MQNIC Ontology Platform

업무 지식을 연결하고,
AI로 판단과 대응을 자동화합니다.

기존 시스템의 정보와 업무 기준을 연결해, 여러 정보를 종합해야 하는 판단과 대응 업무를 AI Agent가 처리하도록 자동화하는 플랫폼입니다. 기존 시스템은 그대로 두고, 그 위에 업무 지식과 AI Agent를 더합니다.

상황 이해: 대상과 주변 관계를 연결해 업무 맥락을 제공합니다
근거 기반 판단: 판단에 필요한 관측값, 규칙, 출처를 함께 제공합니다
활용 범위 확장: 축적된 업무 지식을 새로운 Agent와 서비스로 연결합니다

플랫폼 구조 살펴보기 활용 시나리오 보기

Studio에서 상황 판단 체험하기

AI Agent 역할과 지식 활용을 설명하는 개념도입니다.

Why Ontology

업무의 의미와 기준을
연결하는 온톨로지

‘무엇이 어디에 영향을 주는지’, ‘어떤 조건이면 어떤 기준을 적용하는지’는 문서와 담당자의 경험에 흩어져 있습니다. 엠큐닉은 이 관계와 적용 조건을 AI가 활용할 수 있는 대상, 관계, 기준으로 구조화합니다.

데이터 통합분산된 데이터를 연결합니다여러 시스템의 데이터를 함께 조회하고 활용할 수 있도록 연결합니다

온톨로지데이터와 업무 기준을 연결해, AI가 판단할 수 있는 지식으로 만듭니다업무 대상의 의미와 관계, 기준이 적용되는 조건을 구조화해 AI가 상황에 맞게 판단하도록 합니다

대상과 관계, 업무 기준을 연결해 AI가 활용할 맥락을 만듭니다 개념도

연결된 업무 지식으로, 판단부터 실행까지 자동화합니다

업무 맥락 파악

대상의 관계와 현재 상태를 연결해, 판단에 필요한 정보를 자동으로 찾습니다

근거 기반 판단

데이터와 업무 기준을 종합해 상황을 판단하고, 필요한 조치와 대상을 결정합니다

판단에 따른 자동 실행

판단 결과를 바탕으로 업무 규칙과 권한에 따라 Agent와 시스템이 후속 조치를 자동으로 실행합니다

Ontology

업무 자동화에 필요한 지식을 설계합니다

자동화할 업무의 판단과 실행에 필요한 대상, 데이터, 관계, 규칙을 정의합니다. 이를 바탕으로 구축 범위를 정하고, AI Agent가 활용할 업무 지식을 여섯 가지 요소로 구조화합니다.

01자동화할 업무 정의자동화할 판단과 실행할 업무를 정합니다목표에 필요한 범위부터 구축합니다
02대상, 관계, 기준 설계업무 대상의 관계, 판단 기준과 실행 조건을 정의합니다담당자의 업무 지식을 AI가 활용할 수 있게 만듭니다
03데이터와 시스템 연결기존 데이터와 문서를 지식 구조에 연결하고, 실행 시스템을 연계합니다기존 시스템을 활용해 자동화 기반을 마련합니다
04AI Agent 판단과 실행Agent가 지식을 근거로 판단하고, 규칙과 권한에 따라 조치를 실행합니다상황 파악부터 판단과 대응까지 자동화합니다

필요한 업무부터 시작하고, 새로운 업무에는 기존 지식을 재사용해 필요한 지식과 기능을 더합니다.

판단과 실행을 뒷받침하는 여섯 가지 업무 지식

구성 요소를 눌러 보세요선택한 구성과 연결된 지식이 관계도에서 강조됩니다.

AI Agent는 이 지식 구조에서 판단 근거와 실행 조건을 조회하고, 연결된 시스템을 통해 조치를 수행합니다.

엠큐닉 플랫폼 설계 방식입니다.

Key Objects & Impact

연결된 객체를 한눈에 살펴보고,
업무의 핵심과 영향 관계를 파악합니다

온톨로지를 구성하는 객체와 관계를 전체적으로 보여주고, 업무에서 중요한 객체를 크기로 구분합니다. 객체를 선택하면 핵심적인 역할을 하는 이유와 다른 객체, 판단, 대응에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.

