온디바이스 RAG 기반의 지능형 항공정비 지원 시스템
- 주제(키워드) RAG , 온디바이스
- 주제(DDC) 384
- 발행기관 아주대학교 정보통신대학원
- 지도교수 강경란
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 정보통신대학원 정보통신
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000036663
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
현대 전장 환경에서 대형 회전익 항공기는 병력 수송 및 물자 공수 의 핵심 전력으로서 그 운용 중요성이 날로 증대되고 있다. 그러나 장기간 운용에 따 른 기체 노후화로 인해 정비 소요가 급증하고 있으며, 수만 개의 부품과 수천 페이지 에 달하는 방대한 기술 교범 체계로 인해 정비 난이도 역시 지속적으로 상승하고 있 다. 이러한 환경에서 사소한 정비 오류가 곧 대형 인명 사고로 직결되는 '무결점' 요 구는 정비사의 신속·정확한 기술 정보 습득을 필수 조건으로 만든다. 그러나 군사기밀 보호를 위한 망 분리, 전술적 말단에서의 고성능 GPU 서버 부재, 잦은 인사이동으로 인한 숙련 정비사의 현장 노하우 유실이라는 구조적 제약은 최신 클라우드 기반 거대언어모델의 직접 도입을 원천적으로 가로막는다. 본 연구는 이러한 제약을 극복하기 위해, 폐쇄망 저사양 하드웨어 환경에서도 완 전히 독립 구동 가능한 '온디바이스 RAG기반 지능형 정비 지원 시스템'을 제안한다. 제안 시스템은 네 가지 핵심 기술로 구성된다. 첫째, GGUF 기반 4-bit 사후 양자화 기 술을 적용한 모델을 사용하여 일반 CPU 환경에서 초당 20 token의 실시간 수준의 추론 환경을 구축하였다. 둘째, 사용자의 비정형 구어체 입력을 Few-shot 프롬프팅 기반으 로 기술 용어로 변환하는 질의 변환기를 통해 의미적 불일치 문제를 해소했다. 셋째, 질의의 도메인 적합성과 검색 문서의 근거 신뢰도를 2단계로 교차 검증하는 ‘이중게 이트키퍼（double gatekeeper）’ 메커니즘으로 환각을 차단했다. 넷째, 정비사의 현장 노하우를 벡터 데이터베이스로 축적하고 기술 교범과 융합하여 제공하는 하이브리드 지식 주입 아키텍처를 통해 지식의 선순환 구조를 구현했다. 성능 분석 결과, 제안 시스템은 증상 기반 질의에 대한 검색 정확도 Recall@3에서 키워드 검색 방식인 BM25 대비 약 2배 향상된 92%를 달성하였으며, 총 15건의 적대적 질의에 대해 100%의 방어율을 보였다.
more목차
제 1 장 서 론 1
1.1 연구 배경 1
1.2 문제 제기: 군 정비 환경의 한계 1
1.3 연구 목적 2
1.4 연구의 범위 및 구성 3
제 2 장 관련 연구 4
2.1 항공 정비 지원 시스템의 발전 4
2.2 검색 증강 생성의 연구 동향 4
2.3 온디바이스 AI와 모델 양자화 기술 5
2.4 기존 연구의 한계 5
제 3 장 제안 시스템 설계 8
3.1 기술적 고려사항 및 해결 방안 8
3.1.1 메모리 제약 8
3.1.2 형식적 불일치 8
3.1.3 환각 제어 8
3.1.4 정적 교범 데이터의 한계 및 현장 노하우 통합 8
3.2 질의 변환 모듈 10
3.2.1 형식적 불일치 문제 정의 10
3.2.2 언어모델 기반 질의 재작성 11
3.3 벡터 기반 정보 검색기 12
3.3.1 문서 청킹 및 임베딩 12
3.3.2 유사도 기반 FAISS 인덱스 탐색 12
3.4 질의 검증: 이중게이트키퍼 (double gatekeeper) 12
3.4.1 제1단계: 도메인 적합성 필터 13
3.4.2 제2단계: 유사도 기반 검증 14
3.5 안전 중심 추론 및 생성 14
3.5.1 CoT (Chain of Thought) 프롬프트 설계 14
3.6 지식 선순환 피드백 루프 15
3.6.1 하이브리드 지식 베이스 15
3.6.2 동적 컨텍스트 주입 15
제 4 장 구현 및 상세 기능 17
4.1 개발 환경 및 기술 스택 17
4.2 핵심 파이프라인 구현 17
4.2.1 온디바이스 추론 엔진 및 언어모델 로드 17
4.2.2 벡터 저장소 구축 및 이중게이트키퍼 구현 17
4.2.3 하이브리드 지식 주입 파이프라인 18
4.3 정비 실무 맞춤형 기능 18
4.4 시스템 강건성 및 예외 처리 18
4.5 사용자 인터페이스 19
제 5 장 실험 및 평가 23
5.1 실험 환경 및 데이터셋 23
5.2 정량적 평가 23
5.2.1 검색 정확도 23
5.2.2 환각 및 도메인 이탈 방어율 24
5.3 정비사 실제 평가 25
5.4 기존 연구 모델과의 비교 평가 26
제 6 장 결 론 28
6.1 연구 요약 및 시사점 28
6.2 향후 과제 28
참 고 문 헌 30
