철강산업 제조공정 최적화 목표
LLM·RAG 기술 지원
오는 2026년까지 3년 간 진행되는 이번 연구는 세계 최고 수준의 철강산업 제조 공정 최적화와 품질 개선을 목표로 하고 있다. 이를 위해 사물인터넷(IoT) 데이터 및 지식 노하우를 디지털 자산화하고, 제조 현장에 작업·운영 분석 서비스를 제공할 수 있도록 LLM과 디지털트윈 기술을 활용한 융합 플랫폼을 개발하겠다는 구상이다.
이번 과제 컨소시엄은 엠아이큐브솔루션의 주관 하에 와이즈넛과 한국산업지능화협회(KOIIA), 고등기술연구원, 성균관대학교 산학협력단의 공동연구로 진행된다. 동국제강이 수요기관 및 공동연구기관으로서 향후 실증에 참여하게 된다.
와이즈넛은 이번 과제에서 자체 개발한 검색증강생성(RAG) 플랫폼을 활용할 계획이다. 이를 기반으로 공정 과정에서 발생하는 각종 멀티모달 데이터를 축출해 공정 지식베이스를 구축하고, 공정 메뉴얼 및 암묵지식 등 고숙련자의 철강 공정지식과 노하우를 데이터화해 공정 관련 분석 내용을 생성·배포하는 기술을 제공한다.
와이즈넛은 이 같은 기술력을 통해 제조 현장 내 신규인력 및 저숙련자 의사결정을 지원하는 등 업무역량을 향상시킬 수 있을 것으로 기대했다. 와이즈넛은 멀티모달 기반의 RAG 플랫폼이 제조 분야 공정지원뿐 아니라 중대재해처벌법에 대응 가능한 재난안전 가이던스까지 활용할 수 있다고 덧붙였다.
강용성 와이즈넛 대표는 "그간 제조 환경이 전문 인력의 고령화 등 고숙련자 감소에 따른 지식과 노하우 소멸, 약 90% 데이터가 활용되지 못한 다크데이터로 존재하는 등 AI 기술이 적용되기 어려운 환경이었음을 체감했다"며 "이번 사업을 통해 철강 제조산업에 특화된 LLM과 RAG 개발을 선도하고 특정 산업에 국한돼 있었던 LLM과 생성형 AI 활용 산업을 적극 확대해 제조 산업의 AI 기술 접근성을 확대해 나가기 위해 적극 노력할 것"이라고 밝혔다.
jhyuk@fnnews.com 김준혁 기자
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