제조업 AX : 자기인식형 제조 시스템
Kyungsub Won
·
2025. 11. 14.
안녕하세요. 퓨처워크랩 AI Engineer로 일하고 있는 원경섭입니다.
퓨처워크랩은 문서/데이터로부터 시작되는 기업의 병목을 온톨로지 + 에이전트 워크플로우로 풀어, 기업의 생산성을 끌어올리는 데 집중하고 있어요. 특히 저희 AI팀은 현장 데이터와 MES/ERP 같은 운영 시스템, 그리고 온톨로지·멀티에이전트를 엮어 데이터 사일로와 의사결정/운영 사일로가 다시 생기지 않도록 “의미-흐름-책임”을 한 결로 연결합니다.
오늘 이 글을 쓰는 이유도 바로 여기에 있어요.
생각하는 공장(THINKING FACTORY)는 아직 모든 현장에 상용화된 상태는 아니에요. 그러나 방향은 분명합니다.
전 세계적으로 제조산업에서의 AI는 단순 자동화를 넘어 공정의 의도를 이해하고, 맥락을 해석하며 결정을 제안하는 쪽으로 빠르게 이동하고 있어요. 이 글은 아직 오지 않은 미래를 그리는 게 아니라,'오늘 우리가 무엇을 쌓아야 그 미래가 실제가 되는지'를 공유하려고 해요. 말하자면, 내부 설계 메모를 살짝 바깥으로 공개하는 마음입니다.
1. 디지털 트윈, 그 이상: ‘자기 인식(Self-Model)’을 가진 공장
제조업에서 디지털 트윈(Digital Twin)은 이제 낯설지 않은 개념입니다. 제품, 설비, 생산 라인의 물리적 상태를 가상 모델로 모니터링하고, 시뮬레이션을 통해 최적화를 수행하죠. 하지만 최근 디지털 트윈이 단순한 복제물(digital replica)을 넘어 스스로를 인식하고 학습하는 지능형 자기모델(Self-Model)로 진화할 가능성도 제시되고 있습니다.
디지털 트윈(Digital Twin)
: 현실의 물리적 시스템(공장, 설비, 건물 등)을 가상 공간에 실시간으로 재현한 모델로 물리-디지털 간 양방향 데이터 흐름이 있어, 예측·제어·최적화에 활용됩니다.
자기모델(Self-model)
: 인공지능이 자신의 상태를 스스로 모델링하고 갱신하는 개념으로 시스템이 스스로를 이해하며 적응하게 합니다.
영국 Alan Turing Institute와 Sheffield 대학 연구진의 최신 연구에 따르면, 디지털 트윈이 자기 자신을 모델링하고 지속적으로 업데이트할 수 있다면, 이는 지능형 구조물(Intelligent Structure)로 진화할 수 있습니다.
오늘 소개 드릴 연구 자료 ”Digital twins as self-models for intelligent structures”는 디지털 트윈을 ‘자기모델’로 진화시키려는 시도로, 이를 구현하기 위해 에이전트 기반(Agent-based) 아키텍처를 도입하였습니다.
각 설비 구성요소는 하나의 디지털 객체(Digital Object)로 정의됩니다.
각 객체는 전담 에이전트(Agent)가 관리하며, 데이터를 수집·분석하고 의사결정을 수행합니다.
모든 에이전트의 행위와 결과는 지식그래프에 기록되어, 시스템 전체의 ‘자기 인식 모델(Self-Model)’이 형성됩니다.
예를 들어, 디지털 트윈은 유한요소해석(FEA)을 통해 건물의 고유진동수와 모드형상을 계산하고, 이를 물리적 건물에 부착된 센서가 측정한 진동 데이터와 비교하여 구조물의 동적 특성을 검증합니다. 이후 베이지안 보정 기법을 이용해 모델의 강성 파라미터 불확실성을 정량화하며, 계산된 값은 실제 측정값과의 오차를 계산합니다. 이러한 분석 과정에서 센서로부터 수집된 데이터는 정보관리시스템(IMS)에 저장되고, Neo4j 기반의 지식 그래프를 통해 디지털 트윈의 자기 모델(self-model)이 지속적으로 갱신됩니다. 이는 디지털 트윈이 센서 데이터와 해석 모델을 연계하여 구조물의 상태를 인식하고 스스로 학습·보정할 수 있음을 보여주는 사례입니다. 결과적으로 이 지식그래프는 ‘공장의 두뇌’ 역할을 하게 됩니다 — 어떤 부품이 언제 교체되었는지, 어떤 작업 조건이 문제를 유발했는지, 그리고 어떤 패턴이 위험 신호인지 스스로 학습하고 추론할 수 있는 가능성을 제시합니다.
