📖 사용자 매뉴얼

📖 플랫폼 소개

AX Ontology OS는 온톨로지 방법론을 기반으로 기업의 업무 구조를 체계적으로 분석하고, AI가 AX(AI Transformation) 전환 전략과 제안서를 자동으로 생성하는 플랫폼입니다.

핵심 가치

• 구조적 분석 — 단순 인터뷰가 아닌 온톨로지 기반의 개념-관계 분석
• AI 자동화 — 역할 분류, 질문 생성, 그래프 생성, 제안서 작성까지 AI가 수행
• 시각화 — 인터랙티브 그래프로 조직 구조와 병목을 한눈에 파악
• 실행 가능한 전략 — 로드맵, ROI, 기대효과가 포함된 AX 제안서 자동 생성

사용 대상

• AX 컨설턴트 및 프로젝트 매니저
• 기업 전략/기획 담당자
• CEO 및 경영진
• 디지털 전환 추진 조직

🚀 시작하기

AX Ontology OS는 4단계로 빠르게 시작할 수 있습니다.

🏢 회사 등록 (Step 1)

고객사의 기본 정보와 조직 구조를 입력하는 첫 번째 단계입니다.

입력 항목

• 기본 정보 — 회사명(필수), 업종, 규모, 설립연도, 설명
• 부서 구조 — 부서 추가/삭제 (영업팀, 운영팀, 개발팀 등)
• 직원 등록 — 이름, 부서, 직급, 이메일

CSV 업로드

대량의 직원 정보는 CSV 파일로 일괄 등록할 수 있습니다.
형식: 이름, 부서, 직급, 이메일 (헤더 없이 데이터만)

📋 R&R 입력 (Step 2)

각 직원의 역할과 책임(Role & Responsibility)을 상세히 입력합니다.

입력 항목 (직원별)

• 주요 업무 5개 — 핵심 업무를 텍스트로 입력
• 사용 시스템 — CRM, ERP, Excel 등 (태그 입력)
• 생성 데이터/산출물 — 보고서, 계약서 등 (태그 입력)
• 의사결정 참여 여부 — 토글 스위치
• 협업 대상 — 다른 직원 선택 (체크박스)

Tip: R&R 데이터의 품질이 이후 AI 분석의 정확도를 결정합니다. 가능한 구체적으로 입력하세요.

🤖 AI 역할 분류 (Step 3)

Gemini AI가 R&R 데이터를 분석하여 각 직원의 역할을 자동 분류합니다.

6가지 역할 유형

AI가 분류한 결과는 드롭다운으로 수동 수정할 수 있습니다. 분류 근거도 함께 표시됩니다.

📝 온톨로지 설문 (Step 4)

회사의 산업, 비즈니스 모델, 조직 규모, 디지털 성숙도, 직원 역할, 진단 목적 등 7개 차원을 분석하여 최적의 맞춤 질문을 자동 생성합니다.

하이브리드 질문 생성 엔진 (v2.0)

7개 결정 차원 (Decision Variables)

질문 수 결정 공식

4개 카테고리 개요

질문 풀 구조 (6개 소스)

채점 알고리즘 (Scoring)

카테고리 균형 조정

4개 카테고리 → 온톨로지 매핑

사용 방법

+ 레거시 영역(Area) 특화 질문

건설 분야 등 특정 산업의 세부 영역(12개 Area)에 대한 특화 질문 5개가 추가로 병합될 수 있습니다: TR 교통·도로, EN 환경, ST 구조·안전, SV 측량·조사, CM 건설관리, RD R&D, BD 영업, PR 홍보, CS 고객관리, FI 회계·자금, HR 인사·조직, GA 총무

🕸 그래프 시각화 (Step 5)

설문 데이터를 기반으로 AI가 온톨로지 그래프를 자동 생성합니다. 이 화면이 플랫폼의 핵심입니다.

기능

• 노드 — 개념을 원형으로 표시, 카테고리별 색상 구분
• 엣지 — 관계를 화살표로 연결, 라벨 표시
• 드래그 — 노드를 마우스로 드래그하여 위치 조정
• 줌/팬 — 마우스 휠로 확대/축소, 빈 영역 드래그로 이동
• 병목 하이라이트 — 병목 노드는 빨간색 점선 원으로 강조
• 상세 패널 — 노드 클릭 시 우측에 상세 정보와 연결 관계 표시
• AI 분석 오버레이 — 그래프 페이지에서 바로 AI 분석을 실행하여 병목/기회를 인라인 표시
• 노드 AI 설명 — 노드 클릭 후 "AI 설명 요청" 버튼으로 해당 노드의 역할/중요성/개선방안을 AI가 생성
• Issue 펄스 효과 — AI 분석 후 병목 노드에 빨간 펄스 애니메이션으로 시각적 강조

AI 분석 오버레이 (신규)

샘플 온톨로지 그래프

범례

🌍 3D 온톨로지 그래프 (Step 5-2)

2D 그래프와 동일한 데이터를 3차원 공간에서 탐색하는 시연/프레젠테이션용 도구입니다. 경영진 워크숍, 컨설팅 현장에서 임팩트 있는 시각화를 제공합니다.

