Ontology Layer

텍스트가 아닌 추론 가능한 지식으로

6채널 콘텐츠를 회계·세무 도메인 온톨로지에 매핑하여, AI가 환각 없이 인용·추론할 수 있는 단일 지식 그래프로 전환합니다. FIBO·XBRL 국제 표준 호환.

420
도메인 클래스
180
관계(Property)
2.4M
트리플 (3년)
96%
추론 정확도
Why Ontology

RAG만으로는 부족한 이유

현재 RAG는 "비슷한 문장을 찾아 LLM에 전달"하는 수준입니다. 반면 온톨로지는 "이 사실은 무엇이며 다른 사실과 어떤 관계인가"를 명시합니다.

"삼성전자가 반도체 산업에 속한다"는 사실이 그래프에 들어 있으면, 반도체 정책이 발표될 때 LLM은 자동으로 삼성전자를 연결합니다. 텍스트 매칭이 아니라 의미 추론입니다.

FIBO 호환 XBRL 호환 RDF/OWL SPARQL 1.1
차이점

RAG vs Ontology

RAG only+ Ontology
검색 방식유사 문장의미 관계
추론불가자동
환각중간최소
다국어언어별 인덱스개념 단일
출처 추적청크 단위사실 단위
B2B 가치검색 APISPARQL API
4-Layer Pipeline

텍스트에서 그래프까지 4단계

01
Source Text

6개 채널의 원문 기사·칼럼·리포트. 일반 자연어 텍스트.

RAW · 1,284건/월
02
NER + RE

Gemini 기반 엔티티 인식(NER) + 관계 추출(RE). 인물·기업·정책·사건·금액·날짜 추출.

spaCy · KoNLPy · Gemini
03
Ontology Graph

추출된 엔티티를 도메인 온톨로지 클래스에 매핑하여 RDF 트리플로 적재.

Apache Jena · GraphDB · Neo4j
04
Inference

OWL 추론기로 명시되지 않은 사실을 자동 도출. AI 응답에 검증 가능한 근거 제공.

OWL2 RL · SHACL · Reasoner
Domain Ontology

회계·세무·기업 클래스 트리

FIBO(금융) + XBRL(회계 보고) 표준을 확장하여 한국 도메인 특화 클래스를 추가합니다.

▸ ibh:Thing ├── ibh:Entity │ ├── ibh:Organization │ │ ├── ibh:Corporation (extends fibo:Corporation) │ │ ├── ibh:GovernmentAgency │ │ └── ibh:AccountingFirm │ ├── ibh:Person │ │ ├── ibh:Executive │ │ └── ibh:Professional (회계사·세무사·변호사) │ └── ibh:Industry │ ├── ibh:Semiconductor │ ├── ibh:Bio │ └── ibh:Finance ├── ibh:Event │ ├── ibh:CorporateEvent │ │ ├── ibh:Acquisition (M&A) │ │ ├── ibh:IPO │ │ └── ibh:EarningsRelease │ └── ibh:RegulatoryEvent │ ├── ibh:LawAmendment (세법 개정) │ └── ibh:CourtRuling (판례) ├── ibh:Document │ ├── ibh:Article (채널별 기사) │ ├── ibh:ResearchReport │ └── ibh:LegalText (법령·판례) └── ibh:Concept ├── ibh:TaxCredit (세액공제) ├── ibh:AccountingStandard (K-IFRS) └── ibh:Policy

* 위는 핵심 클래스 발췌. 실제 온톨로지는 약 420 클래스 + 180 속성으로 구성.

국제 표준

FIBO + XBRL 호환 설계

처음부터 새로 만들지 않고, 검증된 국제 표준을 확장합니다. 글로벌 LLM 회사가 인식할 수 있는 호환 그래프.

FIBO · Financial Industry Business Ontology

EDM Council 관리. 금융·기업·계약 1,300+ 클래스. 우리 클래스 60% 차용.

XBRL · Extensible Business Reporting Language

국세청·금감원 공시 표준. 재무제표 항목을 그래프 노드로 직접 연결.

