예측 보전 위한 LLM 기반 AI 에이전트

최근 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 지각, 추론, 행동을 결합한 에이전트 시스템이 기계 고장 진단을 포함한 예측 보전(PdM) 수명 주기 전반에 걸쳐 활용 가능해졌습니다. 그러나 PdM을 위한 LLM 기반 에이전트 연구는 파편화되어 있으며, Model Context Protocol과 같은 최신 프레임워크에 대한 통합된 관점이 부족합니다. 본 논문은 PdM을 위한 판별형, 생성형, LLM 기반 접근 방식을 검토하고, LLM 기반 AI 에이전트에 대한 파편화된 증거들을 통합합니다. 특히, PdM을 위한 에이전트 AI 개념을 소개하고, 에이전시 이론에 기반하여 잠재적 응용, 도전 과제 및 위험 요소를 분석합니다. 또한, 산업 분석의 최신 증거를 바탕으로 도입 동인과 장벽을 매핑합니다. 연구 결과에 따르면 정보 및 의사결정 지원 에이전트는 단기적으로 가치가 높습니다. 그러나 자율성이 높은 에이전트는 더 강력한 거버넌스, 벤치마크, 그리고 안전성 검증이 필요합니다. 이 연구는 LLM 기반 AI 에이전트의 예측 보전 분야 적용을 위한 현황을 제시하고, 향후 연구 및 개발 방향을 위한 중요한 통찰을 제공합니다.