온톨로지(Ontology)는 철학에서 시작했지만, 오늘날 디지털트윈과 인공지능 시대에 다시 주목받고 있다. 단순히 존재를 정의하는 수준을 넘어, 복잡한 현실을 이해하고 올바른 판단과 의사결정을 돕는 지혜의 도구로 발전할 잠재력을 지니고 있다. 특히 AI 분야에서 빅데이터 기반 기계학습 모델의 구조적 한계를 극복하고, 이를 디지털 전환하여 온톨로지 디지털트윈(Ontology Digital Twin)으로 확장함으로써, 지식과 의미, 목적을 통합한 지혜형 시스템을 구현할 수 있다.

존재를 정의하는 언어

온톨로지는 원래 형이상학의 한 갈래로, “세상에 무엇이 존재하는가?”, “존재란 무엇인가?”라는 질문에서 출발했다. 오늘날 온톨로지는 이 철학적 질문을 기계가 이해할 수 있는 지식 구조로 구현한다. 사물과 속성, 관계를 정의함으로써 AI와 시스템이 의미를 이해하고 추론할 수 있도록 한다. 여기에 과학적 원리와 수학적 모델을 결합하면, 단순 개념 정의를 넘어 현실 세계의 복잡한 동작과 인과를 표현할 수 있다.

경험을 구조화하다

현상학은 인간이 세상을 어떻게 경험하는지에 주목했다. 온톨로지는 이러한 경험을 논리적 구조로 형식화한다. 디지털트윈에서는 현실에서 관찰된 데이터와 객체, 관계를 의미적으로 연결하여 AI와 시뮬레이션이 현실을 이해하고 행동을 예측할 수 있게 한다. 특히 빅데이터 기반 기계학습 모델이 단순한 패턴 학습에 머무르는 한계를 극복하려면, 데이터 속 현상 너머의 원리, 의미, 목적까지 온톨로지에 포함시켜야 한다.

지식의 신뢰를 세우다

온톨로지는 단순한 분류 체계를 넘어 인식론적 고려가 필요하다. AI가 어떤 사실을 안다고 할 때, 그 근거와 조건, 맥락이 무엇인지 명시해야 한다. 단순히 과거 데이터 패턴만 학습한 AI는 희귀 상황이나 맥락 변화에 대응하기 어렵다. 과학적 근거와 수학적 표현을 포함한 온톨로지는 지식의 근거와 논리적 일관성을 구조화하여, AI가 단순한 데이터 처리 도구를 넘어 의도와 목적을 이해하고 추론하는 지혜의 기반을 제공한다.

시스템과 세상을 연결하다

시스템 엔지니어링에서 UAF(Unified Architecture Framework)와 SES(System Entity Structure) 같은 구조적 언어와 온톨로지는 밀접하게 연관된다. UAF는 복잡한 시스템을 다양한 관점에서 구조화하고, SES는 시스템 구성과 조합의 계층적 구조를 표현한다. 온톨로지는 이러한 구조에 의미적 일관성을 제공하여 모델과 데이터, 시뮬레이션, AI를 통합한다. AI가 현상적 데이터만으로는 한계를 가지는 상황에서도, 온톨로지는 목적 지향적 설계와 추론, 학습 능력을 결합하여 현실 세계를 이해하고 적절히 판단하게 한다. 과학과 수학을 기반으로 하면, 이러한 추론과 시뮬레이션 과정이 정량적·논리적으로 검증 가능해진다.

온톨로지 디지털트윈으로 진화하다

온톨로지를 디지털화하면 단순한 데이터 기반 디지털트윈을 넘어, 현실 객체, 속성, 관계, 규칙, 목적까지 포함한 의미 기반 디지털트윈을 만들 수 있다. 이를 통해 AI는 단순 예측을 넘어 의사결정과 문제 해결까지 가능하다. 과학적 모델과 수학적 추론을 포함하면, 온톨로지 디지털트윈은 Know-what, Know-how, Know-why를 모두 통합하고, 시뮬레이션과 최적화 기반 검증을 수행하며, 복잡한 시스템의 지혜형 AI로 발전할 수 있다.

지혜의 도구로 완성되다

오늘날 문제는 데이터 부족이 아니라 의미 부족이다. 온톨로지가 지혜의 도구로 진화하려면 존재 정의를 넘어 이유와 목적을 담아야 하고, 새로운 정보와 상황에 맞춰 스스로 의미를 재구성할 수 있어야 하며, 사용자 목표와 맥락을 반영해야 한다. 또한 변화하는 환경과 새로운 개념을 통합하고, 현실과 가상을 연결하는 지식 네트워크를 형성해야 한다. 과학적 원리와 수학적 모델을 기반으로 구현될 때, 온톨로지는 AI가 빅데이터 기반 단순 학습의 한계를 극복하고 문제를 이해하며 슬기로운 판단과 결정을 내리는 지혜형 디지털트윈으로 완전히 진화할 수 있다.