2. 3층 빌딩 예제: 구조에서 지능으로
이 예제는 ‘지능형 구조(intelligent structure)’의 디지털 트윈(Self-model) 개념을 시연하기 위한 소규모 3층 빌딩 구조물을 모델로 사용합니다. 단순한 건축물 시뮬레이션이 아니라, 스스로의 구성요소와 상태를 이해하고 업데이트하는 자기 인식(self-modeling) 능력을 갖춘 디지털 트윈이 어떻게 동작하는지를 보여주는 데 초점을 둡니다. 즉, 물리적 건물(physical twin)의 상태와 행동을 스스로 이해하고 갱신하며, 사람이 질의하면 그 지식 그래프를 통해 응답하는 시스템입니다.
5단계 에이전트 워크플로우
Agent 1 — CAD 생성자 (Geometry Agent)
3층 빌딩 구조물에 대한 3D 모델링(CAD) 데이터를 불러와 STL 파일로 변환합니다. 실제 제조업에선 설비 설계 도면이나 공정 3D 데이터에 해당할 수 있습니다.
Agent 2 — 메싱(Meshing) Agent
Gmsh 툴을 이용해 구조 메쉬를 생성합니다. 실제 제조 현장에서는 시뮬레이션 격자 모델 생성(열전달·응력 해석 등)에 해당합니다.
결과를 XDMF 형식으로 변환해 해석 도구(FEniCSx)로 전달합니다.
Agent 3 — 구조 해석(Behavioral Agent)
유한요소해석(FEA)을 수행하여 진동 모드, 응력, 변형률을 계산합니다.
물리적 센서 데이터와 비교해 정확도를 검증합니다.
이는 제조 라인 설비의 모터, 베어링, 프레임 등의 진동·응력 거동을 실시간으로 감시하고, 이상 징후를 조기에 탐지하는 지능형 모니터링 시스템에 해당합니다.
Agent 4 — 모델 검증 및 축소 모델 생성 (Reduced Model Agent)
FEA 결과를 저차원 미분방정식(ODE)로 단순화합니다. 이는 빠른 실시간 추론이 필요한 제조 설비용 시뮬레이터에 유용합니다.
Agent 5 — 베이지안 보정(Bayesian Calibration Agent)
실제 측정값(센서)과 해석 모델 간 오차를 줄여나갑니다. 이는 해석 모델의 예측력을 높이고, 설비 이상 징후를 확률적으로 평가할 수 있습니다. 이때 주요 파라미터(예: 강성 계수 k₁, k₂, k₃)의 불확실성을 자동으로 추정합니다.
연구에서 실제로 사용한 예제에서는 예측값과 실제값 오차는 약 200 N/m 수준으로 오차 수준이 낮은 편에 속했습니다.
이 다단계 에이전트 구조는 자율제어형 제조라인의 핵심 구조로 사용될 수 있습니다. 각 공정 에이전트가 자신의 데이터와 상태를 지식그래프에 기록하고, 다른 에이전트와 협업해 ‘전체 공장의 자기 모델’을 완성합니다.
3층 빌딩 예제가 실제 제조 현장의 어떤 과정에 해당하는지, 간단히 매핑해 보았습니다.
