선박 모형시험 자료 그래프 연결, 내부망 자연어 질의응답 구축 중

조선 분야 모형시험 데이터 사례의 고객사와 요약

퓨처워크랩은 국내 선박 제조사(조선사) 성능 평가 부서의 선형 설계·모형 제작·모형시험·시운전 자료를 AX Flow로 그래프 데이터베이스에 연결하고, 자연어 질의에 근거 자료와 함께 답하는 시스템을 구축하고 있습니다. 과제 수주 시점은 2026년 6월이며 현재 구축 중입니다.

시스템은 보안 요건에 따라 고객사 내부망에서 운영하며 대화형 질의응답에도 외부 클라우드 기반 언어 모델을 쓰지 않습니다. 아래 효과는 구축 범위에 따른 기대효과이며 도입 후 측정한 성과는 아직 없습니다.

선박 모형시험 자료 관리의 문제점

성능 평가 부서에서 반복되는 업무는 비교이지만, 비교에 필요한 자료는 여러 팀이 만든 서로 다른 형식의 파일로 나뉘어 있습니다. 성능 평가 과정은 선형(선체 형상) 설계에서 모형 제작, 예인수조와 공동수조 시험, 시운전과 실운항으로 이어지고 단계마다 담당 팀이 자료를 만듭니다.

예인수조는 모형선을 끌어 저항과 추진 성능을 계측하는 시험 설비이고 공동수조는 프로펠러 주변의 공동(캐비테이션) 현상과 압력 변동을 관찰하는 시험 설비입니다. 시험 공종(시험 종류)마다 결과의 형식이 다르고 한 프로젝트에 딸린 입력 파일에도 정형 데이터와 보고서 문서가 섞여 있습니다.

담당자는 새로 검토하는 호선(개별 선박)을 과거 호선이나 유사 호선의 시험 결과와 비교하고 모형시험으로 예측한 성능을 시운전 실측과 대조합니다. 이때 흘수(선체가 물에 잠기는 깊이)나 축척 같은 시험 조건이 같은지부터 확인합니다. 그러나 같은 변수가 파일마다 다른 이름과 단위로 적혀 있으면 비교 대상 자료를 찾고 기준을 통일하는 데 시간이 들었습니다.

선박 성능 평가 시스템의 해결 방향 도출

비교의 병목이 자료의 분산과 표기 차이에 있었으므로 이 과제는 자료를 프로젝트, 변수, 결과값, 원본 파일 기준으로 연결해 저장하고, 검색과 비교, 추출, 자연어 질의응답을 한 시스템에서 처리하는 것을 해결 방향으로 삼았습니다.

요구사항은 발주 사양에 따른 구축 범위를 기준으로 정리하였습니다. 먼저 성능 평가 담당자의 비교 업무를 기준으로 공종별 변수 체계를 정하였습니다. 변수에는 저항, 자항 효율, 프로펠러 단독 성능, 공동수조 캐비테이션 수, 시운전 속력과 출력 같은 항목이 들어갑니다. 이어서 보안 요건에 따라 내부망 운영과 외부 클라우드 언어 모델 미사용을 운영 조건으로 확정하였고, 자료 반영 전 검증과 관리자 승인, 권한별 조회 범위를 필수 기능으로 두었습니다.

시험 자료 업로드와 데이터베이스 연결

여러 팀이 만든 파일을 그대로 받는 것이 전제였으므로 자료는 파일 업로드 방식으로 연결합니다. 정형 파일(Excel·CSV)은 행과 열 위치를 인식해 자동 또는 반자동으로 반영하고, PDF·PPT·Word 문서는 텍스트 인식과 규칙 기반 추출로 처리합니다. 빠진 값은 담당자가 직접 입력합니다.

반영되는 데이터 항목은 프로젝트 기본 정보, 공종 정보, 입력 파일 정보, 변수 정보, 결과값 정보, 원본 파일 링크입니다. 이 항목은 성격에 따라 서로 다른 데이터베이스에 둡니다.

그래프 데이터베이스는 데이터를 대상과 관계 단위로 저장해 연결 관계를 따라 조회하는 데이터베이스입니다.

그래프 데이터베이스와 내부망 질의응답으로 구축한 것

세 데이터베이스를 하나의 기준으로 묶는 것은 '온톨로지'입니다. 이 과제의 온톨로지는 호선과 시험 공종, 변수, 결과값의 관계를 정의하고, 공종별 변수의 이름과 단위를 하나의 기준으로 표준화합니다. 같은 기준으로 정리된 데이터이므로 서로 다른 호선의 시험 결과를 직접 비교할 수 있습니다. AX Flow는 퓨처워크랩의 월드모델 기반 복합 업무 자동화 AI이며, 이 과제에서는 자료 검증과 그래프 연결, 내부망 질의응답을 맡습니다.

