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논의 정리: AI 운전원 / 직접제어 아이디어

2026-06-11 대화 정리. 스마트폰에서 진행한 브레인스토밍을 다시 논의하기 위해 기록.

출발 질문

• 히스토리컬 데이터 기준으로 현재 제어출력(OP)에서 앞으로 5분간 유량 예측이 가능한가?

결론

가능. 단 "예측"을 둘로 나눠야 함:

• OP → 유량 정상상태: 유량 루프는 응답 빠른 계통(시정수 수 초~수십 초). 5분(300초)은 과도응답이 아니라 거의 정상상태. → OP에 대한 정상상태 게인 맵으로 예측 쉬움. (이미 learned-control의 steady-state map과 동일한 물건)
• 5분 동안의 변동 요인: 예측 오차의 진짜 원인.
  • OP 자체가 5분 안에 바뀜 (자동=컨트롤러, 수동=운전원) → OP 미래궤적부터 예측해야 함
  • 미측정 외란 (헤더 압력, 상류 공급, 다른 루프 간섭)

데이터 제약

소스	주기	5분=점개수	용도
history_table	60초	~5점	정상상태 예측엔 충분, 동특성 식별엔 거침
realtime_table	~1초	~300점	FOPDT 동특성 식별에 필요

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우리 프로젝트의 진짜 자산 (moat)

이 셋을 한 시스템 안에 다 가진 게 차별점 (대부분 시스템은 하나만 가짐):

1. 컨트롤러 직접 쓰기 가능 — gateway WriteTag + mode write가 C3에서 실측 검증됨
2. 운전원 행동 히스토리 + P&ID 그래프 + KB 문서 — trace_connections, build_pid_graph
3. LLM/RAG 추론 레이어

후보 아이디어 (임팩트 순)

1. 🔥 "AI 운전원" — 자문에서 자율로: 학습 모델이 선택된 MANUAL 루프에 직접 OP 쓰기. 쓰기 경로 이미 검증됨. 단계적(자문→1클릭 승인→화이트리스트 자율). 안전장치: 그래프/KB로 하류 영향 사전 체크.
2. 그래프 기반 자동 근본원인 추적: 값 비정상 시 P&ID 그래프 따라 상류 전파 추적 → 원인 노드 식별. 알람 홍수를 한 줄 인과로 압축.
3. 외란 도착 예측 → 선제 피드포워드: 그래프에 시간 입혀서 상류 외란 도착 시각 계산 → PV 움직이기 전에 OP 선제 조정. 5분 예측이 보고용이 아니라 선제 제어입력이 됨.
4. 소프트 센서: 필드계기는 고유 태그 없음. 측정 안 되는 양을 상관 태그+모델로 추정 → 비용 0으로 계측점 늘리기.

추천 방향: #1을 목표로, #2·#3을 안전·예측 엔진으로 깔기 = "설명 가능하고(그래프) 앞을 내다보는(예측) AI 운전원".

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⚠️ 핵심 반론 (사용자 지적)

지난 4개월 운전원 수동 데이터 온도 프로파일을 보면 민감단 온도가 크게 안 흔들림 → 운전원이 이미 제어를 매우 잘함. → 우리가 직접 제어해서 "더 정밀하게" 이겨봐야 어필이 안 됨. 운전원의 정상상태 제어를 타이트하게 이기는 건 어렵고, 이겨도 감동이 없음.

대응 전략: 채점표를 바꿔라

운전원이 이기는 축(정상상태 온도 타이트함)에서 싸우지 말고, 운전원이 구조적으로 못 이기는 세 축에서 싸운다.

① 경제 마진 — 진짜 팔리는 숫자

• 민감단 온도가 안 흔들린다 = 운전원이 보수적 마진을 깔고 운전(환류/스팀 여유). 그 여유 = 매일 버려지는 에너지/처리량.
• 어필: "온도 안정도는 운전원과 동일, 셋포인트를 최적점으로 당겨 스팀 X% 절감."
• 제어를 이기는 게 아니라 같은 안정도로 더 싸게. APC가 30년간 돈 번 방식. 운전원은 다변수 동시 최적화 못 하니 구조적으로 못 따라옴.

② 선제성(앞먹임) — 운전원은 PV 움직인 뒤에 반응

• 우리는 그래프로 상류 외란 도착 미리 계산 → 온도 움직이기 전 OP 조정.
• 어필: "공급 변동 시 민감단 온도 최대 편차, 운전원 대비 절반." 운전원이 원리적으로 못 이기는 영역.

③ 분산(variance) — 4개월 프로파일의 함정

• 깔끔한 프로파일은 잘하는 운전원의 좋은 날 평균. 교대조별·시간대별(새벽 3시)·신참으로 쪼개면 표준편차 다름.
• 가치 = "항상 최고 운전원 수준, 24시간, 모든 교대조." 평균이 아니라 최악 시간대를 끌어올림.

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다음 액션: 제어 건드리기 전 오프라인 검증

4개월 히스토리로 카운터팩추얼 분석 (컨트롤러 안 건드림, 데이터로만):

1. 운전원이 깔고 있는 보수 마진 측정 (민감단 온도 vs 제약한계 거리, 환류/스팀 여유분)
2. "온도 안정도 그대로 두고 마진만 당겼다면 절감액 = ?" 정량 추정
3. 외란 구간 운전원 반응 지연 측정 → 앞먹임으로 줄일 수 있는 편차 정량화

→ 이 세 숫자가 나오면 제어 켜기 전에 어필 자료 완성. 셋 다 "운전원보다 정밀"이라는 어려운 약속이 아니라 "운전원이 못 하는 것"이라는 방어 가능한 약속.

첫 단추 (추천)

①(마진)부터. 필요한 것: 민감단 온도 태그 + 환류/스팀 관련 태그. → 4개월치로 "버려지는 마진"이 실제 존재하는지 데이터로 확인.

다시 논의할 때 정할 것

• 어느 축부터 갈지 (추천: ① 마진)
• 대상 컬럼/루프 및 민감단 온도 태그명
• 환류/스팀 등 마진 관련 태그명
• realtime 1초급 데이터가 실제로 쌓이는지 확인 (동특성 식별용)