[K글로벌타임스] 가온플랫폼㈜은 한국수력원자력㈜ 전 원전 종합 상황대응실 운영 솔루션을 구축하고 실시간 상태 감시 및 예측 진단을 위한 운영을 수행하는 대한민국 원자력 분야의 안전성과 신뢰성을 책임지는 기업이다.

K-원전 수출, 특히 체코 원전 수출에 따라 원자력발전소 건설뿐 아니라 운영을 위한 소프트웨어 제품들을 K-원전 수출 상품화 패키지를 통해 수출한다는 목표를 가지고 있다. 이에 경쟁력 있는 K-원전 수출 상품화 패키지 소프트웨어 구축을 위하여 원자력 발전 운영을 고도화하는 초거대 언어모델 기반 지능형 예측 진단을 주제로 선정, 본 이슈 리포트에서 이야기하고자 한다.

4차 산업혁명 이후 기술의 발전에 따라 고객의 니즈 또한 변화하고 있으며, 기존의 설비 고장 예측 및 예지를 넘어, 설비 고장 발생 시 조치 방안을 제시할 수 있는 인공지능(AI) 솔루션에 대한 기술도입이 대두되고 있다.

특히 예측 진단 분야에서는 설비 고장에 대한 예측을 통해 경보를 제공하고 경보 분석을 위하여 도메인 지식과 경험이 필수적이고, 또한 문서 및 지침서 등에 대한 검색 시간으로 인해 조치를 위한 시간 확보가 어렵다는 문제가 있다.

이에 대형언어모델(LLM)을 기반으로 문서 및 지침서에 대한 학습을 수행하고 경보가 발생 시 즉각적으로 경보에 대한 원인과 조치 방안을 제시할 수 있는 초거대 언어모델 기반 예측 진단 시스템이 필요한 상황이다.

K-원전 수출 소프트웨어 패키지 상품화의 경쟁력 확보를 위하여 원전의 운영 비상 상황 발생 시 △종합상황 대응을 위한 과거 유사 이력 정보를 제공하고 △원전 운영 지침서 및 절차서를 분석하여 원인을 진단하고 조치 방안을 제공하는 시스템이 필요하다.

특히 다음과 같이 과거 경보 이력 문서 데이터에 대한 학습을 통해 신속하게 조치 정보를 제공할 수 있는 초거대 언어모델 도입으로 원자력 발전 운영 솔루션을 고도화하고자 한다.

• 과거 10년 동안 한수원에 누적된 조기경보 발생 이력에 대하여 LLM 모델을 통해 발생원인, 조치 정보, 데이터 지시 값, 학습 범위 및 과도상태 발생 사항에 대한 분석 정보를 제공한다.

• 해당 분석 정보를 기반으로 LLM 모델은 절차서, 도면, 로직, 지침서 등의 문서를 분석하여 처방 정보, 즉 해당 경보를 조치하는 방안을 동시에 제시한다.

국내의 경우, 초거대 생성 AI 기술 수준은 대학과 기업 모두 논문, 특허보유 건수에서 절대적 열위로 미국, 중국 등에 크게 뒤처진 것으로 조사됐다. 2023년 클래리베이트 조사에 의하면, 2018~2022년 국가별 생성 AI 상위 1% 특허 건수를 보면 중국은 256건, 미국은 159건, 한국은 9건 등으로 조사됐다.

우리나라 AI 전반의 생태계 수준은 54개국 중 8위로 기록돼 상위권 수준이라고 볼 수 있으나, AI 기술 활용 전문인력 부문인 글로벌 AI 인덱스에 있어서는 미국 100점, 영국 31.8점, 독일 23.4점에 비해 평균 14.5점에 못 미치는 11.4점으로 미국의 약 1/10 수준이라고 볼 수 있다.

글로벌 현황이라고 한다면, 초거대 AI로 분류되는 챗GPT와 같은 기술은 이머징 기술(Emerging technology)로, 매우 신속한 기술개발과 고도의 전문적인 인력이 필요한 분야다. 최근 ‘GPT-4’ 등장과 함께 빅테크들을 비롯한 글로벌 기업들은 초거대 AI에 주목하기 시작했고, 본격적인 경쟁이 시작됐다. 이에 관련 기술 기업과 각국 정부들도 매우 긴박하게 대응하고 있다.

초거대 언어모델에 대한 경쟁이 치열해지는 현재 초거대 언어 모델에 대한 실용화 및 상품화에 대한 문제가 제기되고 있으며, 실제 실생활 혹은 업무에서 활용하기 위한 비즈니스 모델 구축이 필요한 시점이다.

이에 따라 가온플랫폼은 초거대 언어 모델을 원자력 발전 예측 진단 시스템에 적용하여 혁신적인 변화를 도모하고자 한다. 구체적으로는 원자력 발전 설비에서 발생할 수 있는 이상 징후나 비상 상황을 실시간으로 감지하고 예측하는 시스템을 개발하려 한다.

이를 통해 기존 도메인 지식을 보유한 전문인력이 상황을 분석하는 데 소요되는 시간을 최소화하고, 신속하고 정확한 조치를 취할 수 있도록 지원할 것이다. 이러한 LLM 기반의 지능형 예측 진단 시스템은 원자력발전소의 안전성을 크게 향상하고, 운영 효율성을 극대화할 것으로 기대된다.

다른 산업 분야에서도 이러한 LLM 모델을 활용하여 부가가치를 창출하는 다양한 사업들이 활발하게 진행되고 있다. 예를 들어, 제조업에서는 생산 공정의 최적화와 예측 유지보수 시스템에 LLM을 도입하여 비용 절감과 생산성 향상을 꾀하고 있으며, 금융업에서는 고객 서비스 개선과 금융 사기 탐지를 위해 LLM을 활용하고 있다. 이러한 산업 전반에 걸친 LLM 모델의 적용 사례들은 LLM 기술의 무한한 가능성을 보여주고 있다.

그러나 이러한 기술적 진보에 따라 LLM 모델에 대한 표준화와 학습을 위한 클라우드 아웃소싱 기업의 필요성이 대두되고 있다. 초거대 언어 모델의 학습과 운영에는 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하며, 이를 효과적으로 관리하고 제공할 수 있는 클라우드 인프라가 필수적이다.

동시에, 데이터의 보안 측면에서도 심각한 고민이 필요한 상황이다. LLM 모델이 다루는 데이터는 종종 민감하고 기밀성이 요구되는 정보이기 때문에, 데이터 보안 및 개인정보 보호에 대한 철저한 대비가 필요하다.

따라서, 초거대 언어 모델의 실용화 및 상품화를 성공적으로 이루기 위해서는 기술적, 인프라적, 보안적 측면에서의 종합적인 접근이 필요하다. 이러한 노력을 통해 LLM 모델을 다양한 산업 분야에서 효과적으로 활용하고, 혁신적인 비즈니스 모델을 창출할 수 있을 것이다.

조만영 가온플랫폼㈜ 대표는 “LLM 모델에 대한 상용화 및 상품화로 신규 부가가치를 창출하고 타 산업 분야의 적용을 통해 기업의 사업 활동에 기여할 수 있을 것으로 예상한다”라며 “또한 K-원전 수출 패키지에 대한 경쟁력 강화 및 원자력 발전의 안정적이고 신뢰성 있는 운전에 기여할 수 있을 것이라고 예상하고 있다”라고 말했다.

[K글로벌타임스 황정일 기자] [email protected]