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설비 연결, 품질 검사, 생산 분석과 제조 업무에 관련된 외부 논문입니다.
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T06. RAG, 지식그래프, 온톨로지, 출처 추적
- T06-14유사문제2025년 이후
Enhancing retrieval-augmented generation for interoperable industrial knowledge representation and inference toward cognitive digital twins
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해결 문제
- 제조 데이터가 늘고 복잡해지면서 온톨로지, 지식그래프, 디지털 트윈만으로는 표현과 추론이 버겁다.
- 규칙 기반 추론은 확장이 어렵다.
한계
- 저널 원문이 구독 접근이라 이번 조사에서 실험 수치까지는 확인하지 못했다. 확인된 범위는 초록 수준 기여 내용까지다.
- AAS 표준에 맞춘 데이터가 있어야 적용된다.
아키텍처
- RAG를 두 방향으로 손봤다.
- 첫째, 자산관리쉘(AAS)을 인코딩해 RAG 안에서 지식 표현으로 쓴다.
- 둘째, 대조 선택 손실로 LLM을 미세조정해 RAG 안에서 추론에 쓴다.
- 목표는 인지형 디지털 트윈이다.
우리 회사와의 관계
- 설비 데이터 수집과 QFactory MES의 표준 정보 모델 위에 RAG를 얹는, 우리가 겪는 문제와 같은 문제를 다룬다.
연구에서 제품 적용까지
운영 중인 기능, 시범 적용과 개발 중인 기술을 구분해 정리했습니다.
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