예측부터 장기 계획까지, AI 에이전트의 실무 확장 전략

Context

교량 등 핵심 인프라의 구조적 안전성 확보를 위한 선제적 유지보수 필요성 증대. AI 에이전트의 복잡한 업무 수행 시 전략적 일관성을 유지하는 장기 계획 능력 검증 체계 부족. 전자기 영역 및 시각적 추론 분야의 데이터 부족과 도메인 지식 통합 한계 직면.

Technical Solution

• Transformer Self-Attention Encoder-Decoder 구조를 통한 풍하중 구조 응답 예측 및 실시간 측정값 비교 기반의 이상 징후 탐지 체계
• Digital Twin 컴포넌트를 결합하여 구조적 무결성을 모니터링하고 미래 상태를 시뮬레이션하는 통합 관리 설계
• 1년 단위의 스타트업 운영 시뮬레이션을 통해 인력 관리와 영업 전략 등 불확실성 하에서의 적응력을 평가하는 YC-Bench 벤치마크 도입
• 전자기 영역의 인식, 인식 및 의사결정 전 과정을 포괄하여 도메인 지식 부족 문제를 해결하는 PReD 파운데이션 모델 설계
• 아동 지능 검사 기반의 2D 그리드 추론 벤치마크 KidGym을 통한 Multimodal Large Language Models(MLLMs)의 시각적 작업 능력 분해 및 평가

Key Takeaway

특수 도메인(인프라, 전자기학)의 문제를 해결하기 위해 범용 Transformer 아키텍처를 도메인 특화 데이터 및 디지털 트윈과 결합하는 전략적 접근 필요. AI 에이전트의 고도화를 위해 단순 성능 측정을 넘어 장기적 전략 일관성을 검증하는 표준화된 벤치마크 설계가 필수적임.