📋 프로그램 개요
프로그램 설명
AX Ontology OS는 온톨로지(Ontology) 방법론을 적용하여 기업의 업무 구조를 "개념(Concept) + 관계(Relation) + 규칙(Rule)" 체계로 분석하고, AI 기술을 활용하여 AX(AI Transformation) 전환 전략을 자동으로 수립하는 웹 기반 플랫폼입니다.
본 프로그램은 7단계 파이프라인(회사등록 → R&R입력 → 역할분류 → 온톨로지설문 → 그래프시각화 → AX분석 → 제안서생성)을 통해 기업 진단부터 전략 제안까지 전 과정을 자동화합니다.
⚙ 기능 명세 (v2.0: 13개 + v3.0: 6개 + v3.1.2: 3개 신규 모듈)
| # | 모듈명 | 파일 | 주요 기능 |
|---|---|---|---|
| 1 | 대시보드 | index.html | 프로젝트 CRUD, 진행률 시각화, API Key 설정, 프로세스 가이드 |
| 2 | 회사 등록 | company-setup.html | 기업 정보 입력, 부서 구조 설계, 직원 등록, CSV 일괄 업로드 |
| 3 | R&R 입력 | rr-input.html | 직원별 업무/시스템/산출물 입력, 태그 시스템, 협업 매핑, 진행률 |
| 4 | 역할 분류 | role-classification.html | Gemini AI 자동 분류(6유형), 규칙 기반 폴백, 수동 수정, 분류 근거 |
| 5 | 온톨로지 설문 | survey.html | 역할별 맞춤 질문(4영역 30문항), AI 질문 자동 생성, 카테고리 관리, v3.0 runPipeline 훅 |
| 6 | 그래프 시각화 | ontology-graph.html | 순수 SVG 인터랙티브 그래프, 노드 드래그, 줌/팬, 병목 하이라이트, 상세 패널, v3.0 UFO Layer 패널 |
| 7 | AX 분석 | analysis.html | 병목/기회 분석, 의사결정/데이터흐름 분석, 4개 메트릭, 바 차트 |
| 8 | 제안서 생성 | proposal.html | 7섹션 자동 생성, 로드맵/ROI/기대효과, PDF 출력(@media print), v3.0 Mode F t=0 스냅샷 렌더링 |
| 9 | AI 챗봇 | chatbot.html | RAG 기반 대화, 프로젝트 컨텍스트 자동 로드, 대화 이력, 추천 질문 |
| 10 | AXOS 스키마 엔진 | js/axos-schema.js | AXOS 표준 스키마 (8노드+9관계 타입), 8개 산업별 온톨로지 템플릿, 산업 자동 감지 및 매핑, v3.0 UFO 자동 매핑 + OntoClean 자동 도출 + INDUSTRY_ODP_MAPPING |
| 11 | 진단 방법론 | methodology.html | AXOS 5-Layer 방법론 (Mind/Structure/Analysis/Strategy/Execution), 글로벌 사례 비교 (TOVE, Enterprise Ontology, BPR), v3.0 6-Layer 아키텍처 섹션 |
| 12 | DB 테이블 정의 | database/create-tables.sql | Supabase 테이블 정의, 이중 저장 구조 (localStorage + Supabase 동기화) |
| 13 | 사전진단 시드 | database/seed-prediag.js | AX 사전진단 시드 데이터, Supabase 동기화 모듈 |
| ── v3.0 6-Layer 아키텍처 신규 모듈 (2026.04) ── | |||
| 14 | L2 CQ 컴파일러 | js/cq-compiler.js | Competency Question(CQ) YAML → SHACL Shape + OWL Axiom + SPARQL ASK 자동 파생. 7가지 constraint 지원(min_count/max_count/class/datatype/pattern/sh_or/disjoint). Single Source of Truth 원칙 구현 |
| 15 | L1 ODP 라이브러리 | js/odp-library.js | 10개 WOP 표준 Ontology Design Pattern(Approval-Workflow, CRUD-Resource, Role-Dashboard, Event-Trigger, Bottleneck-Root-Cause, Quality-Inspection, Risk-Assessment, Case-Record, Inventory-Flow, Multi-Stage-Review), ODP-match 알고리즘, instantiateODP, 조합 anti-pattern 검사 |
