TECHNOLOGY

그럴듯한 AI가 아니라,책임지는 AI를 만듭니다.

공장에서 AI가 틀리면 라인이 멈춥니다. 그래서 우리는 모든 답을 온톨로지로 검증하고, 제어권은 검증된 만큼만 넘기며, 표준화된 공장에서만 자율화를 진행합니다.

5 TECH GROUPS · PATENTS REG 1 / PENDING 2 · GEN-1 2025 → GEN-2 2026

01TECH MAPFIVE GROUPS · MODELS SPECIFIED

다섯 갈래의 기술이
모두 제조 현장을 향합니다.

T-A공정 예측·판정 AI설비와 공정의 다음 상태를 예측하는 딥러닝 모델군. 부족한 불량 데이터는 생성 모델로 증강해 학습합니다. MODELS예지보전 LSTM AE+CNN · 품질예측 LSTM-CNN+ATTENTION · 공정최적화 TRANSFORMER+강화학습 · 시계열 예측 · 데이터 증강 TIMEGAN 등

T-BAI Agent 오케스트레이션역할을 3계층으로 나눈 에이전트 체계 — 상위 계층은 목표를 조율하고, 하위 계층은 실무를 실행합니다. 도메인 템플릿으로 현장에 이식합니다. ARCHCEO → SUPERVISOR → WORKER 3-TIER
FUNCTIONS인지 · 예측 · 자동화 · 소통 · 생성 (5)
TEMPLATES제조공정형 · 구매/자재형 (2 DOMAIN)

T-C지식·추론 엔진답이 근거를 벗어나지 못하게 하는 계층입니다. 검색은 다섯 경로로 대조하고, 추론은 상관이 아니라 인과를 따집니다. ONTOLOGY크로스 솔루션 관계 311+ (CROSS 730+)
RETRIEVALHYBRID GRAPHRAG ×5 — GRAPH · VECTOR · SQL · DOC + GOT
REASONING뉴로심볼릭 인과추론 (PEARL SCM) · 6-TIER MEMORY

T-D자율화 거버넌스·운영자율화에 앞서 규율부터 갖춥니다. 성능은 약속이 아니라 계약 지표로 검수받습니다. AUTHORITYAAF L0 조회 · L1 제안 · L2 승인 후 실행 · L3 자동 실행 · L4 긴급 대응
SAFETYSHACL 물리 제약 실행 전 차단 · SHADOW MODE 검증
OPSMLOPS 드리프트 자동 재학습 · 계약 검증 방법론 (MAPE · F1 명문화)

T-E표준·연동설비 데이터를 국제표준 형식으로 통합합니다. 수집은 개방 프로토콜로, 의미 부여는 자산관리쉘(AAS)로 합니다. STANDARDAAS(IEC 63278) AI 서브모델 표준화 — 국가 참조모델 컨소시엄 주관
PIPELINEOPC-UA · MQTT → KAFKA · EDGE GATEWAY

딥다이브 — 다크팩토리는 이렇게 만듭니다 (데이터 수집부터 생산까지) →

02NO HALLUCINATIONANSWERS BOUND TO ONTOLOGY

모든 답을
온톨로지로 검증합니다.

범용 챗봇은 그럴듯한 문장을 만들지만, 제조 현장은 그럴듯함이 아니라 근거를 요구합니다. VEXPLOR는 다섯 경로로 동시에 검색해 근거를 대조하고, 추론 경로 자체를 그래프로 검증합니다.

품목·설비·공정·품질이 어떻게 연결되는지 이미 정의된 온톨로지가 있기 때문에, 답은 항상 정의된 관계 안에서만 나옵니다.

FIG.3 — KNOWLEDGE GRAPH

QUERY → RETRIEVE ×5 [ GRAPH · VECTOR · SQL · DOC · GOT ] → ONTOLOGY CHECK [ 관계 311+ 대조 · 근거 없는 경로 폐기 ] → CAUSAL [ PEARL SCM — 상관이 아니라 인과 ] → ANSWER + EVIDENCE FIG.4 — HALLUCINATION-FREE PIPELINE · 품질 원인 분석 3H → 30S · 설비 영향 2H → 1M · 리콜 범위 4H → 1M (제품 기준)

03GOVERNED AUTONOMYAAF — AGENT AUTHORITY FRAMEWORK

제어권은 검증된 만큼만 넘깁니다.

AAF는 AI의 권한을 다섯 단계로 나눕니다. 어느 단계까지 허용할지는 공장이 정하고, 물리 제약을 위반하는 명령은 SHACL 규칙이 실행 전에 차단합니다. 규제 산업의 거버넌스 요구(IATF 16949, FDA, ISO 13485)에 맞춰 설계되어 있습니다.

조회

데이터 열람과 현황 질의만 수행

READ-ONLY

제안

판단 결과를 제안으로만 제출

PROPOSE · HUMAN DECIDES

승인 후 실행

담당자 승인을 거쳐 실행

HUMAN-IN-THE-LOOP

자동 실행

검증된 범위 안에서 자동 실행

BOUNDED AUTONOMY · AUDIT LOG

긴급 대응

안전 이벤트 시 즉시 개입

SAFETY OVERRIDE

COMMAND → SHACL CHECK [ 물리 제약 위반 → 실행 전 차단 · 대체안 제안 ] → AAF GATE [ 허용 레벨 검사 ] → EXECUTE → AUDIT LOG FIG.5 — CONTROL PATH · 이양 절차: SHADOW MODE(판단만) → 승인 후 실행 → 자율 · AI→PLC 직접제어 실물 실증 [검증]

04GENERATIONS & STANDARDSGEN-1 2025 → GEN-2 2026

1세대 · 2025~

공정 딥러닝

예지보전·품질예측·공정최적화 3대 AI를 현장 과제로 구축·적용.

SITES: 엔키드 · 알펫 (수행 중)
MODELS: LSTM AE+CNN · LSTM-CNN+ATTENTION · TRANSFORMER+RL

2세대 · 2026~

VEXPLOR Logic Studio AI Agent

온톨로지 위의 에이전트 플랫폼으로 확장. 1·2세대 합산 6개 현장.

SITES: 저스템 · 선영코리아 · 스피폭스 검단 · 알피에스 (2026 선정 4)
ARCH: 3-TIER AGENT · GRAPHRAG ×5 · DOMAIN TEMPLATES ×2

국가 제조데이터 표준화 참조모델(AAS/IEC 63278) 개발 컨소시엄을 주관했고, 제품은 IATF 16949·FDA·ISO 13485 등 규제 산업의 요구에 맞춰 설계되어 있습니다. 설비 연동은 OPC-UA·MQTT 같은 개방 표준을 따릅니다.

계획 단계의 과제 목표치는 싣지 않았습니다 · 업무 속도 수치는 제품 기준 · [검증] = 실증 완료