6-Layer 통합 데모 — UFO Foundation(L0) → OntoClean+ODP(L1) → CQ Compiler(L2) → LLMs4OL Pipeline(L3) → SHACL Runtime(L4) → GraphRAG Mode F(L5)
샘플 제조업 시나리오("품질관리자가 생산라인 QC 수행 → 불량 발생 → 근본원인 추적")를 한 번의 클릭으로 전체 파이프라인에 흘려봅니다.
L0 + L1
UFO Foundation + OntoClean + ODP Library
상위 온톨로지 앵커링, 메타속성 자동 도출, 10개 ODP 패턴
🧠 이 Layer는 무엇을 하나요?
세계 최고 수준 상위 온톨로지 UFO(Unified Foundational Ontology, Guizzardi 2005)를 AXOS 8종 노드에 자동 주입합니다.
"사람/조직/시스템"은 Endurant(지속자), "프로세스/이벤트/결정"은 Perdurant(발생자)로 분류됩니다.
이 분류에서 OntoClean 메타속성(±R Rigidity, ±I Identity, ±U Unity, ±D Dependence)이 기계적으로 도출되어
"승인자(Role)가 사람(Kind)을 포섭한다" 같은 흔한 모델링 오류를 컴파일 타임에 차단합니다.
동시에 10개 WOP 표준 ODP 라이브러리가 반복되는 패턴(승인 흐름, 품질검사, 리스크 평가 등)을 재사용 가능하게 만듭니다.
L2
CQ Compiler (Single Source of Truth)
10개 샘플 CQ → SHACL + OWL + SPARQL 자동 파생
🎯 이 Layer가 v3.0의 핵심입니다
모든 제약 규칙은 Competency Question(CQ) YAML 한 곳에서만 선언됩니다. 컴파일러가 이를 3개 산출물로 자동 전개:
SHACL(런타임 데이터 검증),
OWL axiom(스키마 제약),
SPARQL ASK(회귀 테스트).
CQ 하나를 바꾸면 세 산출물이 동시에 갱신되므로 중복 표현 0건 보장.
"온톨로지의 계약"을 한 번만 쓰고 시스템 전체가 따라가는 방식입니다 — 유지보수 비용이 급감합니다.
L3
LLMs4OL 6-Task Pipeline
자유기술 → Term Extract → Type → ODP Match → Axiom Discovery → 3중 게이트
🤖 LLMs4OL 2025 챌린지 6-Task 프레임워크
사람이 쓴 자유기술(설문·SOP·회의록)을 온톨로지로 자동 변환합니다:
Task E(용어 추출) → Task A(UFO 타입 분류) → Task B/C(분류 체계·관계 발굴) →
Task D(axiom 자동 발굴) → Task F(다른 온톨로지 정렬).
모든 출력은 3중 게이트를 통과해야 커밋됩니다: ① ODP-match(60% 임계) → ② OntoClean 검증 → ③ CQ 테스트 스위트.
한 단계라도 실패하면 human-in-the-loop 큐로 이동해 전문가 검토를 받습니다. LLM 환각을 규칙으로 잡아내는 "안전망" 구조입니다.
L4
SHACL Runtime (CQ에서 자동 컴파일)
L2에서 생성된 shapes.ttl을 그대로 사용 — 중복 표현 0
🛡 쓰기 트랜잭션 게이트키퍼
OWL은 "열린 세계 가정(OWA)"으로 동작해 "없는 것은 모른다"로 처리합니다. 실무에선 "필수 필드가 비면 거부" 같은 폐쇄세계 제약이 필요합니다.
SHACL(W3C Shapes Constraint Language)은 RDF 데이터에 대해 "Actor는 반드시 hasRole을 가진다" 같은 형태 제약을 런타임에 검사합니다.
v3.0의 SHACL shape은 L2 컴파일러가 CQ에서 자동 생성하므로 수기 작성이 금지됩니다 — 중복·누락이 원천 차단됩니다.
실패 데이터는 Hard Reject / Soft Warning / Human Review 3단계로 처리됩니다.
L5
GraphRAG Mode F — 7대 Traversal + Mode D 흡수
근본원인/영향범위/책임자/타임라인/상태/컴플라이언스/유사사례
🔍 온톨로지가 "결과물"에서 "살아있는 추론 엔진"으로
전통 RAG는 문서 청크만 검색해 "어느 문단이 비슷한가" 수준이지만, GraphRAG는 지식 그래프의 노드·엣지를 트래버설해 얻은 서브그래프를 LLM 컨텍스트로 전달합니다.
환각률이 급감하고 노드 ID로 출처 역추적이 가능합니다.
v3.0은 7종 쿼리 패턴을 제공합니다: 근본원인 추적(Issue→CAUSES*), 영향 범위(BLOCKS/USES 확장),
책임자 탐색(CREATES 역방향), 상태 조회(Endurant 단일 홉), 시계열(Perdurant 정렬),
규제 매핑(ComplianceRule ↔ Process), 유사 사례(구조 유사도).
UFO 타입을 인지한 traversal이라 "사람의 상태"와 "사건의 흐름"을 서로 다른 방식으로 다룹니다.
Mode D
t=0 Snapshot — 진단 제안서 데이터
기존 Mode D(AX 진단 컨설팅 PDF)가 Mode F의 시점 쿼리로 흡수됨
📸 정적 PDF → 라이브 대시보드
v2.0의 Mode D(AX 진단 컨설팅 제안서)는 한 번 생성 후 고정되는 정적 PDF였습니다. v3.0에서는 Mode F의 t=0 스냅샷 쿼리로 재정의됩니다.
동일한 7종 traversal이 특정 시점에 실행되어 병목·근본원인·컴플라이언스 갭을 자동 진단하고, 기존 proposal.html이 이 데이터를 받아 렌더링합니다.
온톨로지가 갱신될 때마다 제안서가 자동 재계산되므로, 컨설팅 결과물이 "살아있는 운영 대시보드"로 진화합니다.