환경 변화나 품질 조건에 따라 자동으로 최적 공정 조건을 추론하는 생성형 AI 기반 공정추론 기술.[AI 생성 이미지, KAIST 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 우리가 쓰는 플라스틱 제품 대부분은 녹인 플라스틱을 틀에 넣어 같은 제품을 대량으로 찍어내는 ‘사출성형’ 공정으로 만든다. 하지만 조건이 조금만 달라도 불량이 생겨, 그동안은 숙련자의 감에 의존해 왔다.

KAIST(총장 이광형)는 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 사출 공정을 스스로 최적화하는 생성형 AI 기술과, 현장 지식을 누구나 활용할 수 있는 LLM 기반 지식 전이 시스템을 세계 최초로 개발했다고 22일 밝혔다.

첫 번째 성과는 환경 변화나 품질 조건에 따라 자동으로 최적 공정 조건을 추론하는 생성형 AI 기반 공정추론 기술이다. 기존에는 온도나 습도, 원하는 품질 수준이 바뀔 때마다 숙련자가 시행착오를 거쳐 조건을 다시 맞춰야 했다.

연구팀은 실제 사출 공장에서 수개월간 수집한 환경 데이터와 공정 파라미터를 활용, 확산 모델(Diffusion Model) 기반으로 목표 품질을 만족하는 공정 조건을 역설계하는 기술을 구현했다.

여기에 실제 생산을 대신하는 대리모델(Surrogate Model)을 함께 구축해, 공정을 돌리지 않고도 품질을 미리 예측할 수 있도록 했다. 그 결과 기존 공정 예측에 활용되던 기존 대표기술인 GAN·VAE 기반 모델의 오류율(23~44%)을 크게 낮춘 1.63%의 오류율을 달성했다. 실제 공정 적용 실험에서도 AI가 제시한 조건대로 양품 생산이 확인돼 현장 활용 가능성을 입증했다.

두 번째 성과는 고숙련자 은퇴와 다국어 작업 환경에 대응하는 LLM 기반 지식 전이 시스템 ‘IM-Chat’이다. IM-Chat은 거대언어모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG)을 결합한 멀티에이전트 AI 시스템으로, 초급 작업자 또는 외국인 작업자가 제조 현장에서 겪는 문제에 대해 적절한 해결책을 제공하는 제조 현장용 AI 도우미다.

작업자가 자연어로 질문하면, AI가 이를 이해해 필요에 따라 생성형 공정추론 AI를 자동으로 호출하고, 최적 공정 조건 계산과 함께 관련 기준과 배경 설명까지 동시에 제공한다.

예를 들어 “현재 공장 습도가 43.5%일 때 적정 사출 압력은?”이라는 질문에 AI는 최적 조건을 계산하고, 관련 매뉴얼 근거까지 함께 제시한다. 다국어 인터페이스를 지원해 외국인 작업자도 동일한 수준의 의사결정 지원을 받을 수 있다.

이번 연구를 수행한 KAIST 연구진. 김준영(왼쪽부터)·김희규·이준형 박사과정, 이인효 석사과정, 유승화 교수.[KAIST 제공]

이번 연구는 사출 공정을 넘어 금형, 프레스, 압출, 3D 프린팅, 배터리, 바이오 제조 등 다양한 산업으로 확장 가능한 제조 AI 전환(AX) 핵심 기술로 평가된다.

특히 생성형 AI와 LLM 에이전트를 툴 콜링(Tool-Calling) 방식으로 통합, AI가 스스로 판단하고 필요한 기능을 호출하는 자율 제조 AI 패러다임을 제시했다는 점에서 의미가 크다.

유승화 교수는 “공정을 스스로 최적화하는 AI와, 현장 지식을 누구나 활용할 수 있는 LLM을 결합해 제조업의 본질적 문제를 데이터 기반으로 해결한 사례”라며 “앞으로 다양한 제조 공정으로 확장해 산업 전반의 지능화와 자율화를 가속하겠다”고 말했다.

이번 연구결과는 공학·산업 분야 국제학술지 ‘저널 오브 매뉴팩처링 시스템즈’에 4월과 12월 연속 게재됐다.