전 세계 정부·도시 데이터를 연결한 팔란티어

어떻게 팔란티어는 세계 각국이 먼저 찾는 기술 기업이 되었을까?

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답은 ‘데이터를 구조화하는 방식’의 핵심 기술

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[온톨로지]

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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.

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이제 LLM과 AI Agent 시대에는

팔란티어처럼 데이터에 의미와 관계를 부여하는 온톨로지가 있어야
AI가 흐름을 더 깊이 이해하고, 다양한 정보를 연결해 더 나은 결정을 이끌어냅니다.

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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.

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온톨로지 개념부터 필요성, 장점, 하는 법 까지

이 강의에서 이해가 쏙쏙 되도록 알려드립니다!

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온톨로지 설계 및 활용을 위한
핵심 학습 커리큘럼

PART 01
온톨로지 핵심 개념 잡고 가기:
정의부터 시맨틱 웹, RDBMS, 대표 활용 사례까지
온톨로지의 기본 정의부터 시맨틱 웹, RDBMS와의 차이, 지식 그래프와 그래프 DB까지 헷갈리기 쉬운 개념들을 명확하게 정리하며 대표 활용 사례까지 알아봅니다. 이 과정만 들으면 온톨로지 개념은 완전 정복!
PART 02
온톨로지 설계에서 업무 활용을 위한 AI 서비스까지
풀스택 온톨로지 실습
다양한 데이터 포맷을 온톨로지로 체계적으로 설계하는 실전 노하우를 전수합니다.
설계한 온톨로지를 기반으로 RAG 고도화, 의미 추론 기반 추천 시스템, 미니 팔란티어 BPM을 실습하며 AI 적용 전 과정을 경험합니다.
PART 03
강사님이 직접 말해주는 온톨로지 성공 사례 및
도메인 관점 온톨로지 꿀가이드!
강사님이 직접 경험한 성공·실패 사례를 통해 시행착오를 줄입니다.
도메인 관점에서 온톨로지 설계를 담은 가이드도 제공하며
이 강의가 끝나면, 혼자서도 온톨로지 설계를 자신 있게 시도할 수 있습니다.
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실습
온톨로지 구축부터 AI 적용까지
데이터의 ‘의미’를 서비스로 연결하는 실습

온톨로지를 실제 사용하기 위해서는,
내 서비스에 적용하기 전 꼭 거쳐야 하는 단계가 있습니다.

01
실전 온톨로지 구축 : 데이터 포맷 별 온톨로지로 만드는 방법
다양한 데이터 타입을 온톨로지로 변환·설계하는 실전 방법을 학습합니다.

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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.

| 주요 학습 포인트
- 데이터 구조 및 특성 분석
- 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
| 실습 프로세스
- 서울시 API 및 실시간 도시데이터 분석
- 평면적 데이터에 온톨로지로 의미부여하기
- Protégé에서 온톨로지 모델링
- 트리플 스토어로써 Fuseki
- SPARQL 실습을 통한 데이터 질의 경험
- 다양한 서비스 응용 사례 소개

02
실전 온톨로지 활용 : 온톨로지 기반 AI 서비스 적용
실제 구축한 온톨로지 데이터를 활용해 AI 서비스의 핵심 기능을 구현하고, 비즈니스 프로세스 자동화까지 경험하는 심화 실습입니다.

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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.

| 주요 학습 포인트
- 데이터 구조 및 특성 분석
- 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
| 실습 프로세스
- 서울시 API 및 실시간 도시데이터 분석
- 평면적 데이터에 온톨로지로 의미부여하기
- Protégé에서 온톨로지 모델링
- 트리플 스토어로써 Fuseki
- SPARQL 실습을 통한 데이터 질의 경험
- 다양한 서비스 응용 사례 소개
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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.

| 주요 학습 포인트
- 온톨로지 기반 추천 시스템 구조 설계
- SPARQL을 활용한 추론 로직 구현
- 위치, 카테고리, 관계 기반 추천 실습
- 지식 그래프 형태 추천 엔진 실습
| 실습 프로세스
- 추천 요소 온톨로지화
- 의미 기반 SPARQL 추천 질의 작성
- Protégé, Fuseki 활용 온톨로지에 로직을 적용하기
- 사용자 질의 → 추천 결과 흐름 구현
- 비즈니스 사례 및 한계점
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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.

| 주요 학습 포인트
- BPM의 한계와 온톨로지 도입 효과 이해
- 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
| 실습 프로세스
- 위치 기반 프로세스 분석
- 온톨로지로 지식 구조화
- jBPM 실습
- SPARQL과 jBPM 연동 BPM 설계
- 주소 중심 동적 BPM 실습

온톨로지 2탄 출시!
온롤로지 개념을 넘어서 실 서비스 적용까지 해보고 싶다면?

‘국내 유일’ 온톨로지 기반 에이전트 구현 →

기술 스택
실전 온톨로지로 익히는 기술 스택
다양한 TOOL 총정리

[ 진짜 온톨로지 실무에 쓰이는 핵심 TOOL 5가지 ]
Protégé로 설계 → Fuseki·SPARQL로 질의 → LangChain·jBPM으로 AI·자동화까지

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인사이트
강사님만의 온톨로지 인사이트를 가득 담은
생생한 사례 공유 및 도메인 특화 가이드 제공

부가 혜택
본 강의 수강생 분들께만 드리는 혜택!

* 정리본은 강의 전체 오픈 시 pdf 형태로 제공됩니다.
* 질의응답은 패스트캠퍼스 커뮤니티에서 진행됩니다. (25.08.18~28.08.17)

강사님
대기업 + 공공사업 온톨로지 설계 경험 多
찐 온톨로지 전문가 강사님

K 강사님

(현) 대기업 S Software Engineer
(전) 대기업 C Software Engineer
(전) 대기업 L Software Engineer

주요 프로젝트/강연 활동

• 공공 교통 분야 온톨로지 설계 경험
• 대기업 온톨로지 스터디 진행

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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.

Question 1.
어떤 분들에게
클래스를 추천하고 싶으신가요?
- 의미 기반 데이터 구조를 설계해 AI 성능을 극대화하고 싶은 AI 개발자/연구자
- 다양한 데이터 타입을 온톨로지로 통합하고 관리하는 실무 역량을 쌓고 싶은 데이터 엔지니어
- 비즈니스 도메인 특성에 맞는 온톨로지 설계와 활용법을 배우고 싶은 각 도메인 전문가
Question 2.
사전 지식은 어떻게 될까요?
- ERD·데이터베이스 스키마 등 데이터 모델링 기초 지식
- 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)
Question 3.
온톨로지를 업무에 적용하는 과정에
대해서 알려주세요
- 업무 도메인 분석 – 적용할 업무 범위, 주요 데이터 출처, 필드 구조 파악
- 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
Question 4.
학습 비용이
별도로 발생하나요?
본 강의의 프로젝트는 공공 데이터와 오픈 소스 프로젝트를 기반으로 진행하기에 별도의 비용은 발생하지 않습니다.
Question 5.
기술 스택을 알려주세요.
SPARQL, Jena, Fuseki, Protégé
강의는 mac 환경에서 진행하지만 window도 가능합니다.