업무호우/침수 위험 판단과 대응안 도출설계 예시

객체 표시센서, 관측시설규정, 기준지역, 구역도로판단, 대응크기: 해당 업무에서의 중요도

관계 표시정의된 관계핵심 관계선에 마우스를 올리면 관계의 의미가 보입니다

선택 표시선택 객체직접 영향간접 영향작은 객체는 누르면 이름과 설명이 보입니다

호우/침수 위험 판단과 대응안 도출연결된 정보로 판단과 대응을 구체화합니다

카드를 누르면 관계망에서 관련 객체와 경로를 강조합니다. 객체를 누르면 상세 정보를 볼 수 있습니다.

중요도는 업무의 필수성과 의존 관계를 기준으로 검토하며, 강조된 경로는 함께 확인할 영향 범위를 나타냅니다.

Architecture

데이터를 업무 지식으로 연결하고,
AI의 판단을 실행으로 이어갑니다

기존 시스템의 데이터를 온톨로지 기반 업무 지식으로 구조화합니다. AI Agent는 이 지식을 활용해 판단하고, 결과와 근거를 공유하며 협업합니다. 필요한 조치는 연결된 업무 시스템을 통해 정해진 규칙과 권한에 따라 자동으로 실행합니다.

개념도

원천 데이터기존 시스템의 데이터업무 시스템, DB, 문서, 영상, 센서, 공간정보와 외부 분석 결과

온톨로지 기반 업무 지식여러 Agent가 함께 조회하는 지식온톨로지 모델에 실제 데이터, 출처, 상태를 연결

AI Agent판단하고, 결과와 근거를 다음 Agent에 전달조회와 분석 → 상황 판단 → 대응 계획 → 보고와 업무 지원

업무 시스템 연계실행 요청과 결과 기록관제, 포털, API로 조치를 요청하고 결과를 기록, 신규 Agent는 같은 지식을 재사용

데이터 전달: 원천 데이터를 업무 지식으로지식 조회: Agent가 필요한 지식을 조회결과 전달: Agent 간 판단 결과와 근거실행 요청: 업무 시스템에 조치와 기록 요청

온톨로지지식 공유. 대상, 관계, 기준, 결과와 근거를 함께 씁니다Orchestration업무 전달과 순서 조율. 어떤 Agent에게 언제 넘길지 정합니다

공통 지식이 쌓일수록, Agent가 처리할 수 있는 업무가 넓어집니다 개념도

Agent는찾는다조회와 분석

공통 지식데이터 연결

Agent는연결한다관련 대상과 영향 범위

공통 지식+ 대상과 관계

Agent는판단한다상황 판단과 근거

공통 지식+ 업무 기준

Agent는계획한다대응 계획

공통 지식+ 절차와 책임

Agent들이이어서 처리한다보고, 업무 지원, 협업

공통 지식+ 결과와 근거 공유

새 Agent를 만드는 부담은 줄어듭니다

첫 번째 Agent

두 번째 Agent

세 번째 Agent

네 번째 Agent

기존 지식 재사용새로 구축비율은 개념 예시

업무 지식을 갱신하면 이를 참조하는 Agent의 판단 기준에 반영됩니다. 새로운 데이터 입력, 화면, 외부 시스템 연동처럼 기능이 필요한 범위는 별도로 개발합니다.

기술 구성 상세제품과 기술 명칭, 모듈을 누르면 역할, 입력, 출력

온톨로지 모델은 연결과 구조화 → 지식 저장 → 추론과 판단 → 대응 연계 전 단계에 공통으로 적용됩니다MCP 연계 계층은 외부 Agent 애플리케이션과 OAIP 지식, 판단 서비스 사이를 연결합니다외부 분석 모델은 판단을 지원하고, 장비 실행은 승인된 조치를 외부 시스템이 수행합니다

활용

대응 연계

추론과 판단

지식 저장

온톨로지

연결과 구조화

적재가상 연결스트림 수집

데이터 소스

온톨로지 모델

역할

지식 모델(객체, 속성, 관계, 업무 규칙), 업무 실행 연계(SOP, 조치 유형, 승인 조건), 상황 변화 반영(시점별 위치, 관측값, 상태)으로 구성합니다.