2D vs 3D 비교

3D 공간 매핑

• X축 (프로세스 흐름) — 토폴로지 정렬 기반, 업무 순서대로 왼쪽→오른쪽 배치
• Y축 (조직 계층) — Actor 상단, Decision 중단, Process/Data 하단
• Z축 (데이터 깊이) — System/Data 뒤쪽, Actor/Process 앞쪽

3가지 뷰 모드

주요 기능

• 산업별 샘플 — IT, 제조, 의료, 금융, 교육, 종합 6개 산업 샘플 데이터 내장
• 노드 타입 필터 — 특정 타입만 표시/숨김 가능
• 노드 AI 설명 — 노드 클릭 후 AI가 경영진 수준으로 역할/중요성/개선기회 설명
• Issue 글로우 — 병목 노드에 빨간 글로우 효과 + 크기 1.5배 확대
• 분석 연동 — 6단계 분석 결과가 있으면 자동으로 병목 하이라이트 적용
• 전체화면 — 프레젠테이션 모드로 전체화면 전환 가능

조작법

📊 AX 분석 (Step 6)

온톨로지 그래프와 설문 데이터를 종합하여 AI가 조직 구조를 분석합니다.

분석 결과

• 핵심 문제 요약 — 조직의 가장 중요한 이슈를 한눈에
• 병목 분석 — 관계 단절, 지연, 중복 탐지 (심각도 표시)
• 기회 분석 — 자동화, 데이터, AI 적용 가능 영역
• 의사결정 구조 — 의사결정 흐름의 문제점
• 데이터 흐름 — 데이터 연결 갭 분석
• 종합 메트릭 — 프로세스 효율, 데이터 활용도, 의사결정 속도, 자동화 잠재력

📄 제안서 생성 (Step 7)

전체 분석 결과를 기반으로 AI가 AX 추진 제안서를 자동 생성합니다.

제안서 구성

• Executive Summary — 경영진을 위한 핵심 요약
• 현황 분석 — 현재 조직의 문제점
• AX 전략 — 비전과 핵심 목표
• 실행 로드맵 — Phase별 실행 계획
• 기대 효과 — 지표별 Before/After 비교
• ROI — 투자 규모, 회수 기간, 연간 절감 효과
• Next Steps — 다음 실행 단계

레이더 차트 (신규)

6단계 AX 분석의 4개 메트릭(프로세스 효율, 데이터 활용, 의사결정 속도, 자동화 잠재력)을 SVG 레이더 차트로 시각화합니다. 현재값(파란 영역)과 개선 목표값(초록 점선)을 동시에 표시하여 개선 방향을 직관적으로 파악할 수 있습니다.

Before/After 시뮬레이션 (신규)

실행 태스크 분해 (신규)

로드맵의 각 Phase 프로젝트를 구체적 실행 태스크로 자동 분해합니다. 간트 차트 스타일 타임라인과 함께 담당 역할(운영팀, 데이터팀 등), 우선순위 태그가 표시되어 즉시 실행 가능한 수준의 계획을 제공합니다.

PDF 다운로드: 우측 상단 "PDF 다운로드" 버튼으로 제안서를 PDF로 저장할 수 있습니다. 레이더 차트, Before/After 비교, 태스크 분해 모두 PDF에 포함됩니다.

💬 AI 챗봇

프로젝트 데이터를 기반으로 AI와 대화할 수 있는 RAG 기반 챗봇입니다.

활용 방법

• 프로젝트 현황 질문 ("현재 프로젝트 상태는?")
• 분석 결과 심화 질문 ("주요 병목의 원인을 설명해주세요")
• 전략 추천 요청 ("AX 추진 우선순위를 추천해주세요")
• ROI 관련 질문 ("투자 대비 효과를 상세히 알려주세요")
• 온톨로지 개념 질문 ("온톨로지 그래프를 어떻게 해석하나요?")

추천 질문 버튼을 클릭하면 빠르게 시작할 수 있습니다.

📋 AX 사전진단

AX 온톨로지 진단(7단계 본 진단) 전에 조직의 AX 준비도를 빠르게 스크리닝하는 별도 진단입니다.