| 16 | L3 LLMs4OL 파이프라인 | js/llms4ol-pipeline.js | 6-Task 파이프라인(E→A→B+C→D→F), 3중 게이트(ODP-match → OntoClean → CQ), Gemini API 실연동(taskA_typeTermLLM, taskD_discoverAxiomsLLM), 동기/비동기 두 가지 실행 모드 |
| 17 | L5 GraphRAG Mode F | js/graphrag-modef.js | 7대 UFO-aware traversal(근본원인·영향범위·책임자·상태·타임라인·규제·유사사례), LLM 프롬프트 컨텍스트 빌더, Mode D 흡수(t=0 스냅샷 렌더링) |
| 18 | CQ 샘플 팩 (46개) | js/cq-pack-samples.js | 산업별 40개 CQ + 도메인 무관 CORE CQ 6개(v3.1.2 신규, CORE-001~006) = 총 46개. 제조10/금융10/의료8/IT7/유통4/교차1/CORE6. CORE는 AXOS 8종 표준 타입에 공통 품질 규칙 적용 |
| 19 | v3.0 통합 대시보드 | axos-v3-dashboard.html, cq-test.html | 6-Layer end-to-end 라이브 데모 페이지, CQ 컴파일러 단독 테스트 페이지, Layer별 이론 설명과 실제 작동 결과 동시 표시 |
| ── v3.1.2 SHACL 런타임 검증 + L0 단일 진실 소스 (2026.04) ── | |||
| 20 | L2 SHACL 런타임 검증 엔진 | js/shacl-validator.js | cq-compiler.js가 생성한 SHACL Shape를 순수 JS로 실행(외부 rdflib/shacl-engine 의존 없음). 7 constraint(minCount/maxCount/class/datatype/pattern/sh_or/disjoint) 해석. validateNode/validateOntologyByCQ/validateWithSeverity 3 API, P0/P1/P2 severity 분류. AXOS_SUBTYPE_MAP 기반 커스텀 타입 자동 정규화로 Customer→Actor 등 매칭 |
| 21 | L2 CQ 팩 Supabase 동기화 | js/cq-pack-supabase.js | CQ 팩 Supabase Postgres 동기화 모듈. uploadCQPackToSupabase(upsert), loadCQPackFromSupabase(필터), getCQPack({domain, priority, ufoType, canonicalOnly, coreOnly, forceStatic}) 통합 진입점(DB 우선 → 정적 fallback). 5분 세션 캐시 + filterCQs |
| 22 | CQ 팩 DB 스키마 | database/cq-packs.sql | Supabase Postgres cq_packs 테이블 정의(id, intent, scope JSONB, shacl_target JSONB, priority, tags 등), 인덱스, RLS 정책, upsert 지원 |
v3.0 핵심: 세계 최고 수준 온톨로지 연구 7가지(UFO Foundation · OntoClean · Competency Questions · SHACL · ODP · LLMs4OL · GraphRAG)를 6-Layer 아키텍처로 통합. 모든 제약은 CQ YAML에서만 선언되고 SHACL/OWL/SPARQL이 자동 파생되어 중복 표현 0건을 보장한다.
v3.1.2 확장: L0 axos-schema.js에 AXOS_SUBTYPE_MAP(32 엔트리)과 getCanonicalAxosType() 헬퍼를 Single Source of Truth로 승격. Customer/Operation/Bottleneck 등 도메인 서브타입이 AXOS 표준 8종으로 자동 정규화되어 validator·annotateUfo·taskA_typeTermLLM 전체가 혜택. CORE CQ 6개로 도메인 무관 품질 규칙 적용. DEMO_PROJECTS[1] 기준 SHACL 검사 6건 → 28건(+367%), Unknown UFO 분류 6 → 0.