▶ 구조의 대응 관계
실험 구성 요소 | 제조 시스템에 대응되는 개념 | 설명 |
|---|---|---|
3층 건물의 각 층 | 공정 단계 (예: 조립, 용접, 검사) | 각 층은 독립된 서브시스템 |
센서·하중 정보 | IoT 설비 데이터 | 실시간 피드백 수집 |
Agent 1~5 | 설비 담당 디지털 에이전트 | CAD, 해석, 보정, 예측 담당 |
Knowledge Graph | 제조 지식 네트워크 | 시스템 상태와 관계를 기억·추론 |
RAG + LLM 질의 | 운영자 인터페이스 | 자연어로 설비 질의/명령 수행 |
3. 사람과 공장이 대화하는 시대: RAG + LLM
이 시스템은 단순히 데이터베이스를 구축하는 것에 그치지 않습니다. 연구에서는 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 LLM(ChatGPT 기반)을 결합해, 사람이 자연어로 질의할 수 있도록 구현했습니다.
예를 들어 다음과 같은 질의가 가능합니다:
“재료 AL6082의 물성치는 무엇인가?” “디지털 트윈에 포함된 에이전트들의 이름과 역할은?”
실제 제조 공정에서는 아래와 같이 더 현실적인 질의를 할 수 있겠죠.
“라인 3의 용접 로봇에서 지난 한 달간 이상 진동이 있었던 이유는?”
“어떤 공정이 에너지 효율을 가장 낮추는가?”
지식그래프에 데이터가 있으면 RAG 모듈이 즉시 분석 결과를 제공합니다. 만약 관련 정보가 부족하면, LLM이 외부 지식을 보완해 자연스러운 언어로 설명을 제공합니다. 이로써 디지털 트윈은 단순한 시뮬레이션 툴이 아니라, 사람과 대화하며 지식을 축적하는 ‘지능형 파트너’로 진화합니다.
지식그래프 + LLM을 결합한 RAG 쿼리 시스템이 UI의 채팅박스에서 동작합니다. 우선 LangChain이 자연어 → Cypher로 바꿔 KG를 질의하고, 유효 응답이 없으면 LLM(예: GPT-4)으로 자동 연결됩니다. UI에는
‘RAG: …’(로컬 KG 응답)
‘LLM: …’(외부 LLM 응답)
으로 구분 표시됩니다.
아래는 실제로 사용자가 물어볼 수 있고, 시스템이 답할 수 있는 구체 카테고리/예시입니다.
구성요소와 자재
질문:
“AL6082 재질의 밀도/영률(Young’s Module)/포아송비가 뭐야?”,
“층간 연결부재 소재와 탄성계수는?”
답변(RAG):
KG의 자재 테이블/속성 노드에서 값을 반환 (값·단위·출처·버전까지).
메시/해석 파이프라인 상태(파일·버전·시간)
질문:
“최근 생성된 XDMF 메시 파일 경로와 메시 크기는?”,
“FEniCSx 해석은 누가 언제 돌렸어?”
답변(RAG):
Agent 2/3 출력 노드의 파일 메타/메시 파라미터, 에이전트 실행 타임스탬프/소요 시간을 타임라인 형태로 제시.
워크플로 추적·감사(Digital Thread)
질문:
“지난 실행에서 Agent 4가 무엇을 입력으로 받아 무엇을 출력했나? 누가 트리거했나?”
답변(RAG):
지난 실행에서 메시·파라미터·검증 행렬, 사용자/에이전트 이벤트를 시간순으로 정리하고 Agent 4 입력과 출력 반환
RAG가 모르는 건 LLM 폴백으로 보완
질문:
“XDMF 포맷이 뭐고 왜 쓰지?”,
“FEniCSx에서 모달해석 개념 간단히 설명해줘.”
답변(LLM):
KG에 정의가 없으면 LLM이 일반지식으로 답변하고, UI는 ‘LLM:’ 접두사를 붙여 출처 구분을 명확히 합니다.
4. 제조 현장에서의 적용 시나리오
에이전트 기반 디지털 트윈은 다음과 같은 제조 혁신을 가능하게 합니다.
