팔란티어 온톨로지는 일반 온톨로지와 무엇이 다른가요?

팔란티어 온톨로지는 조직의 데이터셋을 오브젝트와 속성, 링크로 옮겨 담고, 그 데이터를 바꾸는 액션과 함수까지 함께 정의해 업무 시스템과 이어 둔 체계입니다. W3C 표준 언어인 OWL로 적는 전통적인 온톨로지는 개념의 뜻을 논리로 정의해 추론기가 새 사실을 끌어내게 하는 데 무게를 두므로, 두 온톨로지는 이름은 같아도 쓰임이 다릅니다.

여기서 데이터셋은 표 형태로 모아 둔 자료이고, 오브젝트는 직원이나 항공편처럼 실제 대상이나 사건 하나를 나타내는 데이터입니다. 속성은 그 대상의 특징을, 링크는 두 오브젝트 사이의 관계를 나타냅니다. 액션은 오브젝트를 바꾸는 정해진 절차이고, 함수는 코드로 적은 업무 로직입니다. OWL은 웹 표준을 만드는 단체 W3C가 정한 온톨로지 언어이며, 추론기는 적어 둔 규칙과 사실에서 논리적으로 따라 나오는 사실을 계산하는 프로그램입니다.

팔란티어(Palantir Technologies)는 데이터 운영 플랫폼 Foundry와 AI 플랫폼 AIP를 만드는 회사이고, 이 온톨로지는 Foundry를 이루는 중심 요소입니다(Palantir AIP 개요; 플랫폼 개요). 팔란티어 AIP는 AIP Logic 같은 개발 도구로, AI를 쓰는 업무 흐름과 에이전트(언어 모델에 도구와 규칙을 묶어 여러 단계의 일을 이어 처리하는 AI 프로그램), 함수를 이 온톨로지 위에서 만들 수 있게 합니다(Palantir AIP 개요).

팔란티어 온톨로지는 무엇으로 이루어지나요?

팔란티어 온톨로지는 오브젝트, 속성, 링크라는 의미 요소(semantic)와 액션, 함수, 동적 보안이라는 동작 요소(kinetic)로 이루어집니다. 의미 요소는 데이터가 현실의 무엇을 가리키는지 정하고, 동작 요소는 그 데이터를 누가 어떤 절차로 바꿀 수 있는지 정합니다(Palantir 온톨로지 개요).

오브젝트 유형은 실제 대상이나 사건을 정의한 틀이고, 오브젝트는 그 틀에 따른 사례 하나입니다. 팔란티어 문서는 이 구성을 데이터셋의 구조에 견주어, 오브젝트 유형은 데이터셋에, 오브젝트 하나는 행 하나에, 속성은 열에, 속성 값은 칸에 든 값에, 링크 유형은 두 데이터셋을 같은 값으로 이어 붙이는 조인에 해당한다고 설명합니다(Palantir 핵심 개념).

문서의 예에서 항공편 오브젝트 유형은 출발일, 도착일, 승객 수를 속성으로 두고, JFK 공항에서 SFO 공항으로 가는 항공편 하나가 출발일 2021년 2월 24일, 도착일 2월 25일, 승객 수 150명이라는 속성 값을 가진 오브젝트가 됩니다. 이 항공편과 배정된 항공기 「Boeing 737-123」을 잇는 관계 하나는 링크입니다(Palantir 속성; 링크 유형).

온톨로지 개요 문서는 동적 보안을 따로 풀이하지 않지만, 온톨로지 시스템 문서는 사용자와 에이전트마다 볼 수 있는 데이터의 행과 열, 그리고 구매 주문을 내는 일처럼 실행할 수 있는 동작을 세밀한 권한으로 나눈다고 설명합니다(Palantir 온톨로지 시스템).

팔란티어 온톨로지는 OWL로 적는 전통적인 온톨로지와 무엇이 다른가요?

OWL 온톨로지는 개념의 뜻을 논리로 적어 두고 추론기가 거기서 새 사실을 끌어내게 하는 문서이고, 팔란티어 온톨로지는 실제 데이터셋에 연결되어 액션으로 그 데이터를 바꾸는 시스템이라는 점이 다릅니다.

