온톨로지 (Ontology) 상세 가이드
1. 온톨로지란?
온톨로지는 특정 도메인의 개념(Entity), 속성(Property), 관계(Relation)를 형식적으로 정의한 지식 모델입니다.
핵심 구성요소 4가지
- 클래스(Class): 개념의 카테고리 (예: “건물”, “임차인”, “계약”)
- 인스턴스(Instance): 실제 데이터 (예: “강남 A빌딩”, “㈜B회사”)
- 속성(Property): 개체의 특성 (예: 면적, 임대료, 계약기간)
- 관계(Relation): 개체 간 연결 (예: “A빌딩 → 임대계약 → B회사”)
일반 DB와의 차이는, 온톨로지는 데이터의 ’의미’와 ’맥락’까지 구조화한다는 점입니다. RDB는 테이블 간 JOIN으로 관계를 표현하지만, 온톨로지는 “왜 연결되는지”까지 정의합니다.
2. 부동산 업무 적용 가능성
적용 시나리오
- 자산 관리: 건물 → 층 → 호실 → 임차인 → 계약 → 매출의 계층적 관계를 하나의 지식 그래프로 통합
- 투자 의사결정: 지역, 용도, 수익률, 공실률, 인구데이터 등 멀티 도메인 데이터를 연결해 크로스 분석
- 실사(Due Diligence): 법적 권리관계(소유권, 근저당, 전세권 등)를 관계 그래프로 시각화
- 팀 리포팅 자동화: 자동화 시스템의 데이터 백본으로 활용
ROI 관점
데이터가 10개 도메인 이상, 팀원 5명 이상이 같은 데이터를 다르게 해석하는 상황이라면 온톨로지 도입 가치가 높습니다. 반대로 단일 도메인, 소규모 데이터라면 잘 설계된 RDB로 충분합니다.
3. 구축 방법 (실용적 단계)
Step 1: 경량 접근 (즉시 시작 가능)
| 도구 | 용도 | 난이도 |
|---|---|---|
| Notion / Google Sheets | 개념-관계 매핑 초안 작성 | ★☆☆ |
| draw.io / Miro | 관계도 시각화 | ★☆☆ |
| Neo4j (그래프 DB) | 실제 지식 그래프 구축 | ★★☆ |
이 단계에서는 도메인 전문가(본인)가 직접 개념과 관계를 정의하는 것이 핵심입니다.
Step 2: 본격 구축
| 도구 | 용도 | 난이도 |
|---|---|---|
| Protégé (스탠포드 개발, 무료) | OWL 온톨로지 편집기 | ★★☆ |
| Neo4j + Cypher | 그래프 DB로 쿼리 가능한 온톨로지 | ★★★ |
| Knowledge Graph (GCP/AWS) | 클라우드 기반 대규모 온톨로지 | ★★★ |
Step 3: AI 연동
온톨로지 + LLM 조합이 최근 트렌드입니다:
- 온톨로지가 구조화된 지식(팩트)을 제공
- LLM이 *자연어 인터페이스*를 제공
- 예: “강남구 오피스 중 공실률 5% 이하이면서 수익률 4% 이상인 건물?” → 온톨로지 기반 정확한 답변
4. 현실적 추천 로드맵
| 단계 | 기간 | 행동 |
|---|---|---|
| 1단계 | 12주 | 본인 업무 도메인의 핵심 개념 3050개를 스프레드시트에 정리, 관계 정의 |
| 2단계 | 24주 | Neo4j Community Edition(무료)으로 그래프 DB 구축, 샘플 데이터 입력 |
| 3단계 | 12개월 | 팀 리포팅 자동화 시스템과 연동, API로 데이터 조회 |
| 4단계 | 3개월+ | LLM 연동하여 자연어 질의 인터페이스 구축 |
핵심 조언
온톨로지 구축에서 가장 중요한 건 도구가 아니라 *도메인 모델링 품질*입니다. 부동산 현장 경험이 있는 본인이 직접 개념과 관계를 정의하는 것이 외부 개발자에게 맡기는 것보다 훨씬 정확한 결과를 만듭니다. 1단계를 충실히 하면 나머지는 기술적 구현의 문제입니다.
Hyungrok 