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AutoGen을 활용하여 콘크리트 방호벽 설계를 자동화하는 '생성-평가-최적화' 멀티 에이전트 프레임워크를 제안합니다. 8B 경량 모델이 대규모 모델보다 높은 설계 정확도를 보임을 입증하여 계산 비용 절감 가능성을 제시했습니다.
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원문 바로가기철근 콘크리트 고속도로 방호벽 설계는 AASHTO-LRFD 교량 설계 지침과 같은 규제 조항을 엄격히 준수해야 하는 안전 필수적(safety-critical) 프로세스입니다. 현재의 엔지니어링 관행은 복잡한 비선형 재료 및 역학적 제약 조건을 충족하기 위해 수동적이고 반복적이며 휴리스틱(heuristic)적인 계산에 크게 의존하고 있습니다. 거대 언어 모델 (LLMs)이 강력한 생성 능력을 보여주고 있음에도 불구하고, 구조 공학에 대한 직접적인 적용은 환각(hallucination) 위험과 불충분한 물리적 근거(physical grounding)로 인해 여전히 제한적입니다. 이러한 과제를 해결하기 위해, 본 연구는 AutoGen의 멀티 에이전트 오케스트레이션(multi-agent orchestration) 능력을 사용하여 자동화된 콘크리트 방호벽 설계를 위한 새로운 "생성-평가-최적화" 폐쇄 루프 프레임워크를 제안합니다. 실험 결과, 제안된 에이전트 기반 프레임워크는 98% 이상의 설계 정확도를 달성하였으며, 이는 단독으로 사용되는 범용 LLM보다 성능이 현저히 뛰어남을 입증했습니다. 더욱 중요한 점은, 본 연구를 통해 설계 성능이 반드시 모델 규모와 상관관계가 있는 것은 아니라는 사실이 밝혀졌으며, 8B 파라미터의 경량 모델이 제약이 없는 631B 파라미터의 플래그십 모델보다 더 나은 성능을 보일 수 있음을 확인했습니다. 이러한 발견은 계산 비용을 대폭 절감하는 동시에 산업 현장 적용을 위한 AI 지원 엔지니어링 도구의 접근성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 강조합니다. 제안된 멀티 에이전트 설계 프레임워크의 소스 코드는 프로젝트 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/MXY820/barrier-design. 키워드: 구조 공학 (Structural Engineering); 멀티 에이전트 시스템 (Multi-Agent Systems); 거대 언어 모델 (Large Language Models); 콘크리트 방호벽 설계 (Concrete Barrier Design); AutoGen; 설계 자동화 (Design Automation).