Smart home living room
Palantir-Style Ontology × Home AI

WeBigAi의 온톨로지가 만드는
AI 의사결정의 비밀

WeAID Home AI Hub가 팔란티어 온톨로지 기술기반으로 가정에어떻게 "알아서 챙겨주는 집사"가 되는지 생활지능파트너를 체험하세요.

4.9초
감지 → 실행
3단계
의사결정 루프
On-Device
프라이버시 보장
01 — What is Ontology

WeBigAi가 만든 팔란티어 온톨로지는
무엇이 어떻게 다른가?

일반적으로 온톨로지는 "존재하는 것들의 본질과 관계를 체계적으로 정의하는 학문"에서 유래했습니다. 팔란티어는 20년이 넘도록 이 철학적 개념을 국방 소프트웨어로 구현하여, 방대한 데이터를 하나의 통합된 지식 그래프로 변환해 왔습니다.

Step 1
Raw Data
Step 2
Meaningful Objects
Step 3
Actionable Decisions

Object Type

객체 유형

현실 세계의 존재를 디지털로 정의합니다.

예: 아빠, 거실, 에어컨, 조명

Link Type

관계 유형

객체 간의 연결과 의미를 정의합니다.

예: 아빠 → 위치 → 거실

Action Type

행동 유형

객체 상태 변화를 유발하는 실행 가능한 행동입니다.

예: 조명 → 설정 → 2700K Amber

이 3가지(s-p-o:트리플)가 결합되면, AI는 단순히 "데이터를 검색"하는 것이 아니라

"상황을 이해하고, 무엇을 해야 하는지 판단"할 수 있게 됩니다.

02 — Three-Layer Mechanism

AI 의사결정의
3단계 메커니즘

각 계층을 클릭하여 온톨로지가 어떻게 데이터를 이해하고, 판단하고, 학습하는지 탐험하세요.

Semantic Layer
Semantic Layer

의미 계층— "세상을 이해한다"

흩어진 멀티모달 데이터(텍스트, 센서, 이미지, 음성)를 의미 있는 객체와 관계로 변환합니다.

1
온도 28°C → "거실이 덥고 습함"으로 해석
2
카메라 영상 → "아빠가 소파에서 축 처져 있음"으로 변환
3
도어 센서 + 시간 → "저녁에 퇴근하여 귀가"로 추론
핵심 가치

AI가 "28°C"라는 숫자를 보는 것이 아니라, "아빠가 더운 거실에서 지쳐 있다"라는 맥락(Context)을 이해합니다.

의미 계층
행동 계층
학습 계층
03 — Healing Mode Scenario

Healing Mode
시나리오 완전 해부

아빠가 아무 말도 하지 않았지만, WeAID는 4.9초 만에 최적의 힐링 환경을 만들어냅니다.

0

감지부터 힐링 모드 완전 활성화까지

19:32:00데이터 수집

현관문 열림 감지

도어 센서가 현관문 열림을 감지하고, 카메라가 성인 남성(아빠)의 입장을 확인합니다.

도어 센서: 현관문 열림카메라: 성인 남성 입장마이크: 한숨 소리 감지
19:32:01상태 분석

피로도 94% 감지

19:32:02환경 파악

온톨로지 추론 실행

19:32:03조명 제어

2700K 앰버 조명으로 전환

19:32:04음악 재생

재즈 음악 재생 + 커튼 닫기

19:32:05온도 조절

에어컨 24°C 무음 모드

19:32:05음성 안내

"Healing Mode Activated"

04 — Why Ontology Matters

범용 AI와의
결정적 차이

"나 피곤해"라고 말했을 때 범용 AI는 정보를 제공합니다. WeAID는 말하지 않아도 환경을 바꿔줍니다.

범용 AI — "나 피곤해" 입력 시

ChatGPT텍스트 답변

"피로 회복에 좋은 방법을 알려드릴게요. 1) 충분한 수면..."

Gemini정보 검색

"스트레칭을 해보세요. 여기 영상이 있어요..."

Claude공감 대화

"힘드셨군요. 오늘 하루 어떠셨나요?"