OWL 2는 W3C가 2009년 10월 27일 권고안(W3C가 표준으로 확정한 문서)으로 발표하고 2012년 12월 11일 제2판을 낸 언어입니다. 이 언어는 문장의 뜻이 수학적으로 엄밀하게 정의되어 있고, 클래스(개념의 종류), 속성, 개체(인스턴스라고도 부르는 개별 대상), 데이터 값으로 온톨로지를 적게 하며, 이렇게 적은 온톨로지는 주로 RDF(사실 하나를 주어, 술어, 목적어로 적는 형식) 문서로 주고받습니다(W3C OWL 2 개요, 2012). 그래서 OWL 문서 하나에는 개념의 틀과 그 틀을 채운 개별 사실이 함께 담길 수 있는데, "온톨로지란? 뜻과 구성 요소, 데이터베이스와의 차이"에서는 틀만 온톨로지라고 부르고 틀을 채운 사실은 지식 그래프로 나눠 설명합니다.

OWL 2 입문서에 따르면 OWL은 프로그래밍 언어가 아니라 상황을 논리적으로 기술하는 선언형 언어(처리 절차 대신 성립하는 사실을 적는 언어)이고, 추론기가 그 기술에서 더 많은 정보를 끌어냅니다. 예시로 「가동률이 90% 이상인 생산 라인은 효율적인 라인이다」라는 규칙과 「라인 A는 생산 라인이고, 가동률은 93%다」라는 사실을 적어 두면, 추론기는 적혀 있지 않던 「라인 A는 효율적인 라인이다」를 끌어냅니다. 추론기가 내놓는 이런 결론은 형식 의미론(문장이 언제 참인지 수학적으로 정한 규칙)으로 미리 정해지며, 입문서는 그 의미론을 따르는 구현만 OWL 2에 맞는다고 봅니다(W3C OWL 2 입문서, 2012).

팔란티어 문서는 반대로 Foundry 온톨로지가 추상적인 데이터 모델이 아니라 각 개념을 조직의 실제 데이터에 대응시킨다고 밝히고(Palantir 액션 유형 개요), 온톨로지는 「의미 레이어(semantic layer)」가 아니며, 데이터와 로직, 액션, 보안을 함께 묶어 운영하는 일은 얇은 의미 레이어로는 할 수 없다고도 적습니다(Palantir 온톨로지 시스템). 의미 레이어는 회사 데이터를 흔히 쓰는 업무 용어로 나타내, 사용자가 스스로 데이터를 찾아 쓰게 돕는 층을 말합니다(위키백과 「Semantic layer」).

문서가 안내하는 대로 앞의 생산 라인 규칙 같은 업무 규칙을 데이터 파이프라인(자료를 정해진 순서로 가공하는 흐름)의 규칙이나, TypeScript·Python 코드로 쓴 함수로 적으면, 판정은 추론기가 아니라 그 코드가 내립니다(Palantir 플랫폼 개요; 함수 개요).

대상을 구별하는 방식도 달라서, OWL은 이름이 달라도 같은 대상일 수 있다고 보지만 팔란티어는 오브젝트마다 겹치지 않는 고유한 값 하나로 대상을 가립니다. 그래서 OWL에서는 두 이름이 서로 다른 개체임을 분명히 하려면 differentFrom(다름) 같은 문장으로 따로 적어야 하고, 같은 개체라는 것은 sameAs(같음)로 적을 수 있습니다. 입문서는 OWL의 이런 방식이 여러 기관이 서로 모르는 채 같은 대상에 다른 이름을 붙이는 웹에 맞는다고 설명합니다(W3C OWL 2 입문서, 2012).

OWL 2에도 키(HasKey)가 있어서, 클래스에 키 속성을 정해 두면 추론기는 그 클래스에서 키 값이 같은 두 개체를 같은 개체로 봅니다(W3C OWL 2 구조 명세, 2012). 반면 팔란티어에서는 모든 오브젝트 유형에 기본 키(오브젝트 하나를 가리키는 고유한 값)가 반드시 있어야 하며, Object Storage v2라는 저장소에서는 데이터셋에 같은 기본 키 값이 두 번 이상 나오면 데이터 반영 작업이 실패합니다(Palantir 오브젝트 유형 만들기).