입력

도메인 규정과 SOP, 데이터 정의서

출력

클래스와 관계 정의, 규칙, 조치 유형

Governance

업무 기준의 변경을,
AI의 판단과 실행까지 연결합니다

변경된 지식을 사용하는 Agent와 업무를 확인하고, 검증된 기준을 적용합니다. 변경 내용부터 Agent별 반영 상태, 판단에 사용한 기준 버전까지 추적합니다.

단계를 선택해 변경 관리 흐름을 확인하세요

지식 변경 관리구성 예시

규칙 변경우선 처리 대상에 신규 고객 유형 추가

02영향 및 검증

변경한 지식우선 처리 기준

직접 참조분류 Agent긴급 지원 고객 요청을 ‘우선’으로 분류

결과를 받아 영향배정 Agent‘우선’ 요청을 긴급 대응팀에 배정

분류 Agent는 기준을 직접 참조하고, 배정 Agent는 분류 결과를 받아 영향을 받습니다.

변경 전후 비교

예시 요청	변경 전	변경 후
긴급 지원 고객 문의	일반, 일반팀	우선, 긴급 대응팀
계약 고객 문의	우선, 전담팀	우선, 전담팀 (변화 없음)
일반 고객 문의	일반, 일반팀	일반, 일반팀 (변화 없음)

검증 결과

✓ 검증 질문 3건 통과, 의도한 요청만 우선 처리로 바뀜

Value

연결된 업무 지식으로,
판단과 대응 업무를 자동화합니다

관련 정보 탐색부터 근거 기반 판단, 시스템을 통한 실행까지 연결하고 새로운 AI 업무로 확장합니다.

관련 대상 자동 탐색대상 간 관계와 현재 상태를 따라 판단에 필요한 정보와 영향 대상을 찾습니다.정보 탐색과 대조에 드는 수작업을 줄입니다

업무 기준에 따른 판단여러 Agent가 공통 정의와 업무별 적용 조건을 활용해 상황을 판단합니다.공통 기준으로 판단의 일관성을 높입니다

판단 근거 추적판단에 사용한 데이터, 관계, 규칙과 출처를 연결해 확인할 수 있습니다.판단 이유를 확인하고 검토 시간을 줄입니다

판단에서 실행까지 연결판단 결과와 근거를 다음 Agent에 전달하고, 규칙과 권한에 따라 업무 시스템이 조치를 실행합니다.업무 인계와 후속 조치를 자동화합니다

새로운 AI 업무로 확장기존 지식을 재사용하고 필요한 데이터, 규칙, 도구를 보완해 신규 Agent와 서비스를 구성합니다.기존 지식을 재사용해 신규 업무 구축 부담을 줄입니다

엠큐닉 온톨로지가 만드는 업무의 변화

흩어진 정보를 연결해,
판단 근거와 필요한 조치를 함께 확인합니다

데이터, 문서, 관측 정보에 업무 대상과 판단 기준, 처리 절차를 연결합니다. 담당자가 필요한 정보를 함께 살펴보고, 상황 변화에 따른 영향과 후속 업무를 확인하도록 지원합니다.

정보를 찾으려고 여러 시스템을 확인합니다.

업무 대상 중심의 정보 연결데이터, 관측값, 문서를 대상과 시점별로 연결

필요한 정보를 모아 확인하고 대조하는 부담을 줄입니다.

상황이 바뀌었을 때 무엇을 확인해야 할지 어렵습니다.

상황에 맞는 확인 대상 제시변경된 정보에 관련 대상과 판단 기준을 연결

지금 확인해야 할 정보와 대상을 파악합니다.

정보나 기준이 바뀌면 어떤 업무에 영향을 주는지 파악하기 어렵습니다.

변경에 따른 검토 범위 확인연결된 대상, 기준, 업무의 의존 관계를 탐색

함께 재검토해야 할 대상과 업무를 찾습니다.

