플러스프로젝트 배경
1. 문제점 (개발 목적) SOC 도메인의 파편화된 지식 자산: 고속도로 하이패스, ITS, 철도 등 공공 인프라의 기술 매뉴얼이 비정형(PDF) 형태로 산재하여 장애 발생 시 대응 속도가 저하됨. 조치 이력의 정형화 한계: 기존 DB에 축적된 고장 조치 내역이 단순 텍스트로 방치되어, 유사 장애 발생 시 실시간 솔루션으로 치환되지 못하는 '데이터 사일로' 현상 발생. 생성형 AI의 신뢰도 이슈: 일반적
프로젝트 성과
장애 복구 시간(MTTR) 75% 단축
과거 수동 매뉴얼 탐색 및 데이터 대조에 소요되던 시간을 AI 추론으로 초단위 단축.
디지털 전환(DX) 완성
비정형 암묵지를 디지털 형식지로 변환하여 전사적 지식 자산화 및 기술 상향 평준화 달성.
데이터 기반의 실시간 관제
정성적 판단이 아닌, 실시간 DB 연동 통계를 바탕으로 한 객관적 인프라 상태 진단 체계 확립.
핵심 기능
Knowledge-Augmented Response
수천 페이지의 PDF 매뉴얼을 학습한 AI가 현장 고장 증상에 대한 최적 해결책을 실시간 추론.
진행 단계
Phase1. 인프라 및 환경 구축
2026.01.
DGX SPARK 가속기 환경 설정 및 AI 워크로드 최적화.
프로젝트 상세
대보정보통신 AI 고장관리 통합 플랫폼 (RAG + NL-to-SQL + MLOps) *개요 국가 핵심 인프라(ITS, 철도, 공공 SOC)의 유지보수 효율성을 혁신하기 위해, SOTA(State-Of-The-Art) LLM과 고도화된 MLOps 아키텍처를 결합한 지능형 고장 관리 솔루션을 구축하였습니다. 단순히 모델을 배포하는 것에 그치지 않고, 데이터 수집부터 학습, 평가, 재배포까지의 전 과정을
