이번 개발에는 유용균 한국원자력연구원 디지털원자로·AI연구센터 인공지능응용연구실장과 염승돈 UST(과학기술연합대학원대학교) 석사과정 학생, 임경태 서울과학기술대학교 멀티모달자연어처리 연구실 교수와 최창수 석사과정 학생이 공동으로 참여했다.
연구원은 각 80억개, 700억개 파라미터(매개변수) 규모를 갖는 두 가지 버전의 아토미GPT를 개발했다. 작은 규모 버전은 빠르고 가볍게 사용하기 위해, 큰 규모는 어려운 질의 응답을 위해 사용한다.
연구진은 아토믹GPT를 원자력 분야에 최적화하기 위해 대량의 일반 지식과 원자력 분야 공개 논문, 사전, 규정집, 보고서 등을 학습데이터로 사용했다. 특히 10년 이상 원자력 연구개발을 담당해 온 전문가들이 어휘와 지시문을 가공했다는 점이 특징이다.
연구원은 "원자력 분야는 일상에서 흔히 사용하지 않거나 다른 뜻으로 사용되는 전문용어가 많아 일반적인 챗GPT를 활용한 검색은 그 한계가 명확했다"며 "특히 원자력 산업은 보안이 중요한데, 챗GPT와 같은 상용 AI 모델은 보안에 취약할 수 있어 사용이 어려운데 이때 아토믹GPT를 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.
연구원은 아토믹GPT가 원자력 산업의 핵심 업무인 각종 보고서 작성, 규제 준수 검토, 기술 검증, 표준화 절차, 형상 관리 등에 활용돼 업무 효율성을 크게 향상하고 인적 오류를 최소화하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대했다.
연구원은 아토믹GPT를 문서 업무 활용에 그치지 않고 원전 시뮬레이터를 제어하는 '원자로 AI 운전원'에 적용하는 연구를 수행 중이다. 이는 원자로 내 사고 상황을 예측하고 인간 전문가를 보조하는 역할을 하게 된다. 특히 원자로의 실시간 데이터를 바탕으로 이상을 감지하고 잠재적 사고 상황을 예측해 원자력 발전소의 안전성을 향상하는 데 큰 도움을 줄 것으로 기대한다.
유용균 인공지능응용연구실장은 "원자력 특화 거대언어모델을 누구나 사용하고 직접 학습할 수 있게 공개함으로써 원자력계의 산학연이 거대 AI 연구에 협력할 수 있는 틀을 마련하고자 한다"며 "이를 통해 궁극적으로 원자력 발전소를 보다 안전하고 효율적으로 운영하는 AI 에이전트를 개발하고자 한다"고 말했다.