지능형에이전트

[EOST2023] 원자력 분야의 거대언어모델 활용

인공지능 연구 분야는 개방과 공유, 협업의 문화를 바탕으로 다른 학문보다 훨씬 빠르게 발전하고 있습니다. 소스 코드를 공개하고 연구자들이 자발적으로 커뮤니티를 형성해 지식을 나누는 문화는 기술 혁신의 핵심 동력이 되었습니다. 최근 등장한 거대 언어 모델(LLM)인 파운데이션 모델은 기존의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 특정 작업을 위해 방대한 데이터를 모으고 개별 모델을 학습시키던 방식에서 벗어나, 이제는 잘 구축된 하나의 모델을 다각도로 활용하여 인간 이상의 성능을 끌어내는 시대로 접어들었습니다. 거대 언어 모델(LLM)의 등장은 데이터 구축 사업의 효율성 측면에서도 큰 충격을 주었습니다. 과거 수십억 원의 예산을 투입해 수동으로 구축했던 데이터셋보다 거대 언어 모델(LLM)을 활용해 생성한 데이터가 품질 면에서 더 우수한 경우도 빈번해졌습니다. 이는 복잡한 수학 문제를 풀거나 시각 정보를 기반으로 질의응답을 수행하는 고난도 과제에서도 마찬가지입니다. 특정 목적만을 위해 개발된 인공지능 모델보다 범용적인 파운데이션 모델이 더 정교한 결과물을 내놓으면서, 인공지능 연구의 흐름은 이제 프롬프트 엔지니어링과 소량의 양질 데이터를 활용하는 방향으로 진화하고 있습니다. 원자력 분야에서도 이러한 기술을 실무에 도입하려는 시도가 활발합니다. 대표적으로는 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용한 지능형 챗봇 구축을 꼽을 수 있습니다. 거대 언어 모델(LLM)의 입력 제한을 극복하기 위해 방대한 규정집을 벡터화하여 저장한 뒤, 질문과 가장 관련 있는 정보를 추출하여 답변을 생성하는 방식입니다. 이를 통해 연구원 내부의 규정 질의응답은 물론, 대민 홍보용 캐릭터를 활용한 친근한 서비스까지 가능해졌습니다. 과거에는 막대한 비용이 소요되던 고성능 챗봇 개발이 효율적인 아키텍처 덕분에 누구나 접근 가능한 영역으로 들어왔습니다. 하지만 실전 배치 과정에서는 프롬프트 보안과 정보의 정확성이라는 과제가 남습니다. 프롬프트 엔지니어링을 통해 모델의 역할을 설정하더라도, 사용자의 유도 질문에 의해 내부 설정이 노출되거나 잘못된 정보를 전달할 위험이 존재하기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 답변 생성 시 외부 검색 기능을 연동하여 실시간 정보를 반영하거나, 질문의 성격에 따라 모델의 동작 모드를 스스로 결정하게 하는 고도화 작업이 진행되고 있습니다. 전문 지식이 필요한 경우 영문 데이터를 우선 참조한 뒤 다시 번역하여 제공함으로써 답변의 신뢰도를 높이는 전략도 유효하게 작용합니다. 향후 원자력 분야의 인공지능은 단순한 문서 작업을 넘어 물리적 환경과 결합한 'AI 운전원'의 형태로 진화할 전망입니다. 원자력 발전소는 안전이 최우선인 규제 산업으로, 방대한 운영 절차서와 설계 문서를 정교하게 이해하는 인공지능이 필수적입니다. 현재 정보를 기반으로 미래를 예측하는 디지털 트윈 기술과 거대 언어 모델(LLM)을 결합하면, 사고 상황에서 최적의 의사결정을 지원하는 지능형 에이전트 구현이 가능해집니다. 컴퓨터 비전과 물리 모델, 그리고 언어 모델이 융합된 이 시스템은 인간 운전원의 판단을 도와 원자력 시설의 안전성을 한 차원 높여줄 것입니다.