“AI 레디 데이터의 핵심은 시맨틱 레이어”

AI 요약

유철민 아마존웹서비스(AWS) 코리아 시니어 딜리버리 컨설턴트는 21일 AWS 서밋 서울 2026 둘째 날 세션에서 AI 레디 데이터의 중요성을 강조하며 AI 레디 데이터를 추가 가공 없이 분석 및 실행에 바로 활용할 수 있는 데이터로 정의하고 그 핵심 축으로 시맨틱 레이어를 꼽았습니다. 유 컨설턴트는 시맨틱 레이어가 복잡한 원본 데이터와 일상 비즈니스 언어를 연결해 맥락 장벽, 연결 장벽, 추론 장벽, 신뢰 장벽 등 네 가지 장벽을 해소해야 하며 각각의 해법으로 벡터 검색(데이터를 의미 단위로 분할해 임베딩), 지식 그래프, 온톨로지, 출처·정책·의사결정 설명 기능을 제시하고 이들이 벡터 검색→지식 그래프→온톨로지→시맨틱 레이어의 파이프라인을 통해 AI 에이전트용 지식 자산으로 가공된다고 설명했습니다. 또한 메타데이터 구축에는 실무자의 도메인 지식을 투입할 것과 에이전트 도입은 기술 프로젝트가 아니라 업무 재설계 프로젝트로 접근해 기존 프로세스에서 에이전트가 가장 큰 도움을 줄 지점을 찾는 것이 우선이라고 당부했습니다.