스킬 폴더 읽히기
ZIP을 풀고 personal-ontology-interview 폴더 전체를 에이전트가 읽을 수 있는 곳에 둡니다. 스킬 등록 기능을 쓰거나, SKILL.md 파일을 읽으라고 요청하세요.
폴더 안 안내·데이터 규약·검사 도구를 함께 보관합니다. Neo4j·Jev·유료 API는 필수가 아닙니다.
GPTers 24 · WEEK 02 · PERSONAL ONTOLOGY
나를 인터뷰하는 AI,
대화가 온톨로지가 됩니다.
스킬의 질문에 내 이야기를 들려주세요. 사람·경력·작품·프로젝트·개념이 연결됩니다.
작은 온톨로지를 만든 뒤 내 질문에 써보고, 대화로 고쳐 나갑니다.
01 / A SMALL START
한 사람에서, 그 사람의 세계로.
처음부터 모든 관계를 정리할 필요는 없습니다. 내 질문 하나에 답할 수 있는 작은 구조부터 만듭니다.
00—05
목적과 사례
내가 답하고 싶은 질문 하나를 고릅니다.
05—10
스킬로 시작
스킬 폴더를 읽히고 첫 질문을 받습니다.
10—20
대화하고 첫 활용
5~10개 대상을 연결해 질문에 답합니다.
20—50
확장하고 고치기
작품·경력·관계를 더하고 정정 전후를 비교합니다.
50—60
질문과 보충
결과를 가져와 확인하고 다음 대화를 준비합니다.
스터디장 시연 노트 펼치기
- 시작: 육대근의 커리어·작품 예제에서 “교육과 미디어아트 경험은 어떻게 연결될까?”라는 질문을 보여줍니다. 방대한 예제를 전부 설명하지 않고 한 경로만 따라갑니다.
- 스킬 실행: 스킬 폴더를 읽히고 실제 본인 자료로 인터뷰를 시작합니다. AI가 이미 아는 내용과 확인할 내용을 구별하는지 봅니다.
- 20분 안의 핵심: 몇 번의 답변으로 작은 온톨로지를 만들고 첫 질문에 써봅니다. 스터디멤버가 JSON이나 관계표를 직접 채우는 데서 시작하지 않습니다.
- 확장: 작품·프로젝트·과거 경력·협업으로 이어갑니다. 하나의 프로젝트와 두 작품, 참여자와 담당자, 과거 역할과 현재 역할을 구별합니다.
- 정정 시연: “함께 논의했지만 검토자는 아니었어요”처럼 실제로 애매한 관계를 바로잡습니다. 인터뷰 기록·관계·답변이 함께 바뀌는지 확인합니다.
- 마무리: 스킬이 만든 ontology.json을 아래에서 가져와 관계를 살펴봅니다. 인터뷰 기록과 상태 파일을 남겨 다음에 이어가고, 활용·수정 사례글 한 편을 작성합니다.
02 / INTERVIEW TO ONTOLOGY
양식을 채우기 전에, 내 이야기를 합니다.
스킬은 먼저 도움받고 싶은 일을 묻고, 이미 제공한 자료에서 아는 내용은 다시 묻지 않습니다. 한 번에 1~3개씩 대화하며 작은 관계 지도를 만든 뒤 질문에 활용합니다. 모르는 정보는 미확인으로 남깁니다.
이 요청문으로 대화 시작
personal-ontology-interview/SKILL.md를 읽고 나를 인터뷰해줘. 이미 알려준 정보와 내가 제공한 자료부터 확인하고, 한 번에 1~3개씩 물어봐. 나를 둘러싼 사람·직업·역할·작품·프로젝트·개념을 연결하고, 작은 모델이 생기면 내 질문에 써보자. 모르는 관계는 미확인으로 남기고 결과와 다음 질문을 저장해줘.
자기소개·경력 DB·프로젝트 메모가 있으면 함께 제공합니다. 자료가 없어도 대화만으로 시작할 수 있습니다.
“어떤 일에 이 지도를 써보고 싶으신가요?”
내 말에서 대상과 관계를 찾아 짧게 보여줍니다.
질문에 써보고 잘못 이해한 관계를 고칩니다.
온톨로지·인터뷰·다음 질문을 남겨 이어갑니다.
대화가 끝나면 남는 것
ontology.json · ontology.md에는 나의 대상과 관계·근거가, interview.md에는 인터뷰 발췌와 정정이 담깁니다. questions.md로 실제 질문과 답변을 비교하고, interview-state.json으로 다음 대화를 이어갑니다.
파일을 만들 수 없는 환경에서는 대화에 문서와 JSON을 받아 보관합니다. 아래 관계 지도는 참고 사례와 스킬 결과를 확인하는 보조 도구입니다.
스킬 결과 가져오기 ↘ANOTHER EXAMPLE / NOOSPHERE LAYER
내 세계관도 온톨로지로 펼쳐봅니다.
누스피어 세계관에서 참고 이론·문헌, 감응·융해·결정·발산, 잔향과 회복, 작품과 서사 설정을 연결했습니다. 〈혼돈의 호흡〉에서 융해·내-작용·바라드로, 〈잔광〉에서 잔향·과정 철학으로 이어지는 근거를 따라가 보세요. 정본에 적힌 관계와 해석 제안을 구별해 읽습니다.
