데이터 구조 기반 온톨로지 자동 구성
업무 데이터베이스 구조에서 개념·속성·관계·규칙을 추출하고 키·컬럼·도메인 의미를 교차 검증해 산업 지식모델을 구성합니다.
- 데이터 구조 가져오기·자동 해석
- AI 관계 추론·관계 보정
- 지식 그래프·표준 형식 변환
04 / 온톨로지 · 디지털 트윈 · 산업별 에이전트
VERTICAL AI는 기업 데이터 구조와 업무 데이터를 온톨로지·지식 그래프·디지털 트윈으로 전환하고, 금융·공공·제조·건설·의료·국방·유통·물류·R&D 전문 에이전트가 자연어 질문에서 원인 분석, 대안과 실행까지 수행하도록 만드는 산업 AI 구축 플랫폼입니다.
01 / 제품 역할
데이터 구조 가져오기, 온톨로지 핵심 모델, 자연어 데이터 질의, 관계 경로 탐색, 다단계 추론, 디지털 트윈과 산업별 전문 에이전트 생성 기능을 제공합니다. 기업 데이터 구조만으로 관계와 전문 에이전트의 기본 틀을 만들고 현업 규칙으로 정교화합니다.
02 / 핵심 기능
제품의 에이전트, 실행 엔진과 업무 흐름에서 확인한 기능을 기업 사용자가 이해할 수 있는 단위로 구성했습니다.
업무 데이터베이스 구조에서 개념·속성·관계·규칙을 추출하고 키·컬럼·도메인 의미를 교차 검증해 산업 지식모델을 구성합니다.
자연어에서 산업 개념과 조건·집계를 찾고, 온톨로지 관계 경로를 탐색해 데이터 조회문을 생성한 뒤 디지털 트윈 또는 운영 데이터베이스의 근거 데이터로 답합니다.
프로젝트의 산업 설정과 온톨로지에서 직무별 전문 에이전트를 동적으로 생성하고 대화 맥락, 다단계 추론, 데이터 조회와 감사 기록을 공통 기반으로 제공합니다.
운영 데이터 구조를 디지털 트윈 데이터베이스로 전환하고, 데이터 계보와 프로세스 분석, 시간 온톨로지를 결합해 현재 상태와 변화 원인을 재현합니다.
인과 분석 엔진과 의미·행동·변화 계층, 산업 규칙을 결합해 문제의 원인, 제약조건과 대안별 영향을 설명 가능한 경로로 제시합니다.
공통 구축 플랫폼 위에 산업별 개념·관계·규정·판단 흐름을 적용해 현업 문제를 정의하고 분석·추천·승인·실행하는 전문 에이전트 패키지를 구성합니다.
03 / 기능 범위
10개 기능군으로 나누어 주요 모듈·에이전트·실행 엔진의 기능을 정리했습니다.
01 / 온톨로지 AI 구축 플랫폼
Oracle 등 업무 데이터베이스의 테이블·컬럼·기본키·외래키를 분석합니다.
개념·속성·관계·규칙과 산업 용어 사전을 구성합니다.
키·컬럼·도메인 의미를 분석하고 다중 에이전트 교차검증으로 관계를 보강합니다.
자연어의 개념·조건·집계를 온톨로지 경로와 데이터 조회문으로 변환합니다.
관계 경로 탐색과 다단계 추론으로 복합 질문을 처리합니다.
업무 데이터 구조와 시나리오 데이터를 디지털 트윈으로 구성해 실행을 검증합니다.
업무 흐름과 데이터 계보, 품질·변화를 추적합니다.
산업 설정에서 직무별 지시문·도구·기능을 가진 에이전트를 동적으로 생성합니다.
02 / 금융
고객 성향·보유자산·만기와 상품 관계에서 맞춤 제안과 상담 준비 자료를 만듭니다.
자산배분, 수익률, VaR와 시장 변화를 연결해 진단·리밸런싱 대안을 제시합니다.
상품·고객·거래·규정 관계로 적합성, 불완전판매와 규제 위험을 점검합니다.
거래 패턴과 계정·상품·채널 관계에서 이상 행위와 영향 범위를 분석합니다.
03 / 공공
법령·정책 변경이 사업·예산·대상 시민과 행정 절차에 미치는 영향을 추론합니다.
민원 의도와 관련 규정·처리기관·필요 서류를 연결해 처리 경로를 안내합니다.
사업 목적·성과지표·수혜자·집행 데이터를 연결해 성과와 개선 대안을 분석합니다.
