| 포스코그룹 ECM 문서에서 직접 정보 찾고 AI 기반 데이터 검색·추천·분석업무·Q&A 업무 동시 수행
| 2024 구글 클라우드 이노베이션데이 등 글로벌 AI포럼에서 우수사례로 인정

포스코홀딩스 AI로봇융합연구소가 고도화된 문서처리와 지식 검색·생성형 AI기술들을 활용해 포스코型 AI 에이전트*를 개발하고 ‘P-GPT(포스코 GPT 앱)’에 순차적으로 접목한다.
*AI 에이전트: 환경과 유기적으로 상호 작용하고 다양한 데이터를 수집, 활용해 목표 달성에 필요한 작업을 스스로 수행할 수 있는 소프트웨어 프로그램.

AI로봇융합연구소는 P-GPT의 지식 검색과 Q&A의 성능을 비약적으로 향상하기 위해 포스코그룹 문서의 텍스트, 테이블, 이미지 등에서 데이터를 추출할 수 있는 문서처리 AI를 자체 개발하고 ChatGPT와 같은 대규모언어모델(이하 LLM)*이 추천/검색/분석 태스크를 동시에 수행할 수 있도록 AI 에이전트 시스템을 구축했다.
*대형 언어 모델(LLM, Large Language Model): 방대한 양의 데이터를 학습하여 자연어 및 기타 유형의 콘텐츠를 이해하고 생성하여 광범위한 작업을 수행할 수 있는 기초 모델

AI로봇융합연구소는 새롭게 개발한 포스코형 AI 에이전트를 3월 27일 포스코, 포스코DX와의 협업으로 P-GPT에 적용해 ‘헬프데스크’의 검색과 Q&A 성능을 15% 향상하고 정확도 90% 이상을 달성했다.

이어 포스코 사내문서 저장소(이하 ECM, Enterprise Content Management)와 연동된 약 3만 페이지 분량의 설비·전기 문서에 해당 지식 검색 Q&A 기술을 적용해 답변 정확도 약 90%를 달성했고, 7월 30일부터는 ‘설비관리 GPT’의 베타서비스를 시작했다. 8월에는 추가 데이터를 확대 적용해 정식 오픈할 예정이다.

▲포스코홀딩스 AI로봇융합연구소에서 베타테스트 중인 ‘설비관리 GPT’의 구동 화면.

포스코型 AI 에이전트는 오픈AI社의 GPT-4, 마이크로소프트社의 코파일럿(Copilot) 등 기존의 상용 대규모언어모델과 비교해 세 가지 차별점이 있다.
 

첫째로 포스코型 AI 에이전트는 포스코그룹 임직원의 관심도를 기준으로 학습한 AI 모델을 활용해 정보 데이터베이스를 구축했다. 둘째로 데이터를 자동으로 상시 업데이트해 최신 정보를 제공한다. 셋째로 생성형 AI 응용 기술 중 하나인 검색증강생성(Retrieval Augmented Generation)* 알고리즘의 고급 버전을 자체 설계하여 전체 AI의 성능을 크게 높였다.
*검색증강생성(RAG, Retrieval Augmented Generation): 대규모 언어 모델(LLM)의 출력을 최적화하여 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참조하도록 하는 프로세스
 

앞서 포스코홀딩스 AI로봇융합연구소에서는 포스코型 AI 에이전트를 활용해 소재 관련 기술과 국가별 산업동향 등 인사이트를 제공하는 인공지능 플랫폼인 ‘트렌드 AI’를 오픈했다. 현재 포스코홀딩스를 비롯한 소재기업 10개사 임직원들이 트렌드 AI 플랫폼을 사용해 정기적으로 리포트를 받고 있으며 이용자 만족도 90점 이상을 기록하기도 했다.
 

▲포스코홀딩스 AI로봇융합연구소에서 서비스 중인 ‘트렌드 AI’의 구동 화면.

한편, AI로봇융합연구소가 개발한 인공지능 기술은 5월 30일 열린 구글 클라우드 이노베이션 데이(Google Cloud Innovation Day)에서 글로벌 우수사례로 인정받아 기조 연설 주제로 선정되었다. 또한, 6월 27일 약 3000명이 모인 2024 구글 클라우드 서밋 서울 행사의 AI세션에도 초청받아 임우상 AI로봇융합연구소 연구위원이 포스코그룹 사례를 소개하기도 했다.

▲5월 30일 열린 구글 클라우드 이노베이션 데이에서 기조 연설 중인 임우상 AI로봇융합연구소 연구위원.

AI로봇융합연구소는 앞으로도 포스코그룹의 사업 특성과 업무 환경에 최적화된 첨단 AI기술을 지속 개발해 직원들이 스마트하고 안전하게 일할 수 있도록 지원할 예정이다.