본 논문은 금속 적층 제조(AM) 과정에서의 복잡한 상호 의존성(공정, 재료, 원료, 후처리 단계)을 해결하기 위해 Neo4j 기반의 질의 가능한 지식 그래프(KG)를 개발한 연구입니다. 7개의 재료 계열에 걸쳐 53개의 금속 및 합금, 9개의 AM 공정, 4개의 원료 유형 및 관련 후처리 요구 사항을 인코딩하여, 대규모 언어 모델(LLM) 인터페이스를 통해 자연어 질의를 지원합니다. 사용자의 자연어 질의는 Cypher로 변환되어 KG에서 실행되고, 결과는 구조화된 응답으로 다시 포맷됩니다. 이 시스템은 호환성 확인, 다중 제약 조건 필터링, AM 설계(DfAM) 안내 등 다양한 작업을 지원하며, 금속 AM KG와 LLM 인터페이스를 통합한 최초의 실시간 대화형 시스템으로, 엔지니어에게 접근 가능하고 설명 가능한 의사 결정 지원을 제공합니다.
