5단계에서 현장 담당자(교사·목회자)의 암묵지를 질문지로 끌어냈다면, 6단계에서는 그 답변을 구조화된 개념 후보로 옮긴다. 현장의 답변은 대부분 서술형 문장이지만, AI 시스템은 명확히 정의된 개념 위에서만 동작한다. 따라서 답변 하나하나를 아래 5개 축으로 분해한다.

객체(Object)는 시스템이 다루는 실체, 상태(State)는 그 실체가 가질 수 있는 조건, 관계(Relation)는 개념 사이의 연결, 액션(Action)은 AI가 수행할 실행, KPI는 그 실행이 잘 됐는지 판정할 지표다. 이 5축이 다음 단계 온톨로지 설계의 원재료가 된다.

1답변 예시 ① · 주중 실천의 불확실성

교사에게 "수업이 끝난 뒤 학생들이 실제로 어떻게 지내는지 아느냐"고 물었을 때의 답변이다.

"아이들이 수업 시간에는 잘 대답하는데, 집에 가서 말씀을 기억하고 실천하는지는 잘 모르겠습니다."

추출 개념

구조화 결과

2답변 예시 ② · 반복되는 기도 제목

교사가 학생의 기도 기록을 보며 무엇을 감지하는지 물었을 때의 답변이다.

"학생이 몇 주째 같은 기도 제목을 쓰면 한 번 더 물어봐야 한다고 느낍니다."

추출 개념

구조화 결과

3답변 예시 ③ · 가정 대화의 형태

부모와의 소통이 어떻게 이뤄질 때 효과적인지 물었을 때의 답변이다.

"부모에게 긴 자료를 보내면 잘 안 봅니다. 짧은 질문 하나가 더 효과적입니다."

추출 개념

구조화 결과

4답변 예시 ④ · AI의 역할 한계 (Governance)

AI가 신앙교육에 개입할 때 절대 넘어서는 안 되는 선이 무엇인지 물었을 때의 답변이다. 이 답변은 단순한 기능 후보가 아니라 시스템 전체의 Governance 원칙으로 격상된다.

"AI가 신앙 상태를 판단하거나 점수화하면 안 됩니다."

추출 개념

구조화 결과

개념 추출에서 온톨로지로

• 흩어진 객체·상태 후보를 모으면 다음 단계에서 클래스와 속성으로 정리할 수 있다.
• 문장으로 적어 둔 관계 후보는 7단계에서 온톨로지의 관계(Relation) 규칙으로 형식화된다.
• 예시 ④의 Governance 원칙은 온톨로지 7요소 중 제약·규칙 요소의 최상위 기준이 된다.