AI가 왜 그렇게 판단했는지 확인해야 합니다.

판단별 근거 제시사용한 정보, 관계, 기준, 출처를 함께 제공

판단을 검토하고, 그 이유를 설명할 수 있습니다.

담당자마다 판단과 처리 방식이 다릅니다.

같은 업무 기준과 절차 적용규정과 대응 절차를 공유 가능한 지식으로 구성

담당자가 달라도 일관된 기준으로 검토합니다.

판단 이후 후속 처리는 따로 해야 합니다.

기존 시스템으로 후속 처리 요청시스템 연계 시Agent가 권한, 승인 조건에 따라 연계 시스템에 요청하고, 처리는 연계 시스템이 수행

대응안 작성, 알림 등 필요한 후속 업무로 이어집니다.

엠큐닉을 선택할 세 가지 이유

고객의 업무 기준을 반영한 지식 설계

실제 사용하는 용어, 데이터, 판단 기준, 처리 절차를 함께 구성합니다. 우리 조직의 업무에 맞는 판단 근거를 제공합니다.

실제 업무 질문으로 활용 가능성 검증

고객이 자주 묻고 판단해야 하는 질문을 기준으로 필요한 정보와 관계를 설계합니다. 업무에 필요한 답과 근거가 나오는지 시나리오로 확인합니다.

필요한 업무부터 시작해 단계적으로 확장

기존 데이터와 시스템을 활용해 우선 필요한 범위부터 연결합니다. 검증한 지식을 재사용하며 적용 업무를 넓혀갑니다.

Integration

다양한 AI 서비스에
업무 지식과 실행 기능을 연결합니다

MCP와 API를 통해 AI 서비스와 업무 시스템이 온톨로지 기반 업무 지식과 Agent 기능을 활용합니다. 관련 정보 탐색과 근거 기반 판단을 지원하고, 필요한 조치를 연결된 업무 시스템에 요청합니다.

AI 활용 확대AI가 업무 지식과 기준을 활용해 판단과 업무 수행 범위를 넓힙니다

공통 지식 활용여러 Agent가 권한과 업무 범위에 맞게 공통 지식을 활용합니다

신규 서비스 확장구축한 지식과 도구를 새로운 Agent와 서비스에서도 재사용합니다

MCP와 API 연계 구조

요청결과 반환조치 요청과 실행 결과

정해진 규칙과 권한에 따라 업무 시스템에 조치를 요청하고, 실행 결과를 확인합니다.

제공 기능

대상 검색

업무에 필요한 대상과 현재 상태를 찾습니다

관계 탐색

대상 간 관계를 따라 관련 정보와 영향 범위를 확인합니다

근거 조회

판단에 사용한 데이터, 기준, 출처를 확인합니다

상황 판단

업무 기준과 현재 정보를 종합해 상황을 판단합니다

절차 조회

상황에 맞는 업무 절차와 담당 정보를 찾습니다

대응안 작성

판단 결과와 절차를 바탕으로 필요한 조치를 구성합니다

AI 서비스 연결과 모델 구성

외부 AI 서비스 연결MCP, API

외부 AI 서비스가 플랫폼의 업무 지식과 도구를 활용하도록 연결합니다

Agent의 LLM 구성API 연동형, 로컬 설치형 LLM

보안 요구와 운영 환경에 맞춰 Agent가 사용할 모델을 구성합니다

연결 가능한 서비스와 모델은 인터페이스 지원 여부와 운영 환경에 따라 달라집니다.

MCP 연동 가이드 보기

Cases

활용 시나리오

온톨로지가 판단과 대응을 어떻게 바꾸는지 확인하세요.
호우/침수와 화학사고 대응 시나리오를 통해, 온톨로지 적용 전후의 판단 근거와 대응안이 어떻게 달라지는지 살펴보세요.

1수위 관측2영향지역과 시설3대응절차

재난과 안전활용 예시

호우와 침수 위험 판단, 대응안 도출

수위, 영향지역, 시설, 대응절차를 연결해 위험 판단과 대응안 도출을 지원합니다.