정리하면 OWL 온톨로지는 개념의 뜻을 표준 언어 OWL로 적어 공유와 추론에 쓰는 문서이고, 팔란티어 온톨로지는 실제 데이터와 업무 동작을 한 플랫폼 안에서 묶는 체계입니다. 두 가지를 나란히 놓으면 다음과 같습니다.

팔란티어 온톨로지가 「행동」까지 담는다는 것은 무슨 뜻인가요?

팔란티어 온톨로지에서 행동은 액션 유형을 말하며, 오브젝트와 속성 값, 링크를 한 번에 바꾸는 방법과 그때 함께 일어날 알림 같은 부수 동작을 정해 둔 것입니다(Palantir 핵심 개념). 온톨로지가 데이터를 읽는 틀에 그치지 않고, 데이터를 고치는 절차까지 맡는다는 뜻입니다.

문서의 예에서 「직원 배정」 액션은 직원 오브젝트의 직무 속성을 바꾸는 방법과, 새 관리자 오브젝트와의 링크를 자동으로 만드는 규칙을 정합니다. 여기에 이전 관리자와 새 관리자에게 변경을 알리는 부수 동작을 붙이고, 인사 담당자처럼 권한이 있는 직원만 실행하게 할 수 있습니다. 문서는 액션을 사용자가 정한 로직에 따라 하나 이상의 오브젝트를 바꾸는 단일 트랜잭션(한꺼번에 반영되거나 한꺼번에 취소되는 변경 단위)이라고 설명합니다(Palantir 액션 유형 개요).

액션에는 제출 조건(사용자가 액션을 실행해 변경을 반영하려면 맞아야 하는 조건)도 붙일 수 있습니다. 문서의 항공사 예에서는 항공편에 배정된 항공기를 바꾸는 액션을, 지정된 그룹에 속한 사용자가 아직 운항 중인 항공기를 고를 때만 제출할 수 있게 합니다(Palantir 제출 조건).

액션으로 바꾼 내용은 모든 사용자 애플리케이션에 반영됩니다(Palantir 액션 유형 개요). 액션에 웹훅(다른 시스템에 요청을 보내는 장치)을 붙이면 Salesforce나 SAP 같은 외부 시스템의 데이터도 바꿀 수 있습니다. 웹훅을 writeback 방식으로 설정하면 다른 변경보다 먼저 외부 요청을 보내고 그 요청이 실패하면 온톨로지도 바꾸지 않으며, 부수 동작 방식으로 설정하면 온톨로지를 먼저 바꾼 뒤에 요청을 보냅니다(Palantir 웹훅).

팔란티어 문서는 결정의 결과를 온톨로지에 남기면 조직이 그 결정에서 배우고 개선할 수 있다고 설명합니다(Palantir, 온톨로지를 만드는 이유). 플랫폼 개요도 모든 결정을 데이터, 로직, 액션으로 나눌 수 있다고 보고, 액션을 기업의 「동사」라고 부릅니다(Palantir 플랫폼 개요).

형태가 다른 자료는 팔란티어 온톨로지에서 어떻게 한 틀에 담기나요?

팔란티어 온톨로지는 들어오는 주기와 형식이 다른 자료도 같은 틀의 오브젝트와 속성, 링크로 옮겨 담습니다. 문서에 따르면 온톨로지는 데이터셋과 스트리밍 데이터(끊임없이 이어서 들어오는 자료)를 모두 오브젝트의 원천으로 읽고, 원천이 바뀌면 오브젝트도 최신 상태로 맞춥니다(Palantir 온톨로지 아키텍처).

