PATOS v5 Agentic Loop 로드맵

세 가지 기술 한계를 넘는 자율 재구성 대응 시스템 설계

과제 1

Rule Explosion

조건 조합이 폭발적으로 늘어 수동 설정이 불가능해지는 문제

LLM 자동 시나리오 생성
과제 2

Static Plan

초기 계획이 현장 변수(불 확산, 탈출자 발생)에 대응 못하는 문제

Event-driven Re-planning
과제 3

Model Silo

화재·기상·취약성 모델이 각각 독립 실행되어 통합 추론이 안 되는 문제

Model Composition Layer
v5 핵심: Agentic Re-planning Loop
1
Perceive
이벤트 감지
상황 입력
2
Reason
LLM 추론
시나리오 생성
3
Act
대응 지시
자원 배분
↺
Re-plan
새 이벤트 발생 시
즉시 루프 재시작
트리거 예시: "불이 옆집으로 번짐"
이벤트 감지 → 기존 플랜 무효화 → 새 건물·새 취약 거주자 포함해 추론 재실행 → 우선순위 재계산 → 대응 지시 재발령
해결 1. LLM 자동 시나리오 생성 — Rule Explosion 해소
AS-IS (v4)
if age >= 80 and disability: priority += 20
if material == "vinyl": spread_rate = 2
... 수백 개 조건 수동 작성
TO-BE (v5)
소방청 매뉴얼 PDF → Claude API 입력
문서 chunk → 추론 규칙 자동 추출 → TypeDB 스키마 자동 생성
조건 추가 = 매뉴얼 파일 교체만으로 완료
해결 2. Event-driven Re-planning — Static Plan 해소
이벤트 유형
  • • 인접 건물 화재 확산
  • • 거주자 탈출 확인
  • • 진입 도로 차단
  • • 소방차 현장 도착
Re-planning 처리
  • • 기존 플랜 델타 계산
  • • 영향 대상자 재식별
  • • 우선순위 점수 재산출
  • • 변경분만 대시보드 반영
목표 응답 시간
< 3초
이벤트 감지 → 재계획 완료
해결 3. Model Composition Layer — Model Silo 해소
화재 확산 모델
NFPA 72 · 플래시오버 ETA
fire_spread.py
기상 예측 모델
Open-Meteo · NFDRS 지수
weather.py
사회적 취약성 모델
TypeDB 온톨로지 · 우선순위 점수
typedb_client.py
Unified Inference Engine

세 모델의 출력을 단일 컨텍스트로 합산해 LLM에 전달. 통합된 확률 기반 판단 생성.

P(rescue) =
f(fire_eta, weather_idx,
  vulnerability_score)

v4.4 vs v5 핵심 비교

항목 v4.4 현재 v5 목표
시나리오 생성 수동 조건 코딩 매뉴얼 → LLM 자동 추출
대응 계획 1회 실행 후 고정 이벤트마다 자동 재계획
모델 연동 독립 실행 후 수동 합산 통합 추론 레이어 경유
새 변수 처리 불가 (재시작 필요) < 3초 내 자동 반영
규칙 업데이트 코드 수정 후 재배포 매뉴얼 파일 교체만으로 반영