주요 연결 요소위험 판단영향 대상대응절차

시나리오 살펴보기

1설비 이상2물질과 영향 범위3대피계획

산업안전과 주민대피활용 예시

산업시설 위험 판단과 화학사고 대응안 도출

설비 이상, 물질 정보, 주변 지역, 대피절차를 연결해 상황 판단과 주민대피 계획 수립을 지원합니다.

주요 연결 요소이상 감지영향 범위대피계획

시나리오 살펴보기

같은 질문, 달라지는 판단과 근거를 살펴보세요

사례별 질문을 선택하고, 온톨로지 적용 전후의 상황 판단, 근거, 대응안을 비교해 보세요.

사전 구성된 결과를 살펴보는 데모입니다. 실시간 AI 응답이나 장비 제어는 제공하지 않습니다.

시나리오 체험하기

FAQ

자주 묻는 질문

업무 지식은 어떤 요소로 구성하나요?

업무 대상과 특성, 대상 간 관계, 판단 기준과 조건, 상태와 변화, 출처와 판단 근거, 실행 절차와 권한의 여섯 요소로 구성합니다. 자동화할 업무에 필요한 범위부터 설계해 AI Agent의 판단과 실행에 활용합니다.

데이터를 모으면 온톨로지가 자동으로 만들어지나요?

데이터 연결과 함께 업무 대상의 의미, 관계, 판단 기준을 정의해야 합니다. 자동화할 업무를 먼저 정하고, 필요한 데이터와 문서를 연결해 AI가 활용할 업무 지식을 구성합니다.

데이터베이스, 지식그래프와 무엇이 다른가요?

데이터베이스는 데이터를 저장하고 조회하며, 온톨로지는 업무 대상과 관계의 의미, 적용 기준을 명시합니다. 지식그래프는 이러한 구조에 실제 정보를 연결해 관련 대상과 근거를 탐색하도록 합니다. 이들을 함께 활용해 AI가 업무 맥락에 맞게 판단할 수 있도록 합니다.

기존 시스템을 바꾸거나 데이터를 모두 옮겨야 하나요?

기존 시스템을 유지하면서 OAIP를 연계합니다. 판단과 자동화가 필요한 업무부터 온톨로지를 구성하고, 데이터 특성과 운영 환경에 맞춰 필요한 정보를 조회하거나 수집, 저장합니다. 실행이 필요한 조치는 기존 업무 시스템과 연결합니다.

업무 시스템이나 장비의 실행까지 연결할 수 있나요?

연결 대상의 API와 제어 인터페이스를 연계해, 정해진 규칙과 권한에 따라 실행을 요청할 수 있습니다. 온톨로지에는 실행 대상, 조건, 담당, 절차와 호출에 필요한 연계 정보를 정의하고, 실제 실행은 연결된 업무 시스템과 제어 시스템이 수행합니다.

어떤 LLM 및 AI 서비스와 연결할 수 있나요?

내부 Agent는 운영 환경에 맞춰 외부 상용 API형 또는 로컬 설치형 LLM으로 구성할 수 있습니다. 외부 AI 서비스는 MCP와 API를 통해 플랫폼의 업무 지식과 도구를 활용하도록 연결하며, 구체적인 연결 방식은 해당 서비스와 모델의 지원 기능에 따라 정합니다.

새로운 Agent를 추가할 때 온톨로지를 다시 구축해야 하나요?

기존에 정의한 대상, 관계, 업무 기준을 재사용합니다. 새로운 업무에 필요한 지식이 없으면 해당 범위를 추가하고, Agent가 사용할 도구와 시스템을 연결합니다. 지식을 확장할 때는 기존 Agent에 미치는 영향도 함께 확인합니다.

우리 조직의 데이터로
먼저 확인해 보세요

현업 담당자와 답해야 할 질문을 먼저 정하고, 필요한 범위부터 구축해 확인합니다.

도입 문의 활용 시나리오 보기 시나리오 체험

업무 지식을 연결하고,AI로 판단과 대응을 자동화합니다.

업무의 의미와 기준을연결하는 온톨로지