예시로 한 도시의 교통 상황을 다루는 온톨로지라면, 들어오는 주기도 믿을 만한 정도도 다른 자료를 도로 구간과 역, 제보라는 세 오브젝트 유형에 나눠 담을 수 있습니다. 몇 초마다 바뀌는 도로의 통행 속도는 도로 구간의 시계열 속성(시간에 따라 잰 값을 차례로 담는 속성)으로 담고, 팔란티어의 시계열 속성은 데이터셋이나 스트리밍 데이터에서 값을 받을 수 있습니다(Palantir 시계열). 몇 분마다 들어오는 지하철 운행 정보는 같은 주기로 다시 만드는 데이터셋에서 값을 받는 역 오브젝트의 속성으로 담습니다. 맞을 확률이 20% 정도로 평가된 사고 제보는 「확률 0.2」라는 속성 값을 가진 제보 오브젝트로 만들고, 제보가 가리키는 역이나 도로 구간과 링크로 잇습니다.

이 예에서 온톨로지는 자료의 형식을 하나로 바꾸지 않고, 서로 다른 자료가 같은 도로와 역을 가리키게 이어 줍니다. 담당자가 현장을 확인한 뒤 「제보 확인」 액션으로 제보의 상태를 바꾸면, 그 판단도 제보 오브젝트에 남습니다.

팔란티어 AIP는 온톨로지와 어떤 관계인가요?

팔란티어 AIP의 AI 기능은 온톨로지 위에서 만들어지고, AI 에이전트가 다룰 수 있는 데이터와 도구는 온톨로지의 액션에 붙은 세밀한 권한이 제한합니다(Palantir AIP 개요; 플랫폼 개요).

AIP의 도구 가운데 AIP Logic은 LLM(대규모 언어 모델) 기반 함수를 코드 없이 만들고 시험하고 배포하는 환경입니다. 이 함수는 온톨로지 오브젝트나 글을 입력으로 받아 결과를 돌려주거나 온톨로지를 편집할 수 있고, 함수를 자동으로 실행되게 하면 그 편집을 바로 적용하거나 사람이 검토하도록 대기시킬 수 있습니다(Palantir AIP Logic 개요).

플랫폼 개요는 대부분의 사용 방식에서 AI 에이전트가 데이터를 직접 바꾸지 않고 제안을 만들며, 담당자가 그 제안을 다듬고 의견을 붙여 결정할 수 있다고 설명합니다(Palantir 플랫폼 개요).

국내 기업은 팔란티어 플랫폼을 어디에 도입했나요?

공개 기사로 확인한 국내 사례로는 현대중공업그룹의 조선 해양 부문(2022년 Foundry 도입 계약)과 포스코퓨처엠의 영업·마케팅 부문(2026년 Foundry·AIP 도입 계약)이 있습니다. 기사들은 온톨로지를 따로 언급하지 않았지만, 두 제품은 온톨로지를 중심으로 짜인 플랫폼입니다(Palantir 플랫폼 개요).

현대중공업그룹은 2022년 9월 21일, Foundry를 조선 해양 부문 전 계열사에 도입하는 본 계약을 맺었다고 밝혔습니다. 회사는 Foundry로 2030년까지 스마트 조선소로 전환하는 FOS(Future of Shipyard) 프로젝트에 속도를 내겠다고 했고, 기사는 이 프로젝트의 목표가 설계부터 생산까지 전 공정에 디지털 트윈(현실의 설비와 공정을 데이터로 옮겨 둔 모형)을 구현하는 것이라고 전했습니다(머니투데이방송, 2022).

포스코퓨처엠은 2026년 10월 21일 계약을 맺었고, 먼저 영업·마케팅 부문에 적용하고 성과를 검증한 뒤 적용 범위를 단계적으로 넓히는 방안을 검토하겠다고 밝혔습니다(더트래커, 2026). 두 기사는 계약과 계획을 전한 것이며, 도입한 뒤의 효과를 잰 자료는 아닙니다.

온톨로지의 뜻부터 보려면 무엇을 읽으면 되나요?

온톨로지라는 말의 뜻과 유래, 지식 그래프와의 차이는 "온톨로지란? 뜻과 구성 요소, 데이터베이스와의 차이"에 정리했습니다. 온톨로지를 만드는 순서는 "온톨로지 구축 방법: 기술 문서와 실험 기록을 지식으로 바꾸는 5단계"에서 다루고, 다른 질문은 AX 가이드에서 찾을 수 있습니다.