온톨로지 + AI 에이전트: 세무 컨설팅 시스템 아키텍처

작성일: 2026년 1월 9일
카테고리: AI, Ontology, Knowledge Graph, Tax Consulting
키워드: 온톨로지, 지식그래프, AI 에이전트, SHACL, GraphRAG, LangGraph
블로그 URL: https://blog.imprun.dev/120

시리즈: 총 20부작
대상 독자: 온톨로지에 입문하는 시니어 개발자
기술 스택: Python, RDF/OWL 2 DL/SHACL, LangChain/LangGraph
초점: 시스템 설계와 작동 원리 (코드 구현보다 아키텍처 이해)

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시리즈 소개

이 시리즈는 지식그래프(Knowledge Graph)와 AI 에이전트를 결합하여 세무 데이터 기반 월간 컨설팅 리포트를 자동 생성하는 시스템의 설계 원리를 다룬다.

세무사가 기장한 기업의 재무제표, 세금 신고 내역 등 다양한 세무 정보를 수집하고, 이를 온톨로지로 구조화한 뒤, AI 에이전트가 분석하여 기업 대표에게 의미 있는 인사이트를 제공하는 것이 최종 목표다.

왜 지식그래프인가?

접근 방식	장점	한계
LLM만 사용	자연스러운 대화, 범용성	환각(Hallucination), 계산 오류, 최신 데이터 부재
규칙 기반	정확한 계산, 일관성	유연성 부족, 자연어 처리 어려움
지식그래프 + LLM	정확성 + 유연성, 추론 가능	초기 구축 비용

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전체 시스템 아키텍처

flowchart TB
    subgraph DataSource["데이터 소스"]
        ERP["세무 ERP"]
    end

    subgraph KnowledgeLayer["지식 표현 계층"]
        TBox["TBox (OWL 2 DL)<br/>스키마 정의"]
        ABox["ABox (RDF)<br/>실제 데이터"]
        SHACL["SHACL<br/>검증/추론 규칙"]
    end

    subgraph AILayer["AI 에이전트 계층"]
        RAG["GraphRAG<br/>지식 기반 검색"]
        Agent["분석 에이전트<br/>LangGraph"]
    end

    subgraph Output["출력"]
        Report["월간 컨설팅 리포트"]
    end

    ERP -->|ETL| ABox
    TBox --> ABox
    SHACL --> ABox
    ABox --> RAG
    RAG --> Agent
    Agent --> Report

    style DataSource stroke:#6b7280,stroke-width:2px
    style KnowledgeLayer stroke:#2563eb,stroke-width:2px
    style AILayer stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style Output stroke:#ea580c,stroke-width:2px

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학습 경로

시맨틱 웹 경험자 (권장)

Part A (4편 훑어보기) → Part B 전체 → Part C → Part D → Part E

온톨로지 개념은 알지만 세무 도메인과 실제 적용이 궁금한 경우.

시맨틱 웹 처음인 시니어 개발자

Part A 전체 (정독) → Part B (5-8편) → Part D (14편) → Part C → Part D-E

RDF/OWL/SHACL 기초를 다지고, 실제 데이터 구조를 먼저 파악한 뒤 본격 설계로 진입.

빠른 구현 목표

4편 (아키텍처) → 8편 (ERP 데이터) → 14편 (ETL) → 16편 (GraphRAG) → 18-20편

전체 그림을 잡고 핵심 구현 포인트만 파악.

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목차

Part A: 기초 개념 (1-4편)

시스템의 철학적/기술적 기반. "왜 이렇게 설계하는가"의 답.

#	제목	핵심 질문
1	온톨로지란 무엇인가: 컴퓨터에게 세상을 가르치는 방법	왜 데이터에 "의미"를 부여해야 하는가?
2	지식그래프 입문: RDB vs Graph DB, 언제 무엇을 쓰는가	관계형 DB와 그래프 DB의 차이는?
3	AI 에이전트 개념: 도구를 사용하는 AI	에이전트가 "도구"를 사용한다는 것의 의미는?
4	세무 AI 시스템 아키텍처 설계	전체 시스템을 어떻게 구성하는가?

Part B: 지식 표현 기술 (5-9편)

온톨로지 설계의 핵심. TBox/ABox 분리와 SHACL 규칙.