(1) 자율 유지보수(Self-Maintenance)
설비별 상태, 센서 이력, 교체 주기 데이터를 연결해 ‘자율 유지보수’를 수행
이상 패턴을 감지하면 원인 추론 → 대응 시나리오 추천
(2) 신규 설비 시뮬레이션
CAD, FEA(유한요소해석), IoT 데이터를 통합하여 ‘가상 설비 테스트’ 수행
실제 설치 전, 가상 환경에서 구조적 안정성·에너지 소비·생산 효율을 예측
(3) 디지털 스레드(Digital Thread)
지식그래프의 시계열 기록을 통해 모든 설비의 ‘디지털 이력서’ 관리
설계 → 생산 → 유지보수 → 폐기까지의 생애주기(Lifecycle)를 한눈에 추적
5. 맺음말
본 연구는 제조 현장이 이제 더 이상 단순한 자동화의 무대가 아니라는 점을 시사합니다. 디지털 트윈과 에이전트가 결합된 자기 인식형(Self-modeling) 시스템은 설비의 상태를 이해하고, 공정의 의도를 해석하며, 스스로 더 나은 결정을 제안하는 ‘지능형 제조( Intelligent Manufacturing )’로 진화하고 있습니다. 이 변화는 단순한 기술의 진보를 넘어, 데이터가 지식을 만들고 지식이 다시 공정을 혁신하는 순환 구조, 즉 지능형 제조 생태계의 출현을 의미합니다. 아직은 실제 제조 현장에서 전면적으로 적용하기에는 기술 성숙도와 표준화, 데이터 통합 인프라 측면에서 해결해야 할 과제가 남아 있지만, 자기 인식형 제조 시스템은 그 방향성을 명확히 제시합니다.
가까운 미래의 제조업 경쟁력은 ‘얼마나 자동화되었는가’가 아니라, ‘공장이 얼마나 스스로 생각할 수 있는가’에 의해 결정될 것이라고 본 연구는 이야기 합니다. 에이전트와 디지털 트윈이 결합된 ‘생각하는 공장(Thinking Factory)’은 앞으로의 제조 산업이 나아갈 지능화 혁신의 핵심 축이 되리라 기대합니다.
[출처]
Shen, X., Wagg, D. J., Tipuric, M., & Bonney, M. S. (2025). Digital twins as self-models for intelligent structures. Scientific Reports, 15, Article 30327. https://doi.org/10.1038/s41598-025-14347-8
안녕하세요. 퓨처워크랩 AI Engineer로 일하고 있는 원경섭입니다.
퓨처워크랩은 문서/데이터로부터 시작되는 기업의 병목을 온톨로지 + 에이전트 워크플로우로 풀어, 기업의 생산성을 끌어올리는 데 집중하고 있어요. 특히 저희 AI팀은 현장 데이터와 MES/ERP 같은 운영 시스템, 그리고 온톨로지·멀티에이전트를 엮어 데이터 사일로와 의사결정/운영 사일로가 다시 생기지 않도록 “의미-흐름-책임”을 한 결로 연결합니다.
오늘 이 글을 쓰는 이유도 바로 여기에 있어요.
생각하는 공장(THINKING FACTORY)는 아직 모든 현장에 상용화된 상태는 아니에요. 그러나 방향은 분명합니다.
전 세계적으로 제조산업에서의 AI는 단순 자동화를 넘어 공정의 의도를 이해하고, 맥락을 해석하며 결정을 제안하는 쪽으로 빠르게 이동하고 있어요. 이 글은 아직 오지 않은 미래를 그리는 게 아니라,'오늘 우리가 무엇을 쌓아야 그 미래가 실제가 되는지'를 공유하려고 해요. 말하자면, 내부 설계 메모를 살짝 바깥으로 공개하는 마음입니다.
1. 디지털 트윈, 그 이상: ‘자기 인식(Self-Model)’을 가진 공장
제조업에서 디지털 트윈(Digital Twin)은 이제 낯설지 않은 개념입니다. 제품, 설비, 생산 라인의 물리적 상태를 가상 모델로 모니터링하고, 시뮬레이션을 통해 최적화를 수행하죠. 하지만 최근 디지털 트윈이 단순한 복제물(digital replica)을 넘어 스스로를 인식하고 학습하는 지능형 자기모델(Self-Model)로 진화할 가능성도 제시되고 있습니다.
