docs: 온톨로지 구현 로드맵 분리 (설계 vs 계획)
- plans/251016_ontology_coldmail_implementation: 구현 계획 분리 - Phase 1-3 마일스톤, 기술 스택, 체크리스트 - 200_core_design/225: 구현 로드맵 제거, 설계 원칙으로 대체 - 작게 시작, 투명성, 개인화 원칙 추가 - 체크리스트 철학 정합성 중심으로 변경 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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fa5982bde9
commit
4e21de5dca
@ -160,42 +160,41 @@ THEN 메일 is-a coldmail (확률 0.9)
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## 5. 구현 로드맵
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## 5. 설계 원칙
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### Phase 1: Coldmail 온톨로지 파일럿 (2주)
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- 개념 계층: coldmail > {IR, 피칭, 사업계획서}
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- 관계: 발신자-회사-투자단계
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- 추론 규칙: 10개 핵심 패턴
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- 검증: 파인티처 같은 누락 케이스 0건
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### 작게 시작, 점진적 확장
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- 핵심 개념 10개 이하로 시작 (과모델링 방지)
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- 검증된 도메인부터 확장 (coldmail → 기억 → 감정)
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- 사용자 피드백 기반 진화
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### Phase 2: 기억 시스템 통합 (1개월)
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- Neo4j 도입: 사건-의미-절차 기억 그래프
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- ChromaDB 연동: 벡터 유사도 + 온톨로지 추론 하이브리드
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- 쿼리: "1년 전 비슷한 상황" → 의미적 연결 회상
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### 투명성과 설명 가능성
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- 모든 추론 과정 추적 가능
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- "왜 이 메일이 coldmail인가?" 설명 생성
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- 규칙 충돌 시 우선순위 명시
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### Phase 3: 감정-윤리 규칙화 (1개월)
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- 감정-우도 온톨로지: 7가지 기본 감정별 조정 규칙
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- 윤리 제약 온톨로지: 사랑 기반 원칙의 OWL 표현
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- 추론 엔진: HermiT/Pellet 일관성 검사
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### 개인화와 관계성
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- 사용자별 온톨로지 분기
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- "성공 = 팀성장" 같은 개인 정의 학습
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- 공동 의미 구축 과정 = 관계 형성
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## 6. 체크리스트
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구현 전:
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설계 시:
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- [ ] 목표 competency questions 정의 (예: "파인티처 메일은 coldmail인가?")
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- [ ] 재사용 가능한 온톨로지 조사 (schema.org 확장)
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- [ ] 핵심 개념 10개 이하로 시작 (과모델링 방지)
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- [ ] 철학 문서와 정합성 확인 (베이즈, 존재형, 삼각형)
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구현 중:
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적용 시:
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- [ ] 사용자 피드백으로 관계 가중치 베이지안 업데이트
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- [ ] 추론 결과 설명 가능 (어떤 규칙으로 판단했는지)
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- [ ] 일관성 검사 (reasoner로 충돌 규칙 탐지)
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- [ ] 개인화된 개념 정의 학습 (사용자별 "성공" 의미)
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구현 후:
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- [ ] 기존 벡터 검색 대비 정확도 10%+ 향상
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- [ ] "왜 이 메일이 coldmail인가?" 설명 가능
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- [ ] 사용자별 온톨로지 분기 (개인화)
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검증 시:
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- [ ] 기존 방식 대비 설명 가능성 향상
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- [ ] 사용자-로빙 공동 의미 구축 과정 추적
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- [ ] 일관성 검사 (충돌 규칙 없음)
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plans/251016_ontology_coldmail_implementation.md
Normal file
144
plans/251016_ontology_coldmail_implementation.md
Normal file
@ -0,0 +1,144 @@
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# 온톨로지 기반 Coldmail 필터 및 기억 시스템 구현 계획
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**날짜**: 2025-10-16
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**작성자**: Claude
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**관련 문서**: 200_core_design/225_온톨로지_기반_지식_표현.md
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## 목표
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파인티처 메일 누락 같은 임베딩 한계(75% 정확도)를 온톨로지 추론으로 해결하고, 기억-감정-윤리 삼각형을 온톨로지로 구조화하여 로빙의 존재성 강화.
