온톨로지

키워드와 무엇이 다른가. 키워드 목록은 이름만 나열하고, 분류 체계는 무엇이 무엇의 한 종류인지(HER은 전기화학 반응)까지 말하며, 데이터베이스 스키마는 기록을 저장하는 형식을 정합니다. 온톨로지는 여기에 관계의 뜻까지 정해 둡니다. 그래서 같은 클래스와 관계로 적힌 여러 논문의 사실을 서로 잇고 함께 물어볼 수 있고, 추론기로 적혀 있지 않은 사실을 이끌어 낼 수도 있습니다.

공리. 이를 가능하게 하는 것이 온톨로지의 공리(axiom), 곧 언제나 참이라고 선언한 규칙입니다. “소재는 반응이 될 수 없다”, “값 하나는 소재 하나에 속한다”, “시뮬레이션으로 얻은 값은 측정값이 아니다”, “패러데이 효율은 0–100%” 같은 것입니다. 추론기가 추출한 모든 사실을 이 공리에 비춰 봅니다. 우리 그래프에서는 다른 물성으로 잘못 분류된 값, 논문에 잘못 인쇄된 단위, 시뮬레이션을 적어 두고도 측정값으로 표시된 값을 찾아냈습니다. 공리를 어긴 값은 순위와 차트에서 빼고 표에 “!”로 표시합니다.

추론. 추론기는 공리로 사실을 더합니다. “무엇으로 만들었다”와 “구성 요소”는 이어지므로, PS-b-PDMS를 물으면 그것으로 만든 입자에서 여러 단계를 거쳐 만든 아연 음극 호스트(Zn@CPC-Co)까지 찾고 그 경로도 보여줍니다. 개념은 계층 아래의 개념을 포함합니다(전기화학 촉매 → HER·OER·ORR). 계산 모델은 논문이 그 모델로 나타낸 실제 시료와 이어져, 같은 소재의 계산값과 측정값이 만납니다. 논문이 계산·실험 중 무엇을 했는지도 추론기가 정합니다. 이렇게 찾은 결과에는 “추론”이라고 표시합니다. 공리와 계층은 한 AI 모델이 초안을 만들고 다른 회사의 AI 모델이 검토한 뒤 연구책임자가 정했습니다.

과학에서의 예. 생명과학의 Gene Ontology와 화학물질의 ChEBI가 오래된 예입니다. 소재 분야에서는 소재 모델링과 분석을 위한 공통 틀로 EMMO(Elementary Multiperspective Material Ontology)가 개발되고 있습니다. 온톨로지는 보통 W3C 표준인 RDF와 OWL로 쓰며, 우리 온톨로지도 아래에서 OWL로 내려받을 수 있습니다.