디지털 트윈(Digital Twin)
: 현실의 물리적 시스템(공장, 설비, 건물 등)을 가상 공간에 실시간으로 재현한 모델로 물리-디지털 간 양방향 데이터 흐름이 있어, 예측·제어·최적화에 활용됩니다.
자기모델(Self-model)
: 인공지능이 자신의 상태를 스스로 모델링하고 갱신하는 개념으로 시스템이 스스로를 이해하며 적응하게 합니다.
영국 Alan Turing Institute와 Sheffield 대학 연구진의 최신 연구에 따르면, 디지털 트윈이 자기 자신을 모델링하고 지속적으로 업데이트할 수 있다면, 이는 지능형 구조물(Intelligent Structure)로 진화할 수 있습니다.
오늘 소개 드릴 연구 자료 ”Digital twins as self-models for intelligent structures”는 디지털 트윈을 ‘자기모델’로 진화시키려는 시도로, 이를 구현하기 위해 에이전트 기반(Agent-based) 아키텍처를 도입하였습니다.
각 설비 구성요소는 하나의 디지털 객체(Digital Object)로 정의됩니다.
각 객체는 전담 에이전트(Agent)가 관리하며, 데이터를 수집·분석하고 의사결정을 수행합니다.
모든 에이전트의 행위와 결과는 지식그래프에 기록되어, 시스템 전체의 ‘자기 인식 모델(Self-Model)’이 형성됩니다.
예를 들어, 디지털 트윈은 유한요소해석(FEA)을 통해 건물의 고유진동수와 모드형상을 계산하고, 이를 물리적 건물에 부착된 센서가 측정한 진동 데이터와 비교하여 구조물의 동적 특성을 검증합니다. 이후 베이지안 보정 기법을 이용해 모델의 강성 파라미터 불확실성을 정량화하며, 계산된 값은 실제 측정값과의 오차를 계산합니다. 이러한 분석 과정에서 센서로부터 수집된 데이터는 정보관리시스템(IMS)에 저장되고, Neo4j 기반의 지식 그래프를 통해 디지털 트윈의 자기 모델(self-model)이 지속적으로 갱신됩니다. 이는 디지털 트윈이 센서 데이터와 해석 모델을 연계하여 구조물의 상태를 인식하고 스스로 학습·보정할 수 있음을 보여주는 사례입니다. 결과적으로 이 지식그래프는 ‘공장의 두뇌’ 역할을 하게 됩니다 — 어떤 부품이 언제 교체되었는지, 어떤 작업 조건이 문제를 유발했는지, 그리고 어떤 패턴이 위험 신호인지 스스로 학습하고 추론할 수 있는 가능성을 제시합니다.
2. 3층 빌딩 예제: 구조에서 지능으로
이 예제는 ‘지능형 구조(intelligent structure)’의 디지털 트윈(Self-model) 개념을 시연하기 위한 소규모 3층 빌딩 구조물을 모델로 사용합니다. 단순한 건축물 시뮬레이션이 아니라, 스스로의 구성요소와 상태를 이해하고 업데이트하는 자기 인식(self-modeling) 능력을 갖춘 디지털 트윈이 어떻게 동작하는지를 보여주는 데 초점을 둡니다. 즉, 물리적 건물(physical twin)의 상태와 행동을 스스로 이해하고 갱신하며, 사람이 질의하면 그 지식 그래프를 통해 응답하는 시스템입니다.
5단계 에이전트 워크플로우
Agent 1 — CAD 생성자 (Geometry Agent)
3층 빌딩 구조물에 대한 3D 모델링(CAD) 데이터를 불러와 STL 파일로 변환합니다. 실제 제조업에선 설비 설계 도면이나 공정 3D 데이터에 해당할 수 있습니다.
Agent 2 — 메싱(Meshing) Agent
Gmsh 툴을 이용해 구조 메쉬를 생성합니다. 실제 제조 현장에서는 시뮬레이션 격자 모델 생성(열전달·응력 해석 등)에 해당합니다.
결과를 XDMF 형식으로 변환해 해석 도구(FEniCSx)로 전달합니다.
Agent 3 — 구조 해석(Behavioral Agent)
유한요소해석(FEA)을 수행하여 진동 모드, 응력, 변형률을 계산합니다.
