ROADMAP26~28년

LLM PaaS 3개년 추진 전략

1차(26) → 2차(27) → 3차(28)

연도목표핵심 추진KPI
26년 (1차)LLM PaaS 플랫폼 구축AAS 생성 툴, PLC 태그 모델 자동화, DS Collector PoC 10개사AAS 200건, Collector 20라인, 만족도 ≥85%
27년 (2차)공정 디지털 공법 생성 확장시퀀스 추출/레이블러, RAG 공법 추천, AutoCAD/PLC/HMI 연동, 50개사 확산공법 템플릿 150종, 추천 정확도 80%
28년 (3차)로봇 중심 시뮬레이션 & SaaS공법 최적화, 로봇 배치 모델, 산업별 레퍼런스 라인, SaaS 사업화SaaS 30개사, 레퍼런스 라인 3개, 효율 15%↑

연차별 통합 성과지표

구분1차년 (2026)2차년 (2027)3차년 (2028)누적
PoC 적용10개사40개사 추가10개사 추가60개사
템플릿 구축50종150종 추가100종 추가300종
SaaS 구독--30개사30개사
교육 수료150명200명150명500명
AAS 생성200건500건 추가300건 추가1,000건
총 예산연간 균등 배분연간 균등 배분연간 균등 배분3개년 총액

정부 역할 및 책임

연도정부 주요 역할
1차년 (2026)• 사업 총괄 및 기술 로드맵 수립
• 핵심 LLM/RAG 알고리즘 지원
• 10개사 PoC 현장 진단 및 적합성 평가
• AAS 3.0 표준 적용 가이드 제공
2차년 (2027)• 공법 추천 알고리즘 검증 및 고도화
• 업종별 레퍼런스 데이터셋 구축 지원
• 지역 거점 교육센터 운영 지원
• 50개사 확산 기술 지원 총괄
3차년 (2028)• 로봇 제어 표준 가이드 개발
• 시뮬레이션 허브 운영 및 검증
• 산업별 레퍼런스 라인 3개 구축 총괄
• SaaS 사업화 기술 자문 및 품질 보증
연차 간 연계
  • 1차 PoC 데이터 → 2차 공법 템플릿 학습 → 3차 시뮬레이션/로봇 배치 입력
  • DS 구조를 중심으로 AAS·LLM·SaaS가 동일 계층을 공유
  • 예산/인력/정책을 연차별로 조정하되, KPI는 누적 관리
  • 정부 주관으로 기술 표준화, 품질 검증, 지역 확산 총괄 수행