AI Agent의 자기 개선(Self-Improvement)과 온톨로지 파이프라인: 신뢰할 수 있는 AI를 위한 두 가지 핵심 기반

AI는 어떻게 스스로 더 똑똑해질 수 있을까? 그리고 그 기반은 무엇일까?

최근 AI는 단순히 사용자의 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 계획을 세우고, 도구를 활용하며, 경험을 통해 성능을 향상시키는 Agentic AI 시대로 빠르게 발전하고 있습니다. 하지만 AI가 지속적으로 성능을 개선하기 위해서는 모델 자체의 발전뿐 아니라, AI가 이해하고 활용하는 데이터와 지식 역시 체계적으로 관리되어야 합니다.

이번 글에서는 AI Agent의 자기 개선(Self-Improvement) 구조를 체계적으로 정리한 연구와, AI가 더 정확한 판단을 내리기 위한 기반이 되는 Ontology Pipeline을 함께 살펴봅니다. 두 접근법은 서로 다른 영역처럼 보이지만, 궁극적으로는 신뢰성 높은 AI 시스템을 구축하기 위한 핵심 요소라는 공통점을 가지고 있습니다.

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AI Agent의 자기 개선(Self-Improvement)이란?

AI Agent는 단순히 대규모 언어 모델(LLM)만을 의미하지 않습니다. 최신 연구에서는 AI Agent를 크게 두 요소의 결합으로 정의합니다.

• Foundation Model(LLM)
• Operational Scaffold(프롬프트, 메모리, 도구, 제어 로직 등)

Agent는 작업을 수행하면서 얻은 경험을 바탕으로 이 두 요소를 지속적으로 개선하며 성능을 높입니다. 이를 Self-Improvement(자기 개선) 이라고 합니다.

연구에서는 이러한 자기 개선을 크게 두 가지 방향으로 구분합니다.

1. Foundation Model 개선

첫 번째는 AI 모델 자체를 개선하는 방법입니다.

대표적으로 다음과 같은 방식이 활용됩니다.

• 새로운 데이터로 지속적인 학습
• Fine-tuning
• Reinforcement Learning
• 모델 파라미터 업데이트

이 방식은 AI의 추론 능력과 일반적인 성능 자체를 향상시키는 데 목적이 있습니다.

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2. Operational Scaffold 개선

최근 Agent 연구에서 더욱 주목받는 부분은 모델보다 Scaffold를 개선하는 방식입니다.

Scaffold는 AI가 문제를 해결하는 전체 운영 구조를 의미합니다.

예를 들어 다음과 같은 요소들이 포함됩니다.

• 프롬프트 개선
• Memory 관리
• Tool 활용 방식
• Planning 전략
• Reflection
• Control Logic

같은 LLM이라도 Scaffold를 어떻게 설계하느냐에 따라 성능 차이가 크게 발생합니다.

즉, 모델을 바꾸지 않아도 Agent는 스스로 더 효율적인 작업 방식을 학습할 수 있습니다.

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두 가지 개선 방식은 함께 발전한다

논문에서는 Foundation Model과 Scaffold가 독립적으로 발전하는 것이 아니라 서로 영향을 주며 함께 개선된다고 설명합니다.

예를 들어,

• 더 뛰어난 모델은 더 복잡한 계획을 세울 수 있고
• 더 좋은 Scaffold는 모델의 잠재력을 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다.

이러한 상호작용이 Agent의 자율성과 문제 해결 능력을 지속적으로 향상시키는 핵심 원리입니다.

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AI가 똑똑해지려면 데이터도 똑똑해야 한다

AI 모델이 아무리 뛰어나더라도 입력되는 데이터가 정리되어 있지 않다면 정확한 결과를 기대하기 어렵습니다.

특히 다음과 같은 기술에서는 데이터 구조가 매우 중요합니다.

• Retrieval-Augmented Generation(RAG)
• Knowledge Graph
• Entity Resolution
• Semantic Search

이러한 문제를 해결하기 위해 제안된 체계적인 접근법이 Ontology Pipeline입니다.

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Ontology Pipeline이란?

Ontology Pipeline은 의미 기반(Semantic) 지식 시스템을 구축하기 위한 단계별 프레임워크입니다.

무질서한 데이터를 바로 Knowledge Graph로 만드는 것이 아니라, 여러 단계를 거쳐 점진적으로 의미를 부여합니다.

대표적인 단계는 다음과 같습니다.

1. Controlled Vocabulary
2. Metadata Standards
3. Taxonomy
4. Thesaurus
5. Ontology
6. Knowledge Graph

각 단계는 다음 단계의 기반이 되며 반복적으로 개선됩니다.

