나래에너지서비스, Strands Agents와 Bedrock AgentCore로 발전설비 진단 자동화 구현

나래에너지서비스 발전AX팀이 Strands Agents와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용해 발전설비 진단 문제를 해결하는 PoC를 완료했다. 기존 원격 진동 고장진단 시스템(RVMS)은 경보 감지는 가능했으나, 원인 판단을 위해 5,996건의 경보 목록과 64권의 매뉴얼, 15,614장의 로직 도면을 참조해야 하는 전문가 의존도가 높았다.

아키텍처 및 핵심 솔루션

해결 방안으로 판단 절차와 데이터 접근을 분리한 운전 지원 Agent를 설계했다. Agent Skill로 전문가의 진단 순서(Trend→FFT→Orbit 등)를 정의하고, 조회 전용 MCP(Model Context Protocol) 도구로 데이터에 접근한다. 모델 주도 실행 루프를 적용해 근거 부족 시 답변 생성을 중단하며, 원천 시스템 보호를 위해 쓰기 도구와 외부 웹 검색은 차단했다. 폐쇄망 환경에서는 VPC 엔드포인트와 Direct Connect를 통해 AWS VPC와 사내망을 연결했다.

검색 트랙 분리 및 성능 개선

초기 단일 벡터 인덱스 방식은 KKS 태그 등 식별자 데이터의 유사도 오류로 21개 평가 질문 중 0건만 성공했다. 이를 해결하기 위해 데이터 특성에 따라 4개의 검색 트랙으로 분리했다.

• 트랙 A (정확 일치): 경보 및 KKS 태그는 정규화 후 완전 일치 조회로 처리
• 트랙 B (하이브리드): 기동 절차 등은 벡터 검색과 매뉴얼 전문 검색 병용
• 트랙 C (그래프): 신호 및 도면 관계는 그래프 인접성 활용
• 트랙 D (일반): 제품 정보는 벡터와 메타데이터 필터링 적용

이러한 트랙 분리 전략으로 검색 계층은 21/21(100%)의 성공률을 달성했으며, 응답 계층도 18/21을 기록했다. 함정 질문 3건은 모두 통과하여 환각 방지 능력을 입증했다.