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초록·키워드
기존의 시뮬레이션은 복잡한 그래픽 사용자 인터페이스와 스크립트 의존성으로 자동화·확장성이 제한된다. 본 연구는 인터넷 연결이 제한된 현장 환경에서도 구동이 가능한 소형 언어 모델 Qwen3-8B를 탑재하고 SimNDT 프로그램의 기능을 모듈화하여 단일 자연어 명령으로 조건 설정, 실행, 결과 수집을 완료하는 텍스트 기반 오케스트레이션 프레임워크를 설계하였다. 1,000 회의 오케스트레이션 실행을 반복한 실험에서 단일 에이전트는 평균 92%의 성공률을 기록하였고, Ground AI 기반 자가검증과 다중 에이전트 동적 투입으로 비정형 출력 발생 시 자동 재생성을 수행해 시나리오 오류율을 감소시켰다. 본 프레임워크는 비용이 높은 클라우드 기반 거대 언어 모델 없이도 고신뢰, 고효율 시뮬레이션을 지원해 실시간 디지털 트윈 및 현장 비파괴검사 시뮬레이션에 적용 가능한 대안을 제시한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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