본 논문은 생성형 AI를 이용하여 산업 규모의 화학 공정을 자동으로 설계하는 프레임워크를 제시합니다. 기존의 AI 방법론이 공정 흐름도(PFD) 및 계장 배치도(PID) 생성에 어려움을 겪는 문제를 해결하기 위해, 물리 기반 시뮬레이션과 도메인 특화 소규모 언어 모델(SLM)을 통합한 폐쇄 루프 프레임워크를 제안합니다. 1,020개 이상의 화학 물질에 대한 계층적 지식 그래프, 다단계 SLM 미세 조정 파이프라인(SFT, DPO, RAIT), 그리고 DWSIM 기반 시뮬레이터를 활용하여 산업적으로 실행 가능한 PFD 및 PID를 생성합니다. 또한, FlashAttention, Lookahead Decoding 등의 최적화 기법과 구조적 가지치기를 통해 모델의 효율성과 크기를 개선했습니다. 실험 결과, 본 프레임워크는 높은 정확도로 시뮬레이터 검증을 통과한 공정 설명을 생성하며, 기존 방법보다 성능이 우수하고, 미지의 화학 물질에도 일반화되는 것을 보였습니다. 이는 AI 기반 설계와 산업 규모의 실행 가능성을 연결하여 연구 개발 기간을 단축하는 데 기여합니다.
