPM 활용과 동적 BPM 구현 전략
- 18차시. BPM 실습과 적용 한계
내일배움카드는 어떻게 발급하나요?
내일배움카드는 고용노동부(1350) 또는 고용24 웹사이트를 통해 발급 자격을 확인한 후 신청하실 수 있습니다. 수강 시작일 기준 최소 7일 전에는 발급이 완료되어야 합니다.
- 신규 발급 신청 시 패스트캠퍼스의 원하는 과정이 바로 조회되지 않는다면, 유사한 타 과정을 선택해 발급을 먼저 진행하셔도 됩니다.
- 카드 발급이 완료된 후 고용24에서 해당 패스트캠퍼스 과정을 수강신청해 주시면 됩니다.
몇개까지 수강가능한가요?
내일배움카드 지원금 잔액이 모두 소진(0원)될 때까지 원하시는 강의를 계속해서 수강하실 수 있습니다.
* 지원 금액을 모두 사용한 경우에도 취약계층 해당 여부나 고용 형태 등에 따라 100~200만 원의 추가 지원이 가능할 수 있습니다.
자부담 결제 링크는 어디에서 확인하나요?
패스트캠퍼스 홈페이지의 수강 희망 강의 상세페이지에서 '결제하기' 버튼을 눌러 진행하시면 됩니다.
결제가 완료되면 문자로 이후 고용24 수강신청 절차를 안내해 드립니다. 자부담금 비용(0~55%)은 개인이 참여하는 취업지원제도 유형 및 훈련과정의 취업률 기준 등에 따라 다르게 책정됩니다.
환불규정이 궁금해요.(패널티 안내)
[개강 전]
미리 제공된 학습 콘텐츠를 소비하지 않았다면 수업 시작 전 전액 환불이 가능합니다.
[개강 후 중도 포기]
개강 당일 17시 이후부터는 중도 포기로 간주되며, 수강한 회차를 제외한 잔여 차시에 대해 금액이 환불됩니다. 중도 포기 시 동일 과정의 재수강이 제한되며, 횟수에 따라 크레딧 차감 패널티(1회 4만 원 / 2회 10만 원 / 3회 이상 20만 원)가 발생합니다.
수강 전 유의사항이 있나요?
- 수강 관련 안내는 고용24에 등록된 이메일 계정으로 전송됩니다. 단, Daum 이메일(@daum.net)은 시스템 발송이 불가하므로 다른 이메일로 변경을 권장합니다.
- 원활한 수강을 위해 본인 명의의 휴대폰 본인 인증이 반드시 필요합니다.
- 수강 중 멘토 및 운영자에게 폭언 등 학습 분위기를 저해하는 행위가 발생할 경우 제적될 수 있습니다.
학습 사이트를 알려주세요.
국비지원 온라인 과정은 패스트캠퍼스 일반 홈페이지가 아닌, 국비지원 수강생 전용의 별도 학습 사이트에서 진행됩니다.
* 해당 접속 사이트 링크는 수강생분들께 별도로 안내됩니다.
로그인했는데 아무 강의가 없어요.
국비지원 과정의 강의는 개강 당일 15시(오후 3시)부터 오픈되어 수강할 수 있습니다.
안내된 15시 이후에도 강의가 정상적으로 보이지 않는다면 고객센터로 문의를 남겨주시기 바랍니다.
신청한 과정을 취소하고 싶어요.
1. 수강 모집 기간 중
고용24 홈페이지 내 '수강신청 이력'에서 직접 취소가 가능합니다. 자부담 결제를 하셨다면 결제 후 24시간 이내에는 직접 취소할 수 있으며, 시간이 초과된 경우 고객센터 1:1 문의를 통해 별도 양식으로 접수해 주셔야 합니다.
2. 수강 기간 중 (개강 이후)
수강 진행 기간에 포기 요청 시 환불 규정에 따라 패널티가 부과될 수 있습니다. 문의 등록 게시판에 양식을 맞춰 글을 작성해 주시면 환불/패널티 규정 안내와 함께 처리해 드립니다.





