온톨로지/실전
Alexai의 온톨로지 자동생성 폐루프와 견적·도면 적용
왜 중요한가
트렌드 분석→팩 자동생성→QA→인제스트로 도는 폐루프와, 견적/적산·도면 설계에 온톨로지를 적용하는 실전 고민.
깊이 보기
Alexai는 휴(Hue)의 하네스를 오픈크랩과 융합 설계 중이라며, '깃헙·허깅페이스·논문 트렌드와 내가 하는 일의 방향을 분석해 6시간 동안 반영할 온톨로지 방향성을 잡고, 1시간에 6개씩 총 36개 팩을 자동생성, QA로 상위 50%만 인제스트하고 다음 트렌드 방향을 다시 설계하는 폐루프'를 공유했다.
- 적용 분야로는 '견적과 적산은 온톨로지화가 완전 적합하다, 양식·상황이 바뀌어도 적용되니 알고리즘보다 편하다'고 했다.
- 다만 도면 온톨로지는 '검고 진한 선은 벽, 더 굵은 선은 건들면 안 되는 내력벽 같은 감각적 판단을 인식시키기가 너무 힘들다, 전처리가 온톨로지보다 더 빡세다'며 더티데이터(불필요한 그리드·코어) 고통을 토로했다.
- 네모(봄/사랑)는 회사 제품 물량·단가 기초데이터와 운영상황·논문 wiki를 각각 팩으로 만들어 최적화 모델링을 하려는데 '계산에 환각이 없을지' 우려했고, 읽기쓰기/반도체연구원은 '운영결정층은 온톨로지화, 계산·분석은 코드/툴콜·MCP로 어댑터화'를 권한 반면 Alexai는 '견적·적산조차 온톨로지화가 더 편하다, 데이터 자체도 스키마를 짜면 변화의 흐름까지 인식시킬 수 있다'고 맞섰다.