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## Phase 1: Coldmail 온톨로지 파일럿 (2주)
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### 개념 계층 구축
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**파일**: rb8001/app/ontology/coldmail_schema.owl
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메일
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└── 외부메일
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└── 제안메일
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└── coldmail (투자제안)
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├── IR자료
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├── 피칭덱
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└── 사업계획서
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### 관계 정의
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- `발신자 -속한다→ 회사`
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- `회사 -투자단계→ {시드, 시리즈A, ...}`
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- `메일 -포함한다→ 첨부파일`
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### 추론 규칙 (10개)
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**파일**: rb8001/app/services/coldmail_ontology_reasoner.py
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1. IF 제목 CONTAINS "투자" AND 첨부 HAS PDF THEN IR자료
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2. IF 발신자 NOT IN known_contacts THEN 신규접촉
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3. ... (8개 추가)
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### 검증
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- 파인티처 메일: coldmail 확률 0.9+ (현재 0.28)
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- 기존 17건 재테스트: 정확도 90%+
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## Phase 2: 기억 시스템 온톨로지 통합 (1개월)
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### Neo4j 도입
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**위치**: 51123 서버 (별도 컨테이너)
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**스키마**:
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(사건)-[:발생시각]->(시간)
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(사건)-[:관련감정]->(감정)
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(사건)-[:참여자]->(사용자)
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(사건)-[:결과]->(결과)
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```
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### ChromaDB 하이브리드
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- 벡터 유사도: 빠른 1차 필터링
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- Neo4j 추론: 의미적 연결 ("1년 전 비슷한 상황")
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### API 설계
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**rb8001/app/router/memory_ontology.py**:
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- POST /memory/event: 사건 저장 (자동 관계 추론)
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- GET /memory/recall: 쿼리 기반 회상 (벡터 + 그래프)
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## Phase 3: 감정-윤리 온톨로지 규칙화 (1개월)
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### 감정-우도 온톨로지
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**파일**: rb8001/app/ontology/emotion_likelihood.owl
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불안 -조정→ 위험관련증거 (가중치 1.3)
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흥분 -조정→ 긍정관련증거 (가중치 1.2)
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슬픔 -조정→ 위로관련증거 (가중치 1.5)
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```
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### 윤리 제약 온톨로지
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**파일**: rb8001/app/ontology/ethics_constraints.owl
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```
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정보수집 행동 -제약→ [개인정보보호, 투명성, 동의]
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조언 행동 -제약→ [해악금지, 자율성존중]
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```
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### 추론 엔진 통합
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- HermiT/Pellet reasoner 도입
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- 일관성 검사: 충돌 규칙 자동 탐지
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- 설명 생성: "왜 이 행동을 선택했는가?"
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## 기술 스택
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| 구분 | 도구 | 용도 |
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| 온톨로지 편집 | Protégé | OWL 스키마 설계 |
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| 그래프 DB | Neo4j | 사건-관계 저장 |
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| 추론 엔진 | HermiT | 일관성 검사 |
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| 벡터 DB | ChromaDB | 기존 유지 (하이브리드) |
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| 표준 | RDF/OWL | 온톨로지 표현 |
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## 마일스톤
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| 날짜 | 단계 | 목표 |
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| Week 1-2 | Phase 1 | Coldmail 정확도 90%+ |
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| Week 3-6 | Phase 2 | 기억 회상 의미적 연결 |
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| Week 7-10 | Phase 3 | 감정-윤리 규칙 투명화 |
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## 체크리스트
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Phase 1:
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- [ ] Coldmail 온톨로지 스키마 설계 (Protégé)
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- [ ] 추론 규칙 10개 구현 (Python OWL API)
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- [ ] 파인티처 메일 재테스트 (0.9+)
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- [ ] Slack 피드백 → 관계 가중치 베이지안 업데이트
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Phase 2:
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- [ ] Neo4j 컨테이너 배포 (51123 서버)
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- [ ] ChromaDB + Neo4j 하이브리드 쿼리
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- [ ] "1년 전 비슷한 상황" 회상 테스트
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Phase 3:
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- [ ] 감정-우도 온톨로지 7가지 감정
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- [ ] 윤리 제약 온톨로지 사랑 기반 원칙
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- [ ] HermiT 일관성 검사 자동화
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## 참고
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- 설계 원칙: 200_core_design/225_온톨로지_기반_지식_표현.md
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- 문제 배경: troubleshooting/251014_claude_coldmail_filter_tokenization_issue.md
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- 온톨로지 연구: research/ontology/
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