사전진단 vs 온톨로지 진단

진단 프로세스 (3단계)

점수 체계

진단 영역 (7개)

AX 인식, 데이터 활용, 의사결정, 투자 의향, 변화 준비도, 변화 수용성, 승인 지연

🕸 AXOS 표준 스키마

AX Ontology OS는 AXOS 표준 스키마를 사용하여 모든 조직을 동일한 구조로 분석합니다. 8개 노드 타입과 9개 관계 타입으로 구성됩니다.

8개 노드 타입

9개 관계 타입

참고: AXOS 스키마는 js/axos-schema.js에 정의되어 있으며, 그래프 생성 시 AI가 이 표준에 맞춰 온톨로지를 자동 구축합니다. 상세 방법론은 진단 방법론 페이지를 참고하세요.

🏭 산업별 온톨로지 템플릿

고객사의 산업 분야에 따라 맞춤형 온톨로지 템플릿이 자동 적용됩니다. 현재 8개 산업을 지원합니다.

지원 산업 (8개)

템플릿 적용 방식

• 자동 감지 — 회사 등록 시 선택한 업종을 기준으로 산업 템플릿이 자동 적용됩니다
• 기본 노드/관계 — 산업별 표준 프로세스 흐름이 온톨로지 그래프의 기본 구조로 사용됩니다
• AI 기회 주입 — 해당 산업의 AI 적용 기회와 공통 병목 패턴이 Gemini AI 분석 프롬프트에 반영됩니다
• Fallback — AI 응답 실패 시 산업 템플릿의 기본 구조로 그래프를 생성합니다

Tip: 회사 등록(Step 1)에서 업종을 정확히 선택하면 이후 모든 단계에서 산업 맞춤 분석이 적용됩니다.

🧠 v3.0 엔진이 내 뒤에서 뭘 하는지

AXOS v3.0은 기존 v2.0 파이프라인(설문→분석→제안서) 위에 6-Layer 온톨로지 엔진이 추가로 작동합니다. 사용자는 기존대로 설문만 저장해도 되지만, 뒤에서 세계 최고 수준 온톨로지 연구 7가지가 조합되어 그래프 품질을 자동으로 향상시키고 있습니다. 이 섹션은 "내 클릭 하나가 어떤 엔진을 돌리는가"를 설명합니다.

💡 한 줄 요약

🔄 단계별 흐름 — 사용자 관점

🎯 가장 중요한 원칙 — Single Source of Truth

v3.0의 설계 결정 중 가장 중요한 것은 "같은 규칙을 두 번 쓰지 말자"입니다. 기존 시스템에서는 "승인자가 필수"라는 제약을 프론트엔드 validation, 백엔드 스키마, DB 트리거 세 곳에 따로 써야 했습니다. v3.0은 이를 Competency Question(CQ) YAML 한 파일로만 선언합니다.

📖 더 알아보기

• 📐 진단 방법론 페이지 — v3.0 6-Layer 아키텍처 이론 전체 (사이드바 "v3 6-Layer 아키텍처" 섹션)
• 🚀 v3.0 통합 대시보드 — 6개 Layer가 실제로 작동하는 라이브 데모
• 🧪 CQ 컴파일러 테스트 — 10개 샘플 CQ의 SHACL/OWL/SPARQL 생성 결과 확인
• ontology.md — 6-Layer 통합 방법론 문서 (1,176줄, GitHub)

Note: v3.0 엔진은 기존 v2.0 파이프라인을 대체하지 않고 증강합니다. 기존 설문·분석·제안서 플로우는 그대로 작동하며, v3.0은 그 위에 "구조적 제약 자동 검증"과 "온톨로지 운영 추론"을 추가합니다.

💾 데이터 저장 구조

모든 데이터는 이중 저장 구조로 관리됩니다.

저장 방식

동기화 흐름

Supabase 테이블 구조

안심: Supabase 연결이 끊겨도 브라우저에서 모든 기능이 정상 작동합니다. 연결이 복구되면 자동으로 동기화됩니다.

🗺 아키텍처 도표

AX Ontology OS의 시스템 구조, 모듈 구성, 데이터 흐름, 배포 아키텍처를 시각적으로 보여주는 4가지 다이어그램입니다.

1. 시스템 아키텍처

전체 시스템의 구성 요소와 계층 구조를 보여줍니다.

2. 모듈 구성도

7단계 진단 프로세스의 각 모듈과 모듈 간 관계를 보여줍니다.

3. 데이터 흐름도

사용자 입력부터 제안서 생성까지 데이터가 흐르는 경로를 보여줍니다.

4. 배포 아키텍처

Vercel, Supabase, Gemini API 등 외부 서비스 연동 구조를 보여줍니다.

📂 진단 사례

AX Ontology OS의 7단계 진단 프로세스를 완료한 실제 진단 사례를 확인할 수 있습니다.

(주)스마트테크 — IT/소프트웨어, 51~100인

진단 결과 요약

기대 효과

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)