Knowledge Representation

온톨로지, 택소노미, 지식 그래프, 컨텍스트 그래프 — 데이터에 구조화된 의미를 부여하는 체계

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핵심 개념

Knowledge Representation은 데이터에 의미를 부여하고 관계를 명시하여 사람과 기계 모두 일관되게 해석할 수 있도록 하는 체계다. AI 에이전트 시대에 컨텍스트 그래프를 통한 태스크 특화 지식 전달이 새로운 응용으로 부상하고 있다.

3층 구조

온톨로지 (Ontology)

개념, 관계, 제약을 결합한 의미 체계를 정의한다. “고객(Customer)이란 무엇인가?”를 문서화하고 기계 추론이 가능한 비즈니스 규칙을 명시한다.

택소노미 (Taxonomy)

일반에서 구체로 가는 계층적 분류를 조직한다. 하나의 제품이 조직용, 영업용, 공급망용 등 여러 유효한 택소노미에 동시에 존재할 수 있다.

지식 그래프 (Knowledge Graph)

온톨로지 규칙에 따라 연결된 실제 데이터 인스턴스를 표현한다. 고객→주문→제품을 정의된 관계로 연결한다.

엔터프라이즈 데이터 계층과의 관계

단계	역할
비즈니스 용어집	조직 전체의 용어 정의 정렬
개념 모델	기술 구현 없는 고수준 비즈니스 뷰
논리 모델	기술 중립적 엔티티·관계 구조화
물리 모델	실제 DB 구현 (인덱스, 파티셔닝)
Semantic Layer	기술 데이터를 비즈니스 언어로 번역

이 계층들은 상당 부분 겹치며, 하나의 컴포넌트 정보로 다른 것의 일부를 자동 생성할 수 있다.

컨텍스트 그래프 (Context Graph)

AI 에이전트 시대의 응용이다. 태스크 특화 지식 부분집합 — 온톨로지 정의, 택소노미 계층, 실제 인스턴스, 정책, 비교 예시 — 을 패키징하여 에이전트가 환각 없이 의사결정할 수 있도록 지원한다.

언제 쓰는가

시나리오	적합한 도구
비즈니스 규칙의 기계 해석이 필요할 때	온톨로지
계층적 분류·탐색이 필요할 때	택소노미
엔티티 간 관계를 탐색·추론할 때	지식 그래프
AI 에이전트에게 태스크 맞춤 컨텍스트를 전달할 때	컨텍스트 그래프

연관 개념

• Semantic Layer
• Context Engineering — 컨텍스트 그래프의 AI 응용
• AI Agent
• RAG — 지식 그래프 기반 검색 보강

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Source: Ontology Taxonomy Data Model Context Graph and Friends