어드밴텍 엣지 AI 솔루션으로 구현하는 LLM 기반 차량 사고 평가
9/22/2025
교통사고 판정 문서 작성은 전통적으로 노동집약적이고 오류 발생 가능성이 높은 작업입니다. 각 문서는 법적 용어, 규제 준수, 논리적 일관성을 철저히 지켜야 하며,
수작업 접근 방식은 반복적인 검토 과정을 수반해 많은 시간이 소요되고 효율성을 떨어뜨리며, 공정성에 대한 대중의 신뢰를 약화시킬 수 있습니다.
AI와 LLM 기술을 도입하면 감독 기관은 이 과정을 간소화할 수 있습니다.
LLM은 텍스트 보고서, 동영상, 이미지 등 멀티모달 사고 데이터를 분석하여 핵심 정보를 추출하고, 이를 기반으로 안전성 평가, 충돌 보고서, 보험 청구서와 같은 구조화된 산출물을 자동 생성할 수 있습니다. 이 접근 방식은 정확성과 효율성, 자원 활용성을 크게 높여줍니다.
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Toll free 080-363-9494/9495 (09:00-18:00)
Email: ASK@advantech.co.kr
도전 과제
대만의 한 고객사는 다음과 같은 과제를 해결하기 위해 LLM 기반 솔루션을 요청했습니다:
- 높은 데이터 보안 비용: 민감한 법적 데이터를 클라우드 플랫폼에서 관리하려면 개인정보 보호와 보안 전송에 막대한 투자가 필요함.
- 지식 통합의 어려움: 복잡한 내부 지식 베이스를 통합하려면 많은 노력과 시간이 요구되어 전체 효율성을 저하시킴.
- 정확성 유지: LLM이 엄격한 법률, 데이터 보안, 개인정보 보호 규정을 준수하는 것이 중요하며, 이를 위해 파인튜닝 솔루션이 필수적임.
어드밴텍 솔루션
어드밴텍은 교통사고 문서화를 위해 온프레미스 하드웨어와 소프트웨어가 통합된 LLM 솔루션을 제공합니다. 여기에는 AIR-030 고성능 LLM 추론 시스템,
AIR-520 LLM 파인튜닝 시스템(Gemma 3 27B 지원), Edge AI SDK/GenAI Studio가 포함되며, 모든 솔루션은 엣지 환경에서 배포되어 데이터 보안과 개인정보 보호를 보장합니다.
어드밴텍 GenAI Studio는 LLM 파인튜닝 및 학습을 위한 전체 워크플로를 제공합니다. 이를 통해 고객은 교통 규제, 사고 기록, 위원회 권고사항, 판정 보고서와 같은 참고 자료를 AIR-520 엣지 AI HPC에서 구조화된 질문-자산(Question-Asset) 데이터셋으로 정리할 수 있습니다. 이후 GenAI Studio에서 Gemma 3 27B 모델을 로드해 파인튜닝을 수행할 수 있으며, 학습이 완료되면 모델 검증과 테스트를 직접 진행할 수 있습니다. 또한, 챗봇 추론 서비스에 파인튜닝된 모델을 배포하기 전, GenAI Studio는 INT4 양자화 버전으로 변환을 지원해 추론 효율성을 크게 향상시킵니다.
이 모든 엔드투엔드 프로세스(데이터셋 준비 → 학습 → 검증 → 배포)는 AMD EPYC 7003 프로세서, NVIDIA RTX™ 6000 Ada GPU 2개, 2TB ai100 AI SSD가 장착된 AIR-520 엣지 서버에서 원활히 실행되었습니다. AIR-520은 GPU vRAM 용량 확장을 통해 비용을 절감하며, 통합 1200W PSU(총 출력 700W)를 갖춰 안정적인 24/7 운영을 지원합니다.
파인튜닝된 모델은 이후 NVIDIA Jetson AGX Orin™이 탑재된 AIR-030 엣지 AI 추론 시스템에서 Edge AI SDK와 함께 구동되며, 양자화된 Gemma 3 27B 모델을 호스팅하여 전용 LLM 추론 서비스를 제공합니다.
전체적으로, 어드밴텍의 통합 솔루션은 문서 검토·데이터 검색·보고서 작성 과정을 간소화할 뿐 아니라, 여러 사이트로 확장할 때에도 비용 효율성을 보장합니다.
기대 효과
- 업무 효율성 60% 이상 향상: 사고 판정 문서 작성 소요 시간을 수시간/수일에서 수분 단위로 단축
- 오류율 감소: 수작업 초안 작성이나 판단 오류로 인한 분쟁 최소화
- 전문가 역량 최적화: 법률 전문가가 단순 작업이 아닌 복잡한 사례 분석에 집중 가능
- 공공 신뢰 강화: 중앙집중식 데이터 처리로 정부 이미지를 제고하고 공정성에 대한 신뢰 향상
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