정의

**온톨로지 기반 제약(Ontology-based Constraint)**은 온톨로지의 논리 규칙으로부터 유도된 제약 조건으로, AI 시스템의 답변이 이 제약을 만족하도록 강제하는 메커니즘이다.

세 가지 제약 유형

1. 범주 제약 (Domain Constraint)

규칙: "배우자는 반드시 사람이어야 한다"

형식: married(X, Y) → person(Y)

AI 생성 제약:
├─ Y를 생성할 때 Y ∈ {사람}이어야 함
└─ "개와 결혼함"은 불가능

2. 관계 제약 (Relationship Constraint)

규칙: "친구 관계는 대칭이다"

형식: friend(X, Y) ↔ friend(Y, X)

AI 생성 제약:
├─ friend(A, B)를 생성했으면 friend(B, A)도 생성
└─ "A가 B의 친구인데 B가 A의 친구 아님" 불가능

3. 부정 제약 (Negative Constraint)

규칙: "적은 친구가 될 수 없다"

형식: enemy(X, Y) → ¬friend(X, Y)

AI 생성 제약:
├─ enemy(X, Y)가 참이면 friend(X, Y)는 거짓
└─ "타노스는 아이언맨의 적인데 친구" 불가능

실제 동작

LLM 생성 프로세스:

1단계: 후보 생성
├─ LLM이 여러 관계 후보 제시
└─ {(A, friend, B), (A, friend, C), (A, friend, Thanos)}

2단계: 제약 확인
├─ enemy(Thanos, A) = True인가? → Yes
├─ enemy(X, Y) → ¬friend(X, Y) 규칙 확인
└─ friend(A, Thanos) 제거

3단계: 최종 답변
└─ {(A, friend, B), (A, friend, C)}

응용 분야

분야제약효과
금융”파산 기업과 거래 불가”위험도 평가 신뢰성 ↑
의료”알레르기 약물 금기”처방 안전성 ↑
법률”선례와 모순 불가”판결 일관성 ↑
과학”물리 법칙 위반 불가”가설 검증 자동화

관련 개념


핵심: 온톨로지 기반 제약은 “AI의 손목에 찬 팔찌” 같은 역할. 자유도와 정확성의 균형.