풍력 터빈 유지보수 로그 레이블링 프레임워크: 신뢰성 인텔리전스의 의미론적 추출을 통한 LLM 기반 데이터 교정 및 강화

풍력 터빈 함대(fleets)가 노후화됨에 따라, 서비스 수명 연장 및 균등화 발전 비용(LCOE) 절감을 위한 운영 및 유지보수를 최적화하기 위해 데이터 기반의 신뢰성 공학 (reliability engineering)이 필수적입니다. 과거 유지보수 로그 내의 고장 이벤트 설명은 가치 있는 신뢰성 인텔리전스 (reliability intelligence)의 원천입니다. 그러나 이러한 데이터는 일반적으로 비정형 자연어 항목으로 나타나 정량적 분석이 어렵습니다. 본 논문은 대규모 언어 모델 (LLM)을 활용하여 자유 형식의 텍스트 설명(free-text descriptors)을 기반으로 유지보수 로그를 체계적으로 표준화하고 구조화하는 새로운 방법론을 제시합니다. 9년 동안 모니터링된 280대의 터빈에서 수집된 16,316개의 유지보수 로그 데이터셋을 대상으로 작동하는 이 모델 불가지론적 (model-agnostic) 프레임워크는 계층적 시스템 코드를 자율적으로 교정하고, 유지보수 조치 및 고장 모드에 대한 증거 기반 분류 체계 (taxonomies)를 추출합니다. 자동화된 파이프라인은 데이터셋의 70% 이상을 성공적으로 구조화했습니다. 이 시스템은 이전에 분류되지 않았던 피치 시스템 (pitch system) 결함을 격리하고 누락된 시스템 코드를 복구하는 등 만연한 오분류 문제를 해결했으며, 취해진 특정 조치와 다뤄진 고장 모드에 레이블을 붙이기 위해 경험적 분류 체계를 적용함으로써 기록을 강화했습니다. 시스템 기반 로그 배치를 사용하여 고장 모드, 관찰 가능한 증상, 주요 메커니즘 및 후보 원인에 대한 경험적 사전을 구축함으로써, 이 접근 방식은 수동 고장 형태 및 영향 분석 (FMEA)의 내재적인 주관성을 줄여줍니다. 궁극적으로 이 방법론은 대규모의 질적 현장 관찰 데이터를 정량적 신뢰성 지표로 변환하기 위한 매우 확장 가능하고 비용 효율적인 청사진을 제공하며, 재생 에너지 분야 전반에 걸친 통합 근본 원인 분석 (root-cause analysis), 개선된 FMEA, 그리고 고급 예측 유지보수 (predictive maintenance)를 위한 토대를 마련합니다.