🏗 시스템 구조
아키텍처
- 프론트엔드 — 순수 HTML5 + Tailwind CSS CDN + Vanilla JavaScript ES6+
- 데이터 관리 — 이중 저장 구조: localStorage (로컬) + Supabase (클라우드 동기화)
- AI 엔진 — Google Gemini 2.0 Flash API (REST, JSON)
- 시각화 엔진 — 순수 SVG + JavaScript (외부 라이브러리 미사용)
- 문서 출력 — window.print() + @media print CSS (A4 최적화)
파일 구조
├─ index.html # 대시보드
├─ company-setup.html # 회사 등록
├─ rr-input.html # R&R 입력
├─ role-classification.html # 역할 분류
├─ survey.html # 온톨로지 설문
├─ ontology-graph.html # 그래프 시각화
├─ analysis.html # AX 분석
├─ proposal.html # 제안서 생성
├─ chatbot.html # AI 챗봇
├─ methodology.html # 온톨로지 진단 방법론
├─ manual.html # 사용자 매뉴얼
├─ copyright.html # 저작권 등록 자료
├─ patent.html # 특허명세서
├─ js/axos-schema.js # AXOS 코어 엔진 + v3.0 UFO·OntoClean·INDUSTRY_ODP
├─ js/cq-compiler.js # v3.0 L2 — CQ → SHACL/OWL/SPARQL 자동 컴파일러
├─ js/cq-pack-samples.js # v3.1.2 — 산업 40 + CORE 6 = 46개 CQ
├─ js/cq-pack-supabase.js # v3.1.2 L2 — getCQPack() DB 우선 + 정적 fallback
├─ js/shacl-validator.js # v3.1.2 L2 — SHACL 런타임 검증 + 서브타입 승격
├─ js/odp-library.js # v3.0 L1 — 10개 WOP 표준 ODP + match 알고리즘
├─ js/llms4ol-pipeline.js # v3.0 L3 — 6-Task + 3중 게이트 + Gemini API
├─ js/graphrag-modef.js # v3.0 L5 — 7대 traversal + Mode D 흡수
├─ js/survey-engine.js # v2.0 설문 엔진 (EQ 생성)
├─ js/supabase-client.js # 클라우드 동기화
├─ axos-v3-dashboard.html # v3.0 6-Layer 통합 데모
├─ cq-test.html # v3.0 CQ 컴파일러 단독 테스트
├─ ontology.md # v3.0 6-Layer 방법론 문서 (1,176줄)
├─ README.md # 프로젝트 전체 개요
├─ scripts/ # Node CLI + Puppeteer 검증 스크립트
├─ database/create-tables.sql # Supabase 테이블 정의
├─ database/cq-packs.sql # v3.1.2 — CQ 팩 DB 스키마 + RLS
└─ database/seed-prediag.js # 사전진단 시드 데이터
💡 독창적 요소
기존 수동 인터뷰 방식이 아닌, 온톨로지 방법론(개념-관계-규칙)을 프로그래밍적으로 적용하여 조직 구조를 체계적으로 분석하는 최초의 웹 기반 자동화 시스템
직원의 업무/시스템/산출물 데이터를 LLM이 분석하여 6가지 역할 유형으로 자동 분류하는 하이브리드 엔진 (규칙 기반 + AI 보정)
외부 라이브러리 없이 순수 SVG + JavaScript로 구현한 Force-directed 그래프. 노드 드래그, 줌/팬, 병목 하이라이트 기능 포함
데이터 수집부터 전략 제안까지 7단계를 체계적으로 연결하는 엔드투엔드 진단 프로세스
분석 결과를 기반으로 Executive Summary, 전략, 로드맵, ROI를 포함한 전문 제안서를 AI가 자동 생성
프로젝트 데이터를 컨텍스트로 자동 로드하여 프로젝트별 맞춤 질의응답이 가능한 AI 어시스턴트
온톨로지 그래프의 노드와 관계를 8개 노드 타입(Person, Process, System, Data, Decision, Bottleneck, Opportunity, AI_Solution)과 9개 관계 타입(performs, uses, generates, depends_on, collaborates, bottleneck_at, opportunity_for, ai_applicable, reports_to)으로 정형화한 독자적 표준 스키마
IT/소프트웨어, 제조업, 건설, 금융/보험, 의료/헬스케어, 유통/물류, 교육, 서비스업 등 8개 산업에 특화된 온톨로지 템플릿을 산업 자동 감지 후 자동 매핑하는 시스템
Mind(인식) → Structure(구조화) → Analysis(분석) → Strategy(전략) → Execution(실행) 5단계 계층 방법론으로 온톨로지 진단 전 과정을 체계화한 독자적 프레임워크
브라우저 localStorage와 Supabase 클라우드 DB를 동시 사용하여 오프라인 작동성과 클라우드 동기화를 모두 보장하는 이중 저장 아키텍처
📅 창작 이력
온톨로지 기반 AX 진단 플랫폼 콘셉트 설계, 시장 조사, 요구사항 분석, PRD 작성, UI/UX 와이어프레임 설계
대시보드, 회사등록, R&R입력, 역할분류, 설문, 그래프 시각화, AX 분석, 제안서 생성, AI 챗봇 개발 및 테스트
Google Gemini 2.0 Flash API 연동, 역할분류/설문생성/분석/제안서/챗봇 AI 기능 구현, 12개 Area 특화 질문 엔진 개발
케이디이엔지 실제 데이터 기반 테스트, 온톨로지 그래프 검증, 제안서 품질 검증, UI/UX 최적화
AXOS 코어 엔진(axos-schema.js) 개발, 8개 노드+9개 관계 타입 표준 정의, 8개 산업별 온톨로지 템플릿 설계, 산업 자동 감지 알고리즘 구현
AXOS 5-Layer 방법론 페이지(methodology.html) 개발, 글로벌 사례 비교(TOVE, Enterprise Ontology, BPR), Supabase 이중 저장 구조 구축, 사전진단 동기화
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⚖ 저작권 선언
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