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Agent가 요구 조건 변경을 흡수하도록 어떤 데이터 구조와 워크플로를 설계하시겠습니까?
설계·해석 AIAgent를 단일 모델이 아니라 체계로 구축하겠습니다.
요구 조건 입력, 설계파 라미터화, 해석세팅생성, 검증 실행, 결과 요약, 설계변경 제안, 변경영향평가, 그리고 이력관리까지 가 하나의 파이프라인으로 묶여야 Agent가 현장에서 쓰입니다.
설계·해석 데이터는 버전이 바뀌면 비교가 불가능해집니다.
설계팀은 같은 파라미터를 넣었는데 결과가 다르다고 불만을 제기했고, 해석팀은 입력조건이 매번 바뀌니 결과가 달라지는 것이 당연하다고 했습니다.
입력파라미터의 정의와 단위, 허용 범위. 둘째, 해석템플릿의 경계조건, 하중 케이스, 접촉조건의 기준.셋째, 메쉬 생성규칙과 품질기준.넷째, 결과 산출 방식과 리포트 항목의 정의입니다.
요구조건 정의부터 설계변경, 해석검증, 리포트 생성까지의 리드타임이 얼마나 줄었는지가 핵심입니다.
요구조건 구조화, 파라미터 입력 검증, 해석템플릿 적용, 결과 리포트 생성까지 한 사이클을 재현 가능하게 구현하겠습니다.

본인이 한국기계연구원에 지원하게 된 동기를 다음 항목에 따라 구체적으로 작성하여 주십시오.
한국기계연구원 기계설계·해석 AIAgent기술 직무에서 AIAgent의 성과를 무엇으로 정의하십니까?
단순한 챗봇이 아니라 설계의도를 구조화하고, 해석세팅을 표준화하며, 결과를 해석해 다음 설계변경안을 제시하고, 그 변경안의 위험을 설명 가능한 형태로 남기는 운영형 Agent입니다.
저는 설계와 해석의 표준 프로세스를 Agent로 구현해, 연구실과 산업현장 모두가 더 빠르고 더 안전하게 설계의사결정을 할 수 있게 만드는 일을 하고 싶어 지원합니다.
요구 조건 입력, 설계파 라미터화, 해석세팅생성, 검증 실행, 결과 요약, 설계변경 제안, 변경영향평가, 그리고 이력관리까지 가 하나의 파이프라인으로 묶여야 Agent가 현장에서 쓰입니다.
저는 예측 오차만이 아니라 안전계수 위반 탐지율, 불확도 기반 경고 정확도, 재현 가능한 해석세팅생성률, 설계변경 제안의 성공률 같은 운영지표를 설정하고, 실험과 CAE 결과로 지속적으로 검증하겠습니다.
궁극적으로 저는 한국기계연구원이 설계·해석 Agent분야에서 단순히 빠른 자동화를 넘어, 안전하고 재현 가능하며 검증 가능한 AI 공학표준을 선도하도록 실천하겠습니다.
저는 CAD 파라미터화, 해석실행 자동화, 결과 요약과 리포트 생성, 이력관리까지 연결된 흐름을 설계하는 데 집중해왔습니다.
당시 과제는 반복 설계가 많은 구조물의 형상파라미터를 조정해 변형과 질량을 동시에 만족시키는 것이었고, 팀은 설계담당, 해석담당, 개발담당으로 구성되어 있었습니다.
개발 담당은 빠른 성과를 보여주기 위해 Agent가 추천한 파라미터 조합을 바로 적용하자고 주장했고, 해석담당은 추천 근거가 불 명확한 상태에서 적용하면 안전계수 위반이나 접촉 조건 오류 같은 위험이 생길 수 있다고 반대했습니다.
속도와 안전을 동시에 만족시키려면 검증 단계를 설계해야 한다.
선택지 1은 AI 추천을 그대로 적용하는 것이 아니라, 추천을 "후보군 생성"으로 한정하고, 후보군을 통과시키는 게이트를 두는 방식입니 다.
선택지2는 기존 방식대로 사람이 설계안을 만들되, Agent는 "실수탐지"와 "검증 계획 생성"에만 쓰는 방식입니다.
AI 추천을 그대로 적용하면 가장 빠르지만 사고가 나면 되돌리는 비용이 가장 큽니다.
게이트 방식은 초기 구축 시간이 들지만, 이후 반복 설계에서 속도와 안전을 동시에 얻습니다.
설득을 위해 저는 실제로 1주일 동안 최소 게이트를 구현했습니다.가장 단순한 제약조건 검사와 기본 하중 케이스 단일 해석자동 실행, 그리고 결과 요약 리포트 생성까지를 만들어 데모로 보여주었습니다.
저는 설계·해석자동화 프로젝트에서 설계팀과 해석팀, 개발팀 사이의 갈등을 해소한 적이 있습니다.
설계팀은 같은 파라미터를 넣었는데 결과가 다르다고 불만을 제기했고, 해석팀은 입력조건이 매번 바뀌니 결과가 달라지는 것이 당연하다고 했습니다.
설계팀은 자신이 무엇을 넣었는지와 어떤 결과가 나왔는지 한눈에 보고 싶어 했고, 해석팀은 어떤 템플릿과 어떤 메쉬로 돌았는지 보고 싶어 했습니다.
요구조건 정의부터 설계변경, 해석검증, 리포트 생성까지의 리드타임이 얼마나 줄었는지가 핵심입니다.
안전계수 위반 탐지율, 치명적 제약조건 위반을 사전에 차단한 비율, 수렴 실패나 세팅오류로 인한 재작업 감소가 성과입니다.
재현성과 자산화입니다.
경계조건과 접촉, 메쉬 품질 등 해석 신뢰도를 점검해 허위 위반을 제거합니다.
입력파라미터가 학습 범위 안에 있는지, 단위와 스케일링이 일치하는지 확인합니다.
동일 입력에 대해 CAE를 반복 실행해 변동을 확인하고, 불확도 범위를 추정한 뒤 대리모델의 예측이 그 범위 밖인지 확인합니다.
저는 요구 조건을 목표, 제약, 우선순위, 검증 항목으로 나눠 데이터스키 마로 관리하겠습니다.
입력과 출력의 표준을 정합니다.
설계파 라미터 정의, 단위, 파일 버전 규칙, 해석템플릿과 경계조건 규칙, 결과 산출항목의 정의가 필요합니다.
접근제어를 역할 기반으로 적용하고, 민감도면과 텍스트는 마스킹 규칙을 둡니다.
저는 보안과 재현성을 동시에 만족시키는 운영규칙을 연구 성과의 일부로 만들겠습니다.

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