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초록·키워드
본 연구에서는 노천광산의 일일 배차계획 수립을 지원하기 위한 AI 지원 하이브리드 계획 프레임워크를 개발하였다. Python 기반 모듈은 후보계획을 생성하고 운반량과 품위를 계산하며, GPT-4.1은 사전 선별된 후보 중 최종 계획을 선택하고 선정 근거를 생성한다. 2023년 7월의 정상 생산조건 17개 사례를 대상으로 작업자의 사전 배차계획과 비교한 결과, 평균 운반량 및 품위 유사도는 각각 96.4%와 95.8%, 종합 유사도는 96.1%였다. 이러한 유사도에는 Python 기반 후보생성 및 사전 선별의 영향이 포함될 수 있으므로 GPT-4.1의 독립적인 계획 성능으로 해석할 수 없다. 본 연구는 실제 광산의 배차계획 절차를 구조화한 AI 지원 하이브리드 계획 프레임워크의 적용 가능성과 한계를 제시하였다.
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