판단 근거, 적용 규정, 데이터 계보와 승인 기록을 감사 가능한 형태로 제공합니다.
04 / 제조
공정 전후 관계와 설비·자재·작업조건에서 중단·지연의 원인을 추론합니다.
불량 유형, 검사 결과, Lot와 원인·조치 이력을 연결해 재발 방지안을 제시합니다.
Cycle Time, 재공, 병목과 제약조건을 분석해 대안별 생산 영향을 비교합니다.
생산계획·설비조건·자재 변경을 디지털 트윈에서 검증하고 실행 순서를 만듭니다.
05 / 건설
공간·부재·공종·설계변경 관계에서 충돌과 변경 영향을 분석합니다.
선후행 공정, 자원과 현장 이슈를 연결해 지연 경로와 회복 대안을 제시합니다.
설계 물량·계약·발주·납기와 원가 변화를 연결해 예산 영향을 계산합니다.
작업·장비·구역·안전 규정 관계에서 위험 작업과 예방 조치를 도출합니다.
06 / 의료
진단·검사·처치 관계와 임상 경로를 따라 필요한 정보와 다음 단계를 제시합니다.
예약·진료·검사·입퇴원·병상 흐름의 병목과 운영 영향을 분석합니다.
환자 상태, 처방, 알레르기와 규칙 관계에서 충돌·주의 항목을 확인합니다.
의료 데이터 구조와 자연어 질문을 연결해 데이터 근거가 있는 운영·임상 분석을 제공합니다.
07 / 국방
임무 목표, 제약, 자원과 상황 정보를 연결해 판단에 필요한 지식 경로를 제공합니다.
장비 상태, 정비 이력, 인력·탄약·보급 관계에서 가용성과 결손 원인을 분석합니다.
소요·재고·수송·정비 우선순위를 연결해 지원 대안을 비교합니다.
보안 등급·역할·업무상 필요 범위에 따라 데이터와 실행을 통제하고 근거를 기록합니다.
08 / 유통
상품·매장·고객·행사·계절 관계를 분석해 수요 변화의 이유를 설명합니다.
고객군·상권·상품 대체관계와 수익성을 바탕으로 구성 대안을 제안합니다.
가격·행사·재고·경쟁 관계에서 프로모션 효과와 잠식 위험을 분석합니다.
재고·진열·판매·인력 이벤트를 연결해 현장 문제와 우선 행동을 만듭니다.
09 / 물류
주문부터 출고·운송·도착까지 이벤트와 예외를 전체 흐름으로 추적합니다.
거점·차량·경로·날씨·작업 이벤트에서 지연의 원인과 영향 주문을 분석합니다.
재고 위치, 수요, 이동과 안전재고 관계에서 재배치 대안을 제시합니다.
납기·용량·비용·위험 제약으로 운송 경로와 배차 대안을 비교합니다.
10 / 연구개발
논문·특허·내부 보고서의 개념과 근거 관계를 연결해 지식 지도를 만듭니다.
기존 증거와 지식 공백에서 연구 가설, 반증 조건과 우선 실험을 제안합니다.
시료·조건·장비·결과와 분석 코드의 계보를 추적해 재현성을 높입니다.
기술·기업·특허·시장 관계에서 미개척 영역과 협력·개발 기회를 발굴합니다.
04 / 운영 흐름
VERTICAL AI의 전문 실행은 AIRY의 공통 권한·정책·승인 체계 안에서 진행되고, 결과와 근거가 다음 업무의 맥락으로 이어집니다.
용어·규정·데이터·업무 관계를 온톨로지로 정의합니다.
현장 신호와 기업 맥락을 연결해 문제와 영향 범위를 구조화합니다.
지식 그래프와 증거를 따라 원인 가설을 검증합니다.
규칙·모델·시뮬레이션으로 해결 대안과 우선순위를 만듭니다.
승인된 조치를 실행하고 결과를 지식과 에이전트 기능에 반영합니다.
05 / 활용 업무
금융·공공·의료·국방의 규정과 판단 기준을 온톨로지로 연결해 심사, 위험 분석과 의사결정을 지원합니다.
제조·건설·물류의 설비, 공정, 품질, 안전과 공급망 관계를 분석해 원인과 최적 대안을 제시합니다.
유통·R&D의 고객, 상품, 연구지식과 실험 데이터를 연결해 수요 예측, 지식 발견과 혁신 과제를 발굴합니다.
적합한 도입 대상
도입 상담
현재 업무 흐름과 데이터, 승인 기준을 기준으로 적용 범위와 맞춤 데모를 함께 설계합니다.
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