와이즈넛
국내 역시 제조공정에 대규모 언어모델(LLM)을 적용해 생산성을 향상하고 제조물의 품질까지 높이는 기술의 중요성이 어느 때보다 높아지고 있다.
그러나 실제 공정에서 유의미한 산업 데이터 및 현장 지식 데이터, 노하우들을 디지털화하고 자산화하는 과정이 녹록하지 않은 것이 현실이다.
이에 인공지능(AI) 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)은 산업통상자원부 주관 전자부품산업 기술개발사업 중 한국산업기술평가관리원(KEIT)에서 추진하는 ‘철강산업 제조 공정 최적화를 위한 LLM 및 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증’ 과제의 1차년도 개발을 추진하며 제조분야의 인공지능 기술 접목에 적극 나섰다고 밝혔다.
오는 2026년까지 총 3개년간 진행되는 본 연구는 세계 최고 수준의 철강산업 제조 공정 최적화와 품질 개선을 위해 IoT(사물인터넷) 데이터 및 지식 노하우를 디지털 자산화하고, 제조 현장에 작업 가이던스와 운영 리포팅 서비스를 제공할 수 있도록 LLM·디지털 트윈 기술을 활용한 융합 플랫폼을 개발하는 것을 목표로 한다.
과제 컨소시엄은 엠아이큐브솔루션의 주관하에 인공지능 전문기업 와이즈넛과 한국산업지능화협회(KOIIA), 고등기술연구원, 성균관대학교 산학협력단의 공동연구로 진행된다. 여기에 동국제강이 수요기관 및 공동연구기관으로서 향후 실증에 참여하게 된다.
와이즈넛은 이번 과제에서 자체 개발한 RAG(검색 증강 생성) 플랫폼을 기반으로 공정 과정에서 발생하는 각종 멀티모달 데이터를 기반으로 공정 지식베이스를 구축하고, 공정 매뉴얼 및 암묵지 등 고숙련자의 철강 공정지식과 노하우를 데이터화 해 공정 지원 가이드라인과 분석 리포트를 생성·배포하는 기술을 제공한다. 이를 통해 제조 현장 내 신규인력 및 저숙련자 의사결정을 지원하는 등 업무 역량을 대폭 강화할 계획이다.
특히 멀티모달 기반의 RAG 플랫폼을 통해 제조 분야 공정지원 가이드라인뿐만 아니라, 중대재해처벌법에 대응 가능한 능동형 재난안전 가이던스까지도 활용이 가능할 것으로 기대된다.
와이즈넛 RAG기술은 24년간 자연어처리기술 기반의 검색 기술력을 근본으로 LLM이 할루시네이션(환각·AI가 부정확하거나 조작된 정보를 생성하는 것)을 줄이고 최적화된 답변을 도출할 수 있도록 기업 내부 데이터 등 신뢰할 수 있는 지식데이터를 참조하도록 돕는다. 올해 초부터 이미 공공, 제조, 법률, 금융, 반도체 등 산업 분야의 실증 사례를 통해 그 우수성을 인정받았다.
강용성 와이즈넛 대표는 “그간 제조 환경이 전문 인력의 고령화 등 고숙련자 감소에 따른 지식과 노하우 소멸, 약 90%의 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 국한되어 있었던 LLM과 생성AI 활용 산업을 적극 확대해 제조 산업의 AI 기술 접근성을 확대해 나가기 위해 적극 노력할 것”이라고 의지를 밝혔다.
