1. 제조 현장의 디지털 전환과 지식 활용의 한계

제조업의 디지털 전환(DX)이 가속화되면서, 센서 데이터뿐만 아니라 매뉴얼과 보고서와 같은 비정형 기술 문서의 활용이 중요해지고 있다. 그러나 현장의 지식은 자연어 형태로 분산되어 있어 체계적인 관리와 활용이 어렵고, 문제 발생 시 작업자의 경험에 의존한 의사결정이 이루어지는 경향이 크다. 대규모 언어모델이 그 대안으로 주목받지만 환각 문제를 안고 있으며, 이를 보완하기 위한 RAG 역시 검색 과정에서 핵심 정보가 누락되는 한계를 지닌다.

2. 지능형 제조를 위한 통합 지식 프레임워크

이러한 배경을 바탕으로 본 연구에서는 비정형 기술 문서와 운영 데이터를 통합하여 실행가능한 의사결정을 지원하는 지식 보조 프레임워크를 제안한다. 기존의 수동적인 문서 검색 및 해석 방식에서 탈피하여 문제 상황 입력 시 시스템이 자동으로 분석과 추론을 거쳐 즉각적인 해결 방안을 제시하는 구조로 전환하는 것이 본 프레임워크의 핵심이다. 그림 1은 도메인 지식 지원, 법령 기반 안전 가이드, KG 기반 공정 모니터링 기능이 하나의 시스템으로 결합된 전체 작동 구성을 보여준다. 이러한 통합 구조를 통해 작업자는 복잡한 지식 탐색 과정 없이도 데이터 기반의 신뢰성 있는 의사결정 지원을 받을 수 있다.

그림 1. 지능형 제조를 위한 지식 보조 프레임워크 구성도

3. 프레임워크 구성 및 동작 구조

본 프레임워크는 데이터 수집과 저장에서 분석, 사용자 인터페이스에 이르는 전 과정을 통합한 구조로 구성된다. 데이터 수집 및 저장 모듈은 제조 설비에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하여 멀티모달 데이터베이스에 정형 및 비정형 형태로 통합 관리하며 이후 분석을 위한 기반을 제공한다.

분석 단계에서는 두 가지 RAG 기반 모듈이 작동한다. 도메인 지식 어시스턴트 모듈은 문단별 핵심 키워드를 추출하여 chunk에 함께 저장하는 Keyword-RAG 방식을 적용함으로써 정보 누락을 줄이고, 보다 정확한 검색 결과를 제공한다. 이를 통해 기존 RAG 대비 Context Recall과 Precision이 각각 6%, 15% 향상되어 답변의 신뢰도를 높일 수 있었다. 안전·법규 가이드 모듈은 산업안전 관련 법령을 조항 단위로 구조화하고 위험요소를 메타데이터로 연계하여 법적 근거가 포함된 맞춤형 안전 가이드를 제공한다.

이러한 지능화된 모듈들은 KG 공정 모니터링 모듈을 통해 실제 현장 데이터와 결합된다. 기술 문서 내의 지식을 '주어-동사-목적어' 형태의 트리플(Triple) 구조로 변환하여 지식 그래프를 구축하고, 실시간 센서 데이터가 정상 범위를 벗어날 경우 이를 탐색하여 문제의 근본 원인을 논리적으로 추론한다.

본 프레임워크를 FDM 방식의 3D 프린터 공정에 적용한 결과, 작업자는 문서를 직접 탐색하지 않고도 이상 상황에 대한 원인과 해결 방안을 즉시 확인할 수 있었으며 신속한 대응이 가능하였다. 특히 그림 2는 이상 데이터가 감지되었을 때, 예상 원인과 조치 정보가 챗봇을 통해 함께 제공되는 과정을 보여준다. 이와 같이 경보, 원인 분석, 조치 제안이 하나의 흐름으로 통합됨으로써, 작업자의 의사결정 부담을 줄이고 현장 대응 속도를 향상시킬 수 있었다.

그림 2. 공정 모니터링 및 이상 발생 시 경고 기능 예시

4. 기술적 특징 및 차별성

본 프레임워크는 Keyword-RAG를 통해 문서 내 핵심 정보를 보존함으로써 기존 RAG의 정보 누락 문제를 완화하고 도메인 지식 기반의 정확한 답변을 제공한다. 또한 산업안전 법령을 기반으로 한 안전 가이드 모듈을 통해 법적 근거를 갖춘 지침을 제공함으로써 신뢰성과 규정 준수 측면을 동시에 확보하였다. 아울러 본 시스템은 이상 탐지, 원인 분석, 해결 방안 제시를 하나의 흐름으로 통합하여 제공함으로써 작업자의 의사결정 부담을 줄이고 대응 시간을 단축한다는 점에서 기존 방식과 차별성을 가진다. 향후 모델 경량화와 적용 모달리티 확장을 통해 다양한 제조 환경으로 일반화할 수 있을 것으로 기대된다.