모두 "정보를 제공"할 뿐,
"실제로 환경을 바꿔주지는 못합니다"

WeAID — 말하지 않아도

👁️
Vision (VLA)Step 1

카메라로 피로한 표정과 자세를 감지

🧠
OntologyStep 2

"아빠 + 피곤 + 저녁 + 거실" 맥락 조합

LAMStep 3

조명, 음악, 온도, 커튼 동시 제어 계획

🏠
ActionStep 4

4.9초 만에 힐링 모드 완전 활성화

📈
LearningStep 5

아빠의 반응을 관찰하여 다음번 더 정확하게

범용 AI는 "질문에 답하는 도구(Tool)"이고,

WeAID는 생활지능 파트너로서 "가족을 돌보는 집사(Butler)"입니다.

WeAID vs Generic AI

1분으로 이해하는
WeAID의 차이

범용 AI와 WeAID가 같은 상황에서 어떻게 다르게 반응하는지 확인하세요.

클릭하여 재생

장면 1-2

범용 AI의 한계 — 텍스트 조언만 제공

장면 3-4

WeAID 온톨로지 — 맥락 감지와 추론

장면 5-6

자동 실행 — 4.9초 힐링 모드 활성화

05 — Four AI Personas

WeBigAi 온톨로지가 만드는
4대 AI 페르소나

같은 온톨로지 엔진에서 4가지 페르소나가 각각의 상황에 따라 집사(변호사/주치의), 튜터(가정교사/심리상담사), 개인 트레이너, 전속 세프로 변신하여 사용자의 명령에 VLA 기반 XAI로서 답변하고 명령을 최우선 수행합니다.

4 AI Personas
상황보험 갱신일 D-30
온톨로지 질의Person:Dad.contracts WHERE deadline < NOW()+30d
판단

갱신 필요 판단

실행

"아빠, 자동차 보험이 30일 후 만료됩니다. 갱신 옵션 3가지를 준비했어요."

상황어르신 활동량 감소
온톨로지 질의Person:Grandma.activity WHERE steps < avg(7d)*0.5
판단

건강 이상 감지

실행

"할머니의 오늘 활동량이 평소의 절반입니다. 건강 체크를 권해드릴까요?"

상황약 복용 시간
온톨로지 질의Person:Mom.medication WHERE time = NOW()
판단

복약 알림

실행

"엄마, 혈압약 드실 시간이에요. 물 한 잔 준비해 드릴까요?"

06 — Technology Stack

기술 스택 요약

WeAID의 온톨로지 기반 AI 의사결정을 가능하게 하는 6개 계층의 기술 아키텍처입니다.

Data Ingestion

Apache Kafka (Edge)

IoT 센서 실시간 이벤트 스트리밍

초당 10,000건 이상의 IoT 이벤트를 실시간 처리

Knowledge Store

Neo4j Embedded

온톨로지 지식 그래프 저장 및 질의

On-Device 지식 그래프로 프라이버시 보장

Reasoning

OWL 2 + SPARQL + Rules

규칙 기반 추론 및 패턴 매칭

온톨로지 기반 맥락 추론 및 의사결정

AI Inference

LLM (3B) + VLA on Hailo-8

자연어 이해, 시각 인식, 행동 생성

NPU 가속으로 On-Device 실시간 추론

Action Execution

Matter / Zigbee / Wi-Fi

스마트 기기 직접 제어

다중 프로토콜 IoT 디바이스 통합 제어

Feedback Loop

On-Device Learning

사용자 반응 관찰 및 온톨로지 업데이트

지속적 학습으로 개인화 정확도 향상

Conclusion

온톨로지는
WeAID의 "두뇌"이다

팔란티어가 군사/금융/의료 분야에서 온톨로지로 "복잡한 현실을 이해하고 최적의 결정을 내리는 AI"를 만들었듯이, WeAID는 같은 원리를 "가정"이라는 도메인에 적용합니다.

🤖

온톨로지 없는 AI

"눈은 있지만
세상을 이해하지 못하는 로봇"

🏠

온톨로지 있는 WeAID

"가족의 맥락을 깊이 이해하고,
알아서 챙겨주는 집사"