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1. Controlled Vocabulary

가장 먼저 수행되는 작업은 용어를 표준화하는 것입니다.

예를 들어 동일한 의미를 가진 여러 표현을 하나로 통합합니다.

• AI
• Artificial Intelligence
• 인공지능

이처럼 중복되거나 모호한 용어를 정리하여 동일한 의미를 갖도록 관리합니다.

이를 통해 사람과 AI 모두 동일한 개념을 이해할 수 있습니다.

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2. Metadata Standards

다음 단계는 데이터를 설명하는 기준을 만드는 것입니다.

대표적인 메타데이터는 다음과 같습니다.

• 제목
• 작성자
• 유형
• 생성일
• 주제

메타데이터가 표준화되면 다양한 시스템에서도 동일한 방식으로 데이터를 관리할 수 있습니다.

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3. Taxonomy

Taxonomy는 개념 간의 계층 구조를 정의합니다.

예를 들어

AI
 ├─ Machine Learning
 ├─ Deep Learning
 └─ Generative AI

이러한 계층 구조는 검색과 분류를 훨씬 효율적으로 만들어 줍니다.

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4. Thesaurus

Thesaurus는 단순한 계층 구조를 넘어 다양한 관계를 정의합니다.

예를 들어

• 동의어
• 관련 개념
• 상위 개념
• 하위 개념

등을 연결하여 의미적 관계를 더욱 풍부하게 표현합니다.

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5. Ontology

Ontology 단계에서는 데이터에 실제 의미(Context)를 부여합니다.

단순히 개념을 연결하는 것이 아니라

• 클래스
• 속성
• 관계
• 규칙

을 정의하여 AI가 개념 사이의 논리적 관계를 이해하도록 만듭니다.

이 과정은 RAG나 Knowledge Graph의 정확도를 높이는 핵심 요소입니다.

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6. Knowledge Graph

마지막 단계에서는 모든 정보를 하나의 지식 그래프로 통합합니다.

Knowledge Graph는

• 검색
• 추론
• 관계 분석
• Entity 관리

등을 수행하는 핵심 인프라 역할을 합니다.

또한 SPARQL, SHACL과 같은 기술을 활용하여 복잡한 질의와 데이터 검증도 가능합니다.

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Self-Improvement와 Ontology Pipeline의 공통점

두 연구는 서로 다른 주제를 다루고 있지만 공통적으로 AI의 신뢰성과 지속적인 성능 향상을 목표로 합니다.

• Self-Improvement는 AI Agent가 경험을 통해 스스로 성능을 개선하는 방법을 제시합니다.
• Ontology Pipeline은 AI가 활용하는 데이터를 의미적으로 구조화하여 정확한 판단을 내릴 수 있도록 지원합니다.

즉,

• AI 모델은 지속적으로 발전해야 하고
• AI가 사용하는 데이터 역시 체계적으로 관리되어야 합니다.

이 두 요소가 함께 갖춰질 때 비로소 높은 성능과 신뢰성을 갖춘 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.

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생성형 AI의 발전은 더 이상 모델의 성능만으로 결정되지 않습니다. AI Agent는 스스로 학습하고 개선하는 능력을 갖추는 방향으로 발전하고 있으며, 동시에 의미 기반의 데이터 관리 체계는 이러한 AI가 정확한 정보를 이해하고 활용하는 기반이 됩니다.

AI Agent의 자기 개선(Self-Improvement)과 Ontology Pipeline은 각각 AI의 학습 방식과 데이터의 구조화 방식을 다루지만, 궁극적으로는 신뢰할 수 있는 AI 생태계를 구축하기 위한 핵심 축이라 할 수 있습니다. 앞으로 AI 시스템을 설계할 때는 모델 성능뿐 아니라 지식 구조와 데이터 품질까지 함께 고려하는 접근이 더욱 중요해질 것입니다.

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https://moderndata101.substack.com/p/the-ontology-pipeline?utm_id=97757_v0_s00_e0_tv2_a1dennhb76n7wq&fbclid=IwY2xjawTKSghleHRuA2FlbQIxMQBzcnRjBmFwcF9pZBAyMjIwMzkxNzg4MjAwODkyAAEetW4UdmJxgdhZFoaZPRDh6Kr31fIg1JAETbTEFJQC1M9kybaQH6O9KYqmy_4_aem_6u9kxhXuOsK6pVisanzR2w

How the Ontology Pipeline Powers Semantic Knowledge Systems