자료가 들어와 비교 화면에 경고가 표시되기까지의 흐름은 다섯 단계입니다.

1. 입력 검증: 반영 전에 필수값 누락, 형식 오류, 단위 불일치, 중복값, 변수 매핑과 원본 파일 링크를 검증합니다.

2. 관리자 승인: 반자동으로 반영한 자료는 관리자 승인을 거쳐 데이터베이스에 들어갑니다.

3. 비교 대상 구성: 담당자가 기준 호선과 비교할 호선을 선택합니다.

4. 편차 표시: 시험 공종별로 기준 호선 대비 편차가 표와 그래프로 표시되고, 여러 호선의 결과를 한 그래프에 겹쳐 볼 수 있습니다.

5. 조건 차이 경고: 흘수나 축척 같은 시험 조건이 서로 다르면 경고가 표시되고, 결과 해석은 성능 평가 담당자가 맡습니다.

자연어 질의응답은 관련 자료를 먼저 검색한 뒤 그 자료를 근거로 답변을 생성하는 RAG(검색 증강 생성) 방식입니다. 담당자가 호선과 공종, 변수를 넣어 질문하면 AX Flow가 그래프와 벡터 색인에서 관련 프로젝트와 파일, 변수를 찾아 답변과 근거를 표와 그래프로 표시합니다. 언어 모델은 고객사 내부망에서 구동하며 외부 클라우드 서비스를 호출하지 않습니다.

화면은 질의응답, 비교 대상 구성, 자료 업로드·편집, 공종별 화면, 관리자 화면으로 구성합니다. 사용자 권한에 따라 조회 범위가 달라지고 권한 밖 자료는 질의 답변에서 제외되며, 접근과 변경, 추출, 질의 이력은 모두 기록됩니다.

AI와 담당자의 역할 분담

적용 환경

• 연결한 시스템: 별도 시스템 연동 없이 파일 업로드로 자료를 반영합니다(고객사 내부망).

• 데이터 형태: 선형 설계 정보, 모형 제작 자료, 예인수조·공동수조 시험 결과, 시운전·실운항 자료. Excel·CSV 등 정형 파일과 PDF·PPT·Word 문서

• 사람이 승인한 위치: 관리자가 자료 반영을 승인하고 사용자 권한을 관리합니다. 설계 판단은 성능 평가 담당자가 맡습니다.

• 검증 범위: 구축 중이며 성과 측정 전입니다. 운영 조건은 내부망 운영, 외부 클라우드 언어 모델 미사용입니다.

선박 데이터 시스템 구축의 결과(기대효과)

단계: 구축 진행 중

이 과제는 구축 중이며 아래 내용은 구축 범위에 따른 기대효과입니다. 구축이 끝나면 여러 파일에 나뉘어 있던 시험 자료를 찾는 작업이 질의 한 번으로 바뀔 것으로 기대합니다.

과거 시험 결과의 재사용도 기대효과입니다. 새로 검토하는 호선과 조건이 비슷한 과거 호선을 그래프 관계로 찾아 비교할 수 있고 모형시험 예측과 시운전 실측도 같은 기준으로 대조할 수 있게 됩니다. 시스템을 처음 쓰는 인력도 자연어 질문으로 필요한 자료에 접근할 수 있습니다.

성과 측정을 위한 다음 단계

성과 수치는 구축을 마친 뒤 고객사와 측정 조건을 합의해 산출합니다.

내부망 운영 조건에서 어떤 시험·설계 자료부터 연결할지는 상담에서 자료 형식별로 함께 정합니다.

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자주 묻는 질문

외부 클라우드 언어 모델 없이 자연어 질의응답을 구성할 수 있나요? 이 사례는 외부 클라우드 언어 모델 없이 자연어 질의응답을 구축하고 있습니다. 언어 모델은 고객사 내부망에서 구동하며 외부 클라우드 서비스를 호출하지 않습니다.

이 사례에 측정된 성과 수치가 있나요? 이 사례에는 아직 측정된 성과 수치가 없습니다. 이 과제는 구축 중이며 본문의 효과는 구축 범위에 따른 기대효과입니다. 성과 수치는 구축을 마친 뒤 고객사와 측정 조건을 합의해 산출합니다.

시험 조건이 다른 호선의 결과를 잘못 비교할 위험은 없나요? 이 사례의 구축 범위에는 시험 조건 차이 경고가 들어 있습니다. 여러 호선을 비교할 때 흘수나 축척 같은 시험 조건이 서로 다르면 화면에 경고가 표시되고 결과 해석은 성능 평가 담당자가 맡습니다.