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[IT뉴스]인핸스, GS칼텍스 숙련자 노하우 AI에 담는다
온카뱅크관리자
조회:
5
2026-09-23 11:57:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">설비 데이터·정비 이력에 엔지니어 판단 기준 결합…현장 가이드 챗봇 개발</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="F9tpDPvmA8"> <p contents-hash="12c33fabe4737c564f5ff973a0220fa3e41d6a458d7d2c3d29cfe47048a5c204" dmcf-pid="32FUwQTsA4" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=이나연 기자)<span>인핸스가 제조 현장 숙련자의 경험과 판단 기준을 데이터로 구조화해 인공지능(AI)이 활용할 수 있도록 하는 기술 개발에 나선다.</span></p> <p contents-hash="38e87cdf9fcdcc944966dc48ec23fb5e5bd40f1c50d49cb205ddf5c1cd4b98b0" dmcf-pid="0V3urxyOgf" dmcf-ptype="general">인핸스는 산업통상부의 2026년도 제조암묵지기반 AI모델개발사업의 일환으로 GS칼텍스와 '제조 암묵지 기반 AI 모델 개발' 과제를 수행한다고 23일 밝혔다.</p> <p contents-hash="4ab9c4a0d09bb2664a4677e5685fa5ff45e6fc6fc6046a20bda13046751e3d92" dmcf-pid="pf07mMWIoV" dmcf-ptype="general">이번 과제는 인핸스가 주관연구개발기관으로 전체 개발을 총괄하고 GS칼텍스가 수요기업으로 참여한다. 오픈그래프랩스, 전남대학교, GIST도 각각 협력사와 공동연구기관을 맡는다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="dcb8c0e444df4bc1e4775a7396d7556c93df21f923d2aa2250eea145e6781bc4" dmcf-pid="U4pzsRYCN2" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(사진=인핸스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/23/ZDNetKorea/20260923115248817ogrn.png" data-org-width="640" dmcf-mid="tGmCQFgRa6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/23/ZDNetKorea/20260923115248817ogrn.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (사진=인핸스) </figcaption> </figure> <p contents-hash="7b1e6d3f8b72b09330ec9934fd9163639c7442d800109784c4107d0acb6a1db2" dmcf-pid="u8UqOeGhA9" dmcf-ptype="general"><span>제조 현장에서는 숙련 인력의 세대교체와 함께 오랜 기간 축적된 판단 기준과 문제 해결 경험이 단절될 가능성이 있다. 설비 이상이 발생했을 때 무엇을 먼저 확인할지, 같은 현상에서도 설비 상태와 운전 조건에 따라 어떤 원인을 우선적으로 살펴볼지 등</span><span>은 </span><span>매뉴얼만으로 담기 어려운 현장 지식이다.</span></p> <p contents-hash="13792795b685070027f5414a87eaac7b311dafc57f877480b19d2ee470b1fd20" dmcf-pid="76uBIdHlgK" dmcf-ptype="general">인핸스는 GS칼텍스의 설비 관련 정형 데이터와 비정형 문서, 정비 이력에 현장 엔지니어 인터뷰를 통해 확보한 판단 기준과 예외 처리 경험을 연결한다. GS칼텍스 설비 83만 2996대와 비정형 문서 약 2900건을 기반으로 설비·부품·이상 징후·원인·조치 등의 관계를 구조화할 계획이다.</p> <p contents-hash="68ab7e487bd2c73f3a5140d4c61bee885b42644266ec9f9c6d9c24c54e2a5e11" dmcf-pid="zP7bCJXSab" dmcf-ptype="general">장치·기계·전기·계기 분야 엔지니어를 대상으로 설비 상태 확인 순서와 원인을 좁혀가는 기준, 예외 상황에서 추가로 고려하는 요소 등을 파악해 온톨로지 설계에 반영한다. 온톨로지는 서로 다른 데이터와 지식 간 관계를 구조화해 필요한 정보와 판단 근거를 연결하는 기술이다.</p> <p contents-hash="6798fdd73d5a04b752d6d905b5d1bb000653261d861d394b2aff6fecebdaa0ac" dmcf-pid="qQzKhiZvaB" dmcf-ptype="general">구축한 지식은 현장 활용을 위한 '안내서(가이드) 챗봇'으로 구현한다. 현장 담당자가 설비 이상이나 정비 상황을 자연어로 질문하면 원인 후보와 점검 순서를 제시하고 과거 정비 이력과 기술표준 등 판단에 참고할 수 있는 원문도 확인할 수 있도록 개발한다.</p> <p contents-hash="f655107943b11d75a8bad3b75d5abb0099ae837ac716e11f38db0fbd8eb3f54e" dmcf-pid="Bxq9ln5Toq" dmcf-ptype="general">가이드 챗봇은 AI가 현장 담당자를 대신해 결론을 내리는 방식이 아니라 판단에 필요한 정보와 근거를 제시하는 방식으로 설계된다. 현장 담당자가 실제 설비 상황과 관련 자료를 확인해 최종 판단하도록 지원하는 구조다. </p> <p contents-hash="eb067bb3b21515898ac160d64a6a6939cafdfc7942548cbf412f018e25f90505" dmcf-pid="bMB2SL1yoz" dmcf-ptype="general">모든 개발 환경은 GS칼텍스 온프레미스 기반으로 구성하며 활용 데이터가 GS칼텍스 내부 환경을 벗어나지 않도록 설계한다.</p> <p contents-hash="1772f693b439363ac25751e6810800641561f00ae62fe227f083f6ad1bf7a6ab" dmcf-pid="KJ28WN0Hc7" dmcf-ptype="general"><span>이승현 인핸스 대표는 "숙련자의 경험을 문서로 남기는 것을 넘어 기업이 지속적으로 활용할 수 있는 지식으로 전환하는 것이 중요하다"며 "현장 담당자가 필요한 정보와 판단 근거를 확인하고 효율적으로 문제를 해결할 수 있도록 지원하는 시스템을 구축하겠다"고 말했다.</span></p> <p contents-hash="03f85793d1efbfc89d1e901f03c35ce40e6c57fa020b85b01271088bbb09a7cd" dmcf-pid="9iV6YjpXku" dmcf-ptype="general">이나연 기자(ny@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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