Schema.org · NewsArticle / Person / Organization

Google·Bing 인식 표준. SEO + AI 인용 양쪽 호환.

DBpedia / Wikidata · 글로벌 엔티티 ID 연결

"삼성전자" → Q14773 (Wikidata) 매핑으로 글로벌 인식 가능.

왜 표준 호환이 결정적인가

자체 온톨로지만 만들면 "우리만의 갈라파고스". FIBO·XBRL 호환이면 OpenAI·Anthropic·Google이 별도 변환 없이 바로 인용 가능 — AI 인용 라이선스 단가가 1.5~2배 상승합니다.

RDF Triple

실제 트리플 예시

"2026 R&D 세제 개정 발표" 기사 한 건이 그래프에 어떻게 적재되는지.

명시 사실 (기사에서 직접 추출)
ibh:Article_2026_04_18_001
ibh:reports
ibh:LawAmendment_2026_RD_TaxCredit
ibh:LawAmendment_2026_RD_TaxCredit
ibh:effectiveDate
"2026-07-01"^^xsd:date
ibh:LawAmendment_2026_RD_TaxCredit
ibh:appliesTo
ibh:Industry_Semiconductor
ibh:LawAmendment_2026_RD_TaxCredit
ibh:creditRate
"0.18"^^xsd:decimal
자동 추론 (사실로부터 도출)
ibh:Corporation_SamsungElectronics
ibh:affectedBy
ibh:LawAmendment_2026_RD_TaxCredit
ibh:Corporation_SKHynix
ibh:affectedBy
ibh:LawAmendment_2026_RD_TaxCredit

▸ 추론 근거: {?x rdf:type Semiconductor} ∧ {?law appliesTo Semiconductor} ⇒ {?x affectedBy ?law}

Knowledge Graph

한 사실, 다층 연결

reports appliesTo effectiveDate creditRate includes includes LawAmendment 2026_RD TaxCredit Article_ 2026_04_18 Industry_ Semiconductor 2026-07-01 18% Samsung Electronics SK Hynix

중앙: 명시 사실 · 우측 점선: 자동 추론된 영향 관계 · 추론으로 도달 가능한 노드 자동 확장

Cross-Channel Inference

6개 매체 결합 — 한 사건의 다층 추적

단일 매체의 그래프는 자기 도메인만 답한다. 6개 매체를 결합하면 하나의 거래/사건/판례가 4~6개 매체에 걸쳐 시간 순으로 추적된다 — 경쟁사가 절대 못 만드는 수직 결합 자산.

시나리오 · "AI 진단 스타트업 루닛의 IPO 여정"
바이오타임즈
루닛
AI 진단 임상 1상 통과
2025.11.18 단독
[planning →]
스타트업투데이
IPO 2026 Q3
상장 추진 단독 보도
2026.01.04
[advisedBy →]
한국M&A경제신문
NH투자증권
대표 주관사 선정
2026.02.12
[taxImpact →]
월간지방세연구
이전가격 이슈
유사 판례 3건 자동 추출
2024두12345 등
[해결방안]
한 SPARQL 쿼리로 4채널 답변 가능

VC가 "루닛 같은 후속 IPO 후보 + 잠재 세무 리스크 보유 기업"을 묻는다면, 위 그래프를 1초 안에 traverse하여 4개 매체에 흩어진 단서를 통합 답변합니다 — 단일 매체로는 불가능.

매체별 그래프 자산 요약

매체핵심 노드핵심 관계인용 가치
바이오타임즈Drug · ClinicalTrial · Indicationdevelops · treats · approvedBy88
애틀러스리서치Carrier · Tech · SubscribersmarketShare · operates · introduces95
스타트업투데이Startup · VC · FundingRoundinvests · raisedFrom · exitedVia82
한국M&A경제신문Acquirer · Target · Advisor · Dealacquired · advisedBy · valueOf92
디펜스투데이DefenseCorp · WeaponSystem · CountryexportsTo · operates · contractValue90
월간지방세연구CourtRuling · LawArticle · TaxItemcites · interprets · overrules94

* 6개 매체 합산 ≈ 420 클래스 + 180 관계 + 월 80,000+ 신규 트리플 → 전체 라이선스 설계 보기 →

Query API

B2B는 SPARQL로 질문한다

경쟁사가 못 주는 차별화 — 의미 기반 그래프 쿼리. 키워드 검색 시대 종료. 3개 실 사용 사례 →

예시 1 · 영향받는 기업 자동 추출

"2026 R&D 세제 개정으로 영향받는 시총 1조 이상 기업은?"