03 / EXPLORE A REAL EXAMPLE
‘나’ 다음에는 무엇이 연결될까요?
대상을 누르면 연결의 뜻과 근거를 볼 수 있습니다. 큰 지도는 선택한 대상과 직접 연결된 이웃을 보여줍니다. 이웃을 눌러 다음 관계로 이동하세요.
커리어와 활동 전체에서 찾기
커리어 DB의 경력·역할·프로젝트·교육·자문·학습·수상 기록 95건과 후속 프로젝트 기록 14건을 연결했습니다. 같은 작품이나 활동의 중복 기록은 합치고, 과거 이력·구상·증빙 보강 상태는 그대로 표시합니다.
하나의 프로젝트, 두 작품
전시 데이터 시각화 프로젝트에 혼돈의 호흡과 손의 잔향이 연결됩니다. 제작 과정의 작업도 별도 대상입니다.
‘인물’과 ‘육대근’
인물은 종류, 육대근은 개별 대상입니다. 직업·역할·작품은 각각 연결합니다.
담당한다 ≠ 검토한다
누가 만들고 누가 검토하는지 구별합니다. 승인 권한은 별도로 확인합니다.
언제, 어떤 일에서?
역할에는 프로젝트·작품·경력을, 관계에는 근거·확인 상태·필요한 유효기간을 붙입니다.
종류·관계의 정의표 보기 — 그래프가 따르는 약속
04 / FOLLOW A QUESTION
연결을 따라, 필요한 답으로.
현재 선택한 지도에서 확인된 관계를 따라갑니다. 아래 결과는 브라우저에서 계산하며, 실제 AI 답변은 다음 단계에서 따로 기록합니다.
05 / OPEN YOUR RESULT
스킬이 만든 내 지도를 열어보세요.
시연에서는 육대근의 이름과 실제 작품·프로젝트를 유지하고, 주변 인물은 안OO, 기관은 A커뮤니티·B기관·C미술관처럼 가렸습니다. 내 자료에서도 공개할 범위를 정하고 근거 메모까지 같은 표기를 사용하세요. 스킬의 ontology.json을 가져오면 같은 관계 지도로 볼 수 있습니다. 가져온 작업은 이 브라우저에 저장됩니다.
화면에서 직접 수정하기 · 선택
USE / QUESTION AND REFINE
질문에 써보고, 바뀐 점을 남기세요.
설계와 데이터를 가져가기
Markdown에는 종류·관계의 정의와 근거가, JSON에는 다시 편집할 수 있는 데이터가 들어갑니다.
다운로드 대상:
원문과 함께 질문하기
자기 온톨로지와 근거 원문을 함께 전달하세요. 프롬프트에는 관계 정의와 질문이 포함됩니다.
실행할 프롬프트 확인
AKM에 이어서 사용하기
사용 중인 AKM의 인덱스와 저장 규칙을 먼저 읽도록 요청하세요. 원문은 보존하고, 내 역할·현재 작업과 재사용할 개념 지식을 구분해 연결합니다. 다음 주에는 이 구조를 에이전트와 스킬이 지속적으로 조회하도록 적용합니다.
이번 주 제출물: 인터뷰로 만든 온톨로지 스키마 v1 + 활용·수정 사례글 1편. 기존 1주차 질문과 답변은 남겨두고 새 질문은 별도로 추가합니다.
이 실습의 설계 근거와 더 읽을 자료
AKM의 「그래서 온톨로지가 뭔데?」, 「온톨로지 연구 확장 — 의미를 설계하고 질문으로 검증하기」, 기존 작은 온톨로지 실습 기준을 참고했습니다. 질문에서 시작하기, 종류와 개체 구분, 관계의 방향·역할 범위, 근거와 미확인 상태를 육대근의 실제 활동·작품·프로젝트 기록에 적용했습니다. 주변 인물·기관·닉네임과 원문 위치는 익명화했습니다. 작품 설명은 기록에 근거하며 구상 단계와 제작·전시 완료를 구별합니다. 커리어 DB의 K001~K096 중 이번 범위의 95개 기록과 후속 프로젝트 X01~X14를 읽어 분야·시기·출처 상태를 연결했습니다. K 코드는 공개 예제용 식별자이며, 원문 기관명·원본 파일 경로는 포함하지 않습니다. “DB 기록 당시 계속”은 현재 재직이나 자격의 유효성을 새로 확인했다는 뜻이 아닙니다.
- GPTers 24기 공식 커리큘럼 — 2주차 스키마 설계, 3주차 에이전트 연결.
- Ontology Development 101 — 범위와 질문에서 시작하는 반복적 설계.
- W3C OWL 2 Primer — 클래스·개체·관계와 열린 세계 가정.
- W3C SKOS Reference — 개념과 용어의 구별.
- 공개 AKM — 원문·지식·맥락·절차를 연결하는 저장 구조.
이 페이지는 경량 설계와 명시적 관계 조회 실습입니다. 그래프가 그려지거나 데이터 검사를 통과했다고 사실의 정확성이나 AI 성능이 검증된 것은 아닙니다.