Retrieval-Augemented Generation 기반 중소제조업 위험성평가 자동화 프레임워크 연구 = A Study on a Retrieval-Augemented Generation based Framework for Automated Risk Assessment in Small and Medium-sized Manufacturing Enterprises

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study was initiated to address the issue of perfunctory risk assessments in small and medium-sized manufacturing enterprises (SMEs) in South Korea, where a majority of industrial accidents occur. To overcome limitations such as the lack of expert personnel and information, it proposes an automated risk assessment framework based on Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology, designed to help even non-experts conduct swift and accurate assessments.
The core of the proposed model is a Knowledge Base built as a vector database with reliable data, including the Occupational Safety and Health Act, KOSHA Guides, and serious accident investigation reports. The model is also designed to enhance the expertise of its outputs by applying the Hierarchy of Controls principle.
Simulation results for high-risk work scenarios demonstrated that the proposed model is superior to the conventional manual method in terms of accuracy, objectivity, and efficiency. It showcased its potential as an "AI safety expert" by presenting clear evidence based on relevant laws and technical guidelines, systematically analyzing root causes, and generating effective countermeasures.
This research holds academic significance as a pioneering conceptual framework applying RAG technology to manufacturing risk assessment. It also has practical value in its potential to resolve safety information asymmetry for SMEs and contribute to the substantive prevention of industrial accidents.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구 배경 및 목적 1
• 1.1.1 연구의 배경 1
• 1.1.2 연구 목적 및 연구 질문 3
• 1.2 연구 방법 및 절차 3
• 1.3 논문의 구성 6
• 제 2 장 이론적 배경 및 선행 연구 8
• 2.1 제조업에서의 위험성평가 개념 8
• 2.1.1 위험성평가의 정의 및 법적 근거 8
• 2.1.2 위험성평가 기법 10
• 2.1.3 중소 제조업 위험성평가의 현실과 문제점 14
• 2.2 AI기반 위험성평가의 동향 15
• 2.3 RAG의 기본 원리 16
• 2.4 선행연구 고찰 17
• 제 3 장 RAG기반 위험성평가의 개념적 모델 20
• 3.1 개요 20
• 3.2 RAG기반 위험성평가 모델의 전체 아키텍처 20
• 3.3 RAG기반 위험성평가 프로세스 설계 23
• 3.3.1 1단계: 지식 베이스 구축(데이터 수집 및 인덱싱) 23
• 3.3.2 2단계: 유해 위험요인 파악(검색 및 생성) 25
• 3.3.3 3단계: 위험성 감소 대책 수립(검색 기반 생성) 26
• 3.4 기술적조직적 고려사항 27
• 3.4.1 기술적 고려사항 27
• 3.4.2 조직적 고려사항 28
• 3.5 모델의 기대효과 및 평가 방안 31
• 3.5.1 기대효과 31
• 3.5.2 모델 성능 평가 방안 33
• 3.6 소결 34
• 제 4 장 적용 사례 검토 35
• 4.1 개요 35
• 4.2 사례 연구 설계 36
• 4.2.1 적용 대상 설정 36
• 4.2.2 시뮬레이션 시나리오 선정 37
• 4.2 .3 비교 분석 방법론 37
• 4.3 기존 방식의 위험성평가 결과(AS-IS) 39
• 4.4 RAG 모델 적용 시뮬레이션(TO-BE) 40
• 4.4.1 사례1: 프레스 금형 교체 작업(기계적 위험) 41
• 4.4.2 사례2: CO₂아크 용접 작업(화학적물리적 복합 위험) 42
• 4.4.3 사례3: 산업용 로봇 수리 작업(자동화 설비 위험) 45
• 4.4.4 사례4: 지게차를 이용한 자재 운반 작업(충돌협착 위험) 47
• 4.4.5 사례5: 화학물질 혼합 반응기 운전 작업(화재 폭발 위험) 49
• 4.5 종합 분석 및 시사점 51
• 제 5 장 결론 53
• 5.1 연구 요약 53
• 5.2 학술적 실무적 의의 54
• 5.3 연구의 한계 및 향후 연구 방향 56
• 참고문헌 58
• 영문초록 60