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설비 연결, 품질 검사, 생산 분석과 제조 업무에 관련된 외부 논문입니다.
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T16. 제조 지식그래프와 시맨틱 레이어
- T16-6구조대응2025년 이후
Knowledge Graphs as the Missing Data Layer for LLM-Based Industrial Asset Operations
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해결 문제
- 설비 보전 질문에 언어모델 에이전트가 답하게 하면 정확도가 낮다. 문서를 평평하게 쌓아둔 저장소 위에서는 추론이 흔들린다.
핵심 구조
- 먼저 타입이 정해진 지식그래프를 근거 층으로 깐다. 그 위에서 질문을 성격에 따라 세 갈래로 나눠 보낸다. 첫째, 언어모델이 Cypher 질의를 만들어 구조화 검색을 한다. 둘째, 그래프로 바로 풀리는 질문은 언어모델을 아예 안 거치고 그래프 연산과 최적화로 확정 계산한다. 셋째, 데이터에 아예 없는 답은 생성 증강 지식(GAK, 언어모델이 없는 사실을 만들어 채우는 방식)으로 채운다. 이때 만들어낸 사실은 출처 표시를 붙인 노드로 그래프에 다시 넣고 나서 답한다.
주요 결과
- 기본 정확도가 65%에서 82~83%로 올랐다. 그래프로 풀리는 문제만 보면 99%다. 그래프는 라벨 9종, 간선 5종, 노드 12,647개 규모다.
한계
- 벤치마크 시나리오가 IBM 벤치마크와 겹친다. 잔여수명 예측 같은 예측 과제는 그래프가 맥락만 줄 뿐, 실제 예측은 별도 모델이 있어야 한다.
우리 기능과의 연결
- AI 보고서와 업무 실행 에이전트가 근거 없이 답하지 않게, 지식그래프를 근거 층으로 까는 방식과 구조가 대응한다.
연구에서 제품 적용까지
운영 중인 기능, 시범 적용과 개발 중인 기술을 구분해 정리했습니다.
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