#	제목	핵심 질문
5	RDF 기초: 세계를 트리플로 표현하기	(주어, 술어, 목적어)만으로 무엇을 표현할 수 있는가?
6	OWL로 세무 용어 정의하기: TBox 설계	클래스 계층과 제약조건을 어떻게 정의하는가?
7	SPARQL 쿼리 마스터하기	그래프 데이터를 어떻게 질의하는가?
8	SHACL 규칙으로 데이터 검증하기	비즈니스 규칙을 어떻게 선언적으로 정의하는가?
9	재무제표 온톨로지 완성하기	BS/IS/CF를 온톨로지로 어떻게 통합하는가?

Part C: AI 프레임워크 (10-13편)

LangChain/LangGraph 기반 에이전트 설계.

#	제목	핵심 질문
10	LangChain 입문: 첫 번째 체인 만들기	체인의 개념과 조합 방법은?
11	RAG 구현: 문서 기반 질의응답	검색 증강 생성의 아키텍처는?
12	LangGraph로 상태 기반 에이전트 구축	복잡한 워크플로우를 어떻게 그래프로 표현하는가?
13	커스텀 도구(Tool) 만들기	에이전트가 사용할 도구를 어떻게 설계하는가?

Part D: 세무 도메인 적용 (14-17편)

실제 ERP 데이터를 지식그래프로 변환하고 분석.

#	제목	핵심 질문
14	회계 ERP 데이터를 RDF로 변환하기	JSON → RDF 매핑 전략은?
15	세무 분석 규칙 SHACL로 정의하기	부채비율 경고, 이상 탐지를 어떻게 규칙화하는가?
16	GraphRAG: 지식그래프 + LLM 통합	구조화된 지식을 LLM 컨텍스트로 어떻게 활용하는가?
17	세무 분석 에이전트 구현	자율적으로 분석하는 에이전트를 어떻게 설계하는가?

Part E: 시스템 통합 (18-20편)

프로덕션 배포와 운영.

#	제목	핵심 질문
18	월간 리포트 자동 생성 파이프라인	데이터 수집부터 PDF 출력까지의 흐름은?
19	멀티 에이전트 협업 시스템	여러 에이전트가 어떻게 협업하는가?
20	배포와 운영: 프로덕션 가이드	모니터링, 비용 최적화, 장애 대응은?

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핵심 설계 결정

이 시리즈에서 다루는 주요 아키텍처 결정:

1. TBox/ABox 분리

TBox (스키마): "손익계산서는 매출, 비용, 순이익을 포함한다"
ABox (데이터): "A회사의 2024년 손익계산서의 매출은 52.9억이다"

스키마와 데이터를 분리하면 스키마 변경 없이 데이터 추가가 가능하다.

2. SHACL vs OWL 규칙

• OWL: 개념 정의 (클래스, 상속, 제약)
• SHACL: 데이터 검증 + 비즈니스 규칙

부채비율 > 200% → 경고 (SHACL Rule)
손익계산서 ⊂ 재무제표 (OWL SubClassOf)

3. GraphRAG vs 일반 RAG

• 일반 RAG: 텍스트 청크 검색
• GraphRAG: 구조화된 관계 기반 검색

세무 데이터는 관계가 명확하므로 GraphRAG가 더 정확한 답변을 생성한다.

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사용하는 ERP 데이터

이 시리즈는 실제 세무 ERP에서 추출한 다음 데이터를 사용한다:

카테고리	데이터	용도
기초정보	거래처, 계정과목, 회사정보	엔티티 정의
전표	일반전표, 매입매출전표	트랜잭션 기록
장부	분개장, 총계정원장, 거래처원장	집계 데이터
결산	손익계산서, 재무상태표, 제조원가명세서	재무제표
세무	세금계산서합계표, 부가가치세	세무 신고

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사전 준비 사항

• Python 3.10 이상
• RDF/OWL 개념에 대한 기초 이해 (1-5편에서 다룸)
• (선택) GraphDB 또는 Apache Jena 설치

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참고 자료

온톨로지/지식그래프

• W3C RDF 1.1 Primer
• W3C OWL 2 Web Ontology Language
• W3C SHACL Specification
• Protege Ontology Editor

LangChain/LangGraph

• LangChain Documentation
• LangGraph Documentation

재무/세무

• 한국채택국제회계기준(K-IFRS)
• 일반기업회계기준
• 법인세법