물리적 센서 데이터와 비교해 정확도를 검증합니다.
이는 제조 라인 설비의 모터, 베어링, 프레임 등의 진동·응력 거동을 실시간으로 감시하고, 이상 징후를 조기에 탐지하는 지능형 모니터링 시스템에 해당합니다.
Agent 4 — 모델 검증 및 축소 모델 생성 (Reduced Model Agent)
FEA 결과를 저차원 미분방정식(ODE)로 단순화합니다. 이는 빠른 실시간 추론이 필요한 제조 설비용 시뮬레이터에 유용합니다.
Agent 5 — 베이지안 보정(Bayesian Calibration Agent)
실제 측정값(센서)과 해석 모델 간 오차를 줄여나갑니다. 이는 해석 모델의 예측력을 높이고, 설비 이상 징후를 확률적으로 평가할 수 있습니다. 이때 주요 파라미터(예: 강성 계수 k₁, k₂, k₃)의 불확실성을 자동으로 추정합니다.
연구에서 실제로 사용한 예제에서는 예측값과 실제값 오차는 약 200 N/m 수준으로 오차 수준이 낮은 편에 속했습니다.
이 다단계 에이전트 구조는 자율제어형 제조라인의 핵심 구조로 사용될 수 있습니다. 각 공정 에이전트가 자신의 데이터와 상태를 지식그래프에 기록하고, 다른 에이전트와 협업해 ‘전체 공장의 자기 모델’을 완성합니다.
3층 빌딩 예제가 실제 제조 현장의 어떤 과정에 해당하는지, 간단히 매핑해 보았습니다.
▶ 구조의 대응 관계
실험 구성 요소 | 제조 시스템에 대응되는 개념 | 설명 |
|---|---|---|
3층 건물의 각 층 | 공정 단계 (예: 조립, 용접, 검사) | 각 층은 독립된 서브시스템 |
센서·하중 정보 | IoT 설비 데이터 | 실시간 피드백 수집 |
Agent 1~5 | 설비 담당 디지털 에이전트 | CAD, 해석, 보정, 예측 담당 |
Knowledge Graph | 제조 지식 네트워크 | 시스템 상태와 관계를 기억·추론 |
RAG + LLM 질의 | 운영자 인터페이스 | 자연어로 설비 질의/명령 수행 |
3. 사람과 공장이 대화하는 시대: RAG + LLM
이 시스템은 단순히 데이터베이스를 구축하는 것에 그치지 않습니다. 연구에서는 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 LLM(ChatGPT 기반)을 결합해, 사람이 자연어로 질의할 수 있도록 구현했습니다.
예를 들어 다음과 같은 질의가 가능합니다:
“재료 AL6082의 물성치는 무엇인가?” “디지털 트윈에 포함된 에이전트들의 이름과 역할은?”
실제 제조 공정에서는 아래와 같이 더 현실적인 질의를 할 수 있겠죠.
“라인 3의 용접 로봇에서 지난 한 달간 이상 진동이 있었던 이유는?”
“어떤 공정이 에너지 효율을 가장 낮추는가?”
지식그래프에 데이터가 있으면 RAG 모듈이 즉시 분석 결과를 제공합니다. 만약 관련 정보가 부족하면, LLM이 외부 지식을 보완해 자연스러운 언어로 설명을 제공합니다. 이로써 디지털 트윈은 단순한 시뮬레이션 툴이 아니라, 사람과 대화하며 지식을 축적하는 ‘지능형 파트너’로 진화합니다.
지식그래프 + LLM을 결합한 RAG 쿼리 시스템이 UI의 채팅박스에서 동작합니다. 우선 LangChain이 자연어 → Cypher로 바꿔 KG를 질의하고, 유효 응답이 없으면 LLM(예: GPT-4)으로 자동 연결됩니다. UI에는
‘RAG: …’(로컬 KG 응답)
‘LLM: …’(외부 LLM 응답)
으로 구분 표시됩니다.
아래는 실제로 사용자가 물어볼 수 있고, 시스템이 답할 수 있는 구체 카테고리/예시입니다.
