TRINITY
TRINITY

TRINITY는 Ontology 기반 의사결정을 지원하는 Agentic AI 개발 플랫폼으로, 이를 활용하여 단순한 분석을 넘어 추론과 의사결정까지 수행하는 AI Agent를 쉽고 빠르게 개발·배포할 수 있습니다. TRINITY는 기업의 방대한 데이터와 지식을 온톨로지로 구조화하고, 이를 기반으로 AIAgentOps 환경을 제공합니다. AI 전문지식이 없는 개발자도 손쉽게 특정 업무를 지원하는 AI Agent를 만들고, 이를 대화형 UI 및 API 형태로 제공할 수 있습니다.
이렇게 개발된 AI Agent는 인과관계가 있는 데이터의 복잡한 관계 속에서 맥락과 의미를 이해하고 빠르게 원인을 찾아내어 답변 뿐만 아니라 분석·시각화·보고·업무 실행까지 지원하여 기업의 의사결정 과정을 혁신합니다.

Ontology

Ontology란?

온톨로지(Ontology)는 원래 철학에서 출발한 개념으로, 세상에 존재하는 것들의 범주와 그들 간의 관계를 정의하고 분류하는 학문을 의미합니다. 이러한 개념이 정보기술로 확장되면서, 온톨로지는 데이터의 개체, 속성, 관계를 지식 구조로 체계화하여 컴퓨터가 데이터에 담긴 개념과 의미를 이해할 수 있도록 표현하는 모델로 발전했습니다. 온톨로지를 구축한다는 것은 단순한 지식의 정리차원을 넘어 기업을 디지털트윈으로 구현한다는 의미입니다. 그것으로 AI Agent가 기업의 환경을 인식하고 계획을 수립하고 실행하는데 필요한 지식을 명확하게 정의할 수 있습니다. 온톨로지를 활용하면 단순한 통계적 패턴을 넘어서 맥락과 의미를 고려한 고도화된 분석과 추론이 가능해집니다. 특히 Agentic AI와 결합될 경우, 명확한 인과관계가 있는 데이터 간의 복잡한 관계 속에서 빠르게 문제의 원인을 추적하고 해결책을 제시할 수 있습니다.

TRINITY는 이러한 온톨로지 정보를 [주어–술어–객체] 형식의 RDF 트리플로 구성하여 복잡한 데이터를 AI Agent가 이해 가능한 구조로 모델링합니다. AI Agent는 기업별로 정의된 온톨로지를 기반으로 업무의 로직과 맥락을 파악하고, 실제 의사결정 흐름에 맞춰 동작합니다. 그 결과, TRINITY는 기존 방식으로는 답하기 어려운 질문에도 보다 정교하고 신뢰성 있는 해답을 제공합니다.

*RDF : 웹 상에서 데이터를 표현하기위한 W3C 표준 모델

TRINITY를 활용한 Ontology 기반 AI Agent 개발 프로세스

AI Agent를 활용해 해결하고자 하는 문제를 먼저 정의한 후, 아래의 과정으로 AI Agent를 개발하고 적용합니다.

1. 데이터 준비 (i-META)

- 아래와 같은 작업으로 AI Agent가 활용할 데이터를 i-META로 준비합니다.

  • Raw Data 수집

    ERP, CRM, DW, 문서 등 다양한 원천에서 데이터 수집

  • 정제 및 전처리

    결측치, 이상치 처리, 표준화 등

  • 의미 기반 구조화

    테이블, 필드, 속성의 의미 정의 및 분류

2. Ontology 구성 (Ontology Designer)

- Ontology 문법을 모르는 사용자도 Ontology 생성이 가능하도록 AI를 활용한 자동 생성 기능을 제공합니다.

  • Data Ontology

    준비된 데이터(i-META)를 기반으로 데이터 간의 관계를 정의한 데이터 온톨로지 생성
    * i-META 기준으로 데이터 온톨로지 자동 생성

  • Knowledge Ontology

    문제 해결을 위한 규칙을 데이터 온톨로지를 기반으로 정의
    * 자연어로 규칙을 정의하거나 업무 매뉴얼 등의 문서를 업로드하면 해당 내용을 바탕으로 지식 온톨로지 자동 생성

3. AI Agent 설정

- Agent가 활용할 LLM 모델을 지정합니다. (다양한 LLM 지정 가능)
- 각 Agent가 활용할 데이터 소스와 Ontology 모델을 지정합니다.
- 각 Agent 모듈은 지정한 Ontology 모델을 기반으로 ‘Plan → Execute → Retry’ 구조를 반복 수행합니다.

  • 이상탐지 Agent

    (AnomalySentinel)

  • 원인 추적 Agent

    (RootCauseTracker)

  • 추천 Agent

    (OntoRecommender)

4. 인터페이스 구현

- 동작 결과를 출력하는 방식을 지정합니다. (챗봇, 시각화, 보고서 화면 등)

  • 자연어 질의 UI 구현

    자연어 질의에 대해 분석/추론 결과 응답하는 UI 구현

  • API 제공

    AUD플랫폼이나 웹에서 Agent 동작 결과 호출 RESTful 형태 제공

적용분야

TRINITY는 데이터의 단순 분석을 넘어 데이터 기반의 의사결정을 혁신하고자 하는 전 산업군에 적용 가능합니다.

  • 금융

    • 고객·거래 데이터 분석을 통한 리스크 관리 및 이상 거래 탐지
    • 대출 심사 자동화 : 고객 이력·신용평가·규제 문서까지 통합 분석
    • 경영진 보고서 자동 생성(재무지표, 손익)

  • 제조

    • 품질 관리 : 생산 과정에서 발생한 불량 원인 자동 추적 (Root Cause Analysis)
    • 설비 모니터링 : 센서·IoT 데이터와 작업 로그 를 결합해 예방 정비
    • 프로젝트/공정별 원가·효율 분석 보고서 자동화

  • HR/조직관리

    • 인재 추천/배치 : 직원 경력·교육·성과 데이터 를 기반으로 적합 인력 추천
    • 승진·이직 가능성 등 인재 리스크 분석
    • 직무 전환(Staff → 기술직 등) 시 자격요건· 경험 기반 자동 검증

  • 공공

    • 방대한 규제 문서·법령 데이터에서 정책 근거 기반 답변
    • 민원/행정 서비스 자동화 : 자연어 질의 → 규정 출처와 함께 답변
    • 공공 프로젝트 손익·성과 분석 보고서 자동화

  • 유통

    • 매출·고객 행동 데이터를 기반으로 수요 예측 및 재고 최적화
    • 프로모션 성과 분석 보고서 자동 생성
    • 고객 불만·VOC 데이터 분석을 통한 서비스 개선 제안

  • 기업경영

    • 경영회의용 분석 차트·보고서 자동화
    • 프로젝트 진행 현황, KPI 달성률, 리스크 지표 를 통합 대시보드로 제공
    • 부서별·시스템별로 분산된 데이터를 통합해, 전사 차원의 일관된 경영지표를 제공
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