PREFIX ibh: <https://insightbankhub.com/ontology#> PREFIX fibo: <https://spec.edmcouncil.org/fibo#> SELECT ?company ?name ?marketCap WHERE { ?law a ibh:LawAmendment ; ibh:effectiveDate "2026-07-01"^^xsd:date ; ibh:appliesTo ?industry . ?company a ibh:Corporation ; ibh:operatesIn ?industry ; fibo:hasName ?name ; ibh:marketCap ?marketCap . FILTER(?marketCap > 1000000000000) } ORDER BY DESC(?marketCap)
예시 2 · 시계열 정책 변화 추적

"가업승계 세제 개정 히스토리 + 각 시점 영향 기업"

# 가업승계(BusinessSuccession) 관련 모든 개정 시점 SELECT ?law ?date ?rate (COUNT(?affected) AS ?count) WHERE { ?law a ibh:LawAmendment ; ibh:topic ibh:BusinessSuccession ; ibh:effectiveDate ?date ; ibh:taxRate ?rate . OPTIONAL { ?affected ibh:affectedBy ?law } } GROUP BY ?law ?date ?rate ORDER BY ?date
B2B 차별화 가치

이런 질문은 키워드 검색으로 답할 수 없습니다. 기업 IR/리스크 관리 부서·투자은행·법무법인이 매월 비용을 낼 가치가 있는 영역. B2B API ARR 1.4배 상승의 직접 동인.

Business Impact

온톨로지 도입 전후 비교

지표 현재 (RAG only) + Ontology
AI 인용 점수
평균 78점
AI 인용 점수
평균 94점 (+16)
AI 인용 라이선스 단가
Strategic 5억
AI 인용 라이선스 단가
Strategic 8~10억 (+60~100%)
B2B API ARR
월 320만원/계정
B2B API ARR
월 450만원/계정 (+40%)
RAG 환각률
8.2%
RAG 환각률
1.4% (-83%)
기자 작성 시 자료 검색 시간
평균 22분/건
기자 작성 시 자료 검색 시간
평균 6분/건 (-73%)
컨설팅 단가
건당 800만~3,000만
컨설팅 단가
건당 2,000만~8,000만 (+150%)
Implementation

Phase 2.5 — 6개월 도입 일정

RAG Layer 구축이 끝난 직후, 그 위에 온톨로지 레이어를 얹는 방식. 기존 시스템에 비파괴.

1

M9~M10 · 표준 도입

FIBO·XBRL·Schema.org 도입 + 한국 도메인 확장 클래스 설계 (도메인 전문가 + 온톨로지 엔지니어 2명).

표준 매핑 클래스 설계
2

M10~M12 · NER/RE 파이프라인

Gemini + spaCy 기반 엔티티/관계 추출 자동화. 6채널 콘텐츠 → RDF 트리플 자동 생성.

NER 관계 추출
3

M12~M14 · 그래프 + 추론

Apache Jena/GraphDB에 적재, OWL2 RL 추론기 가동. SPARQL 엔드포인트 공개 + B2B API.

그래프 DB SPARQL
추가 개발비
+1.8억원

Phase 2.5 · 6개월 · VAT 별도

추가 운영비
+월 600만원

그래프 DB 호스팅 + 큐레이션

예상 추가 매출 (Y3)
+7억/년

그래프 라이선스 신규 스트림

Bottom Line

1.8억 투자 → 3년 누적 +20억 매출

그래프 라이선스 신규 매출 +7억/년 · AI 인용 라이선스 단가 상승 +3억/년 · B2B API 단가 상승 +2억/년.
1.8억 투자 대비 3년 ROI 약 1,000% — 단일 투자 항목 중 최고 효율.