구성요소와 자재
질문:
“AL6082 재질의 밀도/영률(Young’s Module)/포아송비가 뭐야?”,
“층간 연결부재 소재와 탄성계수는?”
답변(RAG):
KG의 자재 테이블/속성 노드에서 값을 반환 (값·단위·출처·버전까지).
메시/해석 파이프라인 상태(파일·버전·시간)
질문:
“최근 생성된 XDMF 메시 파일 경로와 메시 크기는?”,
“FEniCSx 해석은 누가 언제 돌렸어?”
답변(RAG):
Agent 2/3 출력 노드의 파일 메타/메시 파라미터, 에이전트 실행 타임스탬프/소요 시간을 타임라인 형태로 제시.
워크플로 추적·감사(Digital Thread)
질문:
“지난 실행에서 Agent 4가 무엇을 입력으로 받아 무엇을 출력했나? 누가 트리거했나?”
답변(RAG):
지난 실행에서 메시·파라미터·검증 행렬, 사용자/에이전트 이벤트를 시간순으로 정리하고 Agent 4 입력과 출력 반환
RAG가 모르는 건 LLM 폴백으로 보완
질문:
“XDMF 포맷이 뭐고 왜 쓰지?”,
“FEniCSx에서 모달해석 개념 간단히 설명해줘.”
답변(LLM):
KG에 정의가 없으면 LLM이 일반지식으로 답변하고, UI는 ‘LLM:’ 접두사를 붙여 출처 구분을 명확히 합니다.
4. 제조 현장에서의 적용 시나리오
에이전트 기반 디지털 트윈은 다음과 같은 제조 혁신을 가능하게 합니다.
(1) 자율 유지보수(Self-Maintenance)
설비별 상태, 센서 이력, 교체 주기 데이터를 연결해 ‘자율 유지보수’를 수행
이상 패턴을 감지하면 원인 추론 → 대응 시나리오 추천
(2) 신규 설비 시뮬레이션
CAD, FEA(유한요소해석), IoT 데이터를 통합하여 ‘가상 설비 테스트’ 수행
실제 설치 전, 가상 환경에서 구조적 안정성·에너지 소비·생산 효율을 예측
(3) 디지털 스레드(Digital Thread)
지식그래프의 시계열 기록을 통해 모든 설비의 ‘디지털 이력서’ 관리
설계 → 생산 → 유지보수 → 폐기까지의 생애주기(Lifecycle)를 한눈에 추적
5. 맺음말
본 연구는 제조 현장이 이제 더 이상 단순한 자동화의 무대가 아니라는 점을 시사합니다. 디지털 트윈과 에이전트가 결합된 자기 인식형(Self-modeling) 시스템은 설비의 상태를 이해하고, 공정의 의도를 해석하며, 스스로 더 나은 결정을 제안하는 ‘지능형 제조( Intelligent Manufacturing )’로 진화하고 있습니다. 이 변화는 단순한 기술의 진보를 넘어, 데이터가 지식을 만들고 지식이 다시 공정을 혁신하는 순환 구조, 즉 지능형 제조 생태계의 출현을 의미합니다. 아직은 실제 제조 현장에서 전면적으로 적용하기에는 기술 성숙도와 표준화, 데이터 통합 인프라 측면에서 해결해야 할 과제가 남아 있지만, 자기 인식형 제조 시스템은 그 방향성을 명확히 제시합니다.
가까운 미래의 제조업 경쟁력은 ‘얼마나 자동화되었는가’가 아니라, ‘공장이 얼마나 스스로 생각할 수 있는가’에 의해 결정될 것이라고 본 연구는 이야기 합니다. 에이전트와 디지털 트윈이 결합된 ‘생각하는 공장(Thinking Factory)’은 앞으로의 제조 산업이 나아갈 지능화 혁신의 핵심 축이 되리라 기대합니다.
[출처]
Shen, X., Wagg, D. J., Tipuric, M., & Bonney, M. S. (2025). Digital twins as self-models for intelligent structures. Scientific Reports, 15, Article 30327. https://doi.org/10.1038/s41598-025-14347-8
