2026년 1월 3일 토요일

온톨로지를 활용한 소재개발 지식 데이터베이스화

온톨로지를 활용한 회사 내부 소재개발 지식 DB 구축 방법

소재개발 조직에서는 수많은 지식이 보고서, 실험노트, 엑셀, 개인 머릿속에 흩어져 있습니다.

온톨로지는 이런 지식을 “의미와 관계 중심으로 구조화”하여 검색·재사용·AI 활용이 가능하게 만드는 방법입니다.

1. 온톨로지를 한 문장으로 설명하면

온톨로지란 “회사 안에서 쓰는 개념을 표준화하고, 그 개념들 사이의 관계를 정의한 지식 지도”입니다.

단순 DB가 아니라 ‘이게 무엇이고, 왜 연결되는지’를 아는 DB입니다.

2. 왜 기존 DB로는 부족할까?

기존 방식

파일명: NCM811_최종_진짜최종_v7.xlsx
보고서: 개인 폴더에 저장
지식: 담당자 퇴사 시 소실

문제점

같은 실험을 반복 수행
과거 실패 원인을 찾기 어려움
AI가 활용할 수 없음

3. 온톨로지 기반 접근의 핵심 사고방식

“문서 중심” → “개념 중심”

예를 들어 보고서가 아니라 아래 질문에 답할 수 있어야 합니다.

이 소재는 무엇인가?
어떤 공정으로 만들었는가?
왜 성능이 나빴는가?
비슷한 실패 사례는 무엇인가?

4. 예제로 이해하는 온톨로지 구조 (배터리 양극재)

① 핵심 개념 정의 (Class)

개념(Class)	설명
Material	소재 (예: NCM811)
Element	구성 원소 (Ni, Co, Mn)
Process	공정 (공침, 소성, 코팅)
Property	물성 (용량, 수명, 안정성)
Experiment	실험

② 관계 정의 (Relation)

Material hasElement Element
Material manufacturedBy Process
Experiment evaluates Property
PoorCycleLife causedBy HighNiContent

이렇게 관계를 정의하면 AI와 사람이 모두 이해 가능한 구조가 됩니다.

5. 실제 데이터 입력 예시

Material: NCM811
Ni content: 80%
Process: 공침 → 750℃ 소성 → Al₂O₃ 코팅
Property: - 초기용량: 우수 - 사이클수명: 불량
Failure cause: 표면 산소 방출 증가

이 정보는 더 이상 “보고서 한 장”이 아니라 서로 연결된 지식 객체가 됩니다.

6. 온톨로지 기반 DB에서 가능한 질문들

✔ “Ni 함량 80% 이상에서 수명 불량이 발생한 모든 사례는?”
✔ “Al 코팅을 했는데도 열안정성이 나쁜 조건은?”
✔ “과거 실패 실험과 구조적으로 유사한 신규 소재는?”

이는 기존 키워드 검색으로는 불가능합니다.

7. 단계별 구축 방법 (실무 관점)

Step 1. 회사 공통 용어 정리

Ni-rich = 몇 % 이상?
“열안정성 불량”의 기준은?

Step 2. 핵심 개념 20~30개만 먼저 정의

소재, 공정, 물성, 실험, 실패 원인

Step 3. 기존 보고서를 온톨로지로 태깅

보고서 → 개념 연결

Step 4. AI/검색 시스템과 연계

LLM + 온톨로지
GNN 기반 지식 추론

8. 온톨로지 구축 효과

구분	효과
연구 효율	중복 실험 감소
지식 자산화	퇴사·이동에도 지식 유지
AI 활용	소재 추천·실패 예측 가능

9. 한 줄 요약

온톨로지는 “회사의 소재개발 경험을 AI가 이해할 수 있는 언어로 번역하는 작업”이다.

이것이 완성되면 사람의 경험 + 데이터 + AI가 하나의 시스템으로 연결됩니다.

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