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온톨로지 기반의 업무 실행 AI Agent 작성하기

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과정정보

신청기간
2026.03.10 00:00 -
2026.04.22 10:00
교육기간
2026.04.22 - 2026.04.23
교육시간
6시간

수강료

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2026 NEW CURRICULUM

온톨로지 기반의 업무 실행
AI Agent 작성하기

"의미 설계(Context Design)로 완성하는 기업용 AI 전략"

?

왜 '온톨로지'인가요?

많은 기업이 AI 도입에 실패하는 이유는 기술력이 부족해서가 아닙니다. AI에게 부여할 '판단 기준'과 '업무적 의미'를 구조화하지 못했기 때문입니다.

  • ✅ 온톨로지란? 기업 내부에 흩어진 암묵적 지식을 AI가 이해할 수 있는 '명시적 지식 지도'로 변환한 것입니다.
  • ✅ 중요성: 즉흥적인 코딩(Vibe Coding)의 한계를 극복하고, AI가 할루시네이션 없이 기업의 규정와 정책에 따라 정확히 판단하게 만듭니다.

과정 핵심 포인트

🎯 메타데이터 이해 AI-LLM 기반 업무 지식 체계와 메타데이터 속성 변화 이해 및 데이터 가치 극대화 
🏗️ 온톨로지 구축 분산된 정책과 규칙의 통합 판단 구조 설계로 운영 가시성 확보 
🤝 협업 체계 설계 인간은 '의미 설계자', AI는 '판단 확장자'로 정의하는 고효율 거버넌스 
⚙️ 운영 환경 설정 판단 기준을 '지식'으로 자산화하여 시스템 재개발 없는 유연한 대응

🙌 이런 분들께 추천합니다!

  •   ✅  자율 경영 대안을 찾는 기획 책임자
  •   ✅  LLM 적용을 심화하려는 관리자 및 리더
  •   ✅  업무 혁신을 주도하는 전략 담당자
  •   ✅  지식 운영 체계를 개선할 AI 전문가

과정 핵심 포인트

🎯 메타데이터 이해

AI-LLM 기반의 업무 지식 체계와 메타데이터 속성 변화를 이해하고 데이터 가치를 극대화합니다.

🏗️ 온톨로지 구축

흩어진 정책과 규칙을 통합 판단 구조로 설계하여 AI 운영의 가시성을 확보합니다.

🤝 협업 체계 설계

인간(의미 설계자)과 AI(판단 확장자)의 명확한 역할 정의로 신뢰 기반 거버넌스를 구축합니다.

🚀 운영 자산화

판단 기준을 지식화하여 시스템 재개발 없이도 변화하는 비즈니스 환경에 즉각 대응합니다.

📅 상세 커리큘럼 (Agenda)

Day 1. 이론 및 전략 설계
시간 주요 주제 상세 내용
10:00~11:00 온톨로지의 개념과 구조 이해하기 (1) 의미 기반의 업무 접근을 위한 메타데이터 체계 이해하기
(2) 온톨로지의 구조와 스키마 속성
11:00~12:00 업무 지식 체계를 AI 적용 관점으로 재구성 (1) 업무 계층 구조와 속성
(2) 각 계층별 AI 접근 방식 확립
13:00~14:00 AI·LLM과 사람 간의 협업 체계와 역할 정립 (1) AI에게 전달할 정보 체계 구축
(2) AI가 더 잘 할 수 있는 영역을 AI에게 맡기는 기준과 요령
14:00~15:00 의미 기반의 업무 운영 체계를 온톨로지로 전환 (1) 메타데이터 실체 (Actor, Activity, Policy/Rule, Constraint 등)
(2) 메타데이터를 온톨로지로 전환
15:00~16:00 온톨로지 스키마(Schema) 이해 및 구축 요령 (1) 운영 관리 개념을 '실행'이 아닌 '운영 환경 설정'으로 전환
(2) 업무 확장성과 유연성 구현을 위한 운영 체계 구성
16:00~17:00 Ontology 기반 업무 체계와 Workflow 설계 (1) Ontology를 통한 Agent 생성
(2) Ontology를 통한 업무 Workflow 생성 및 최적화 구현 요령
Day 2. 실습 중심 (Hands-on)
시간 주요 주제 상세 내용
10:00~11:00 전체 실습 과정의 취지와 학습 과정 이해 (1) 가상의 기업 운영 데이터 설정
(2) 메타데이터 구축에서 Agent 생성까지 전체 실습 과정 소개
11:00~12:00 초기 온톨로지 스키마 설정 (1) Ontology Schema 구성
(2) 메타데이터 속성 (업무 논리와 제약 관리) 체계 구축
13:00~14:00 업무 규칙과 논리 및 Workflow 구현 요령 (1) 정책, 규칙, 제약 사항 설정
(2) 조직, 직무 등 변수를 통한 업무 결제, 흐름, Workflow 통제
14:00~15:00 AI와 사람 간의 Human-in-the-Loop 협업 설계 (1) AI의 한계 (책임 없음) 극복
(2) Prompt 작성 주도권 관리 (AI와 사람 간의 업무 협업 모델 확립)
15:00~16:00 업무 운영 환경 변수 설정에 의한 Agent 운영 (1) 기업 사용자 관점의 Prompt 작성
(2) 업무 운영 환경 설정을 통한 Agent 실행 통제
16:00~17:00 이벤트 발생에 동적으로 대응하는 운영 체계 구현 (1) 돌발 이벤트 발생에도 즉각 대응 가능한 온톨로지 구현
(2) 기업 여건과 필요 상황에 따른 Prompt Template 작성 요령

🚀 온톨로지 실습 12단계

🏢 기업 환경 설정

  • • 0단계: Raw Excel 데이터 분석
  • • 1단계: 기업 기본 문서 업로드
  • • 2단계: 4M/거래처/BOM 영역 설정 

🏷️ 메타데이터 구축

  • • 3단계: MDR 작성 (의미 기반)
  • • 4단계: MDR → Schema 매핑 

⚙️ 운영 환경 설정

  • • 5단계: 초기 업무 Agent 생성
  • • 6단계: 업무 속성/변수 수준 검증 

🚨 이벤트 대응분석

  • • 7단계: 돌발 이벤트 튜닝
  • • 8단계: 경영 가시화 튜닝 (디지털 트윈)

🛠️ 전문가 튜닝

  • • 9단계: VOC 절차 안내
  • • 10단계: 내부 처리 Trace UI 튜닝 

🚀 진화 및 발전

  • • 11단계: 진화 루프 모니터링
  • • 12단계: 자율 개선 (Self Innovation)
정인호 교수

정인호 교수 | 강사 소개

세종사이버대 AI학과 겸임 교수

  • • 고려대학교 물리학과 졸업
  • • 전 한국 IBM SW 연구소 전문위원
  • • 전 ERP/SCM 구축/컨설팅 업체 CEO
  • • 전 고려대학교 경상학부 e-Commerce 겸임 교수
  • • AI-LLM 기반 온톨로지 특강 및 YouTube 운영

강의목차(총 1강)

1. 강의실 입장을 위한 Zoom 접속 링크입니다. (온라인 Live 수강 대상) 👀 -