I-bio 겸임 이승철 교수

​산업현장에 쓰이는 전기모터. 게티이미지뱅크

​산업현장에서 기기에 결함이 생기면 비용손실뿐 아니라 인명피해까지 낳을 수 있다. 산업현장에 사용되는 모터, 펌프, 엔진 등 회전기기의 결함을 스스로 탐지하고 추적하는 인공지능(AI)이 개발돼 스마트팩토리 등에 활용할 수 있을 것으로 보인다.

포스텍은 이승철 기계공학과 교수팀이 회전기기의 결함을 다양한 운전 조건에서도 스스로 탐지하고 추적하는 AI 기술을 개발했다고 22일 밝혔다. 연구 성과는 국제학술지 '국제전기전자기술자협회(IEEE) 산업정보학학회' 지난해 12월 12일자에 발표됐다.

회전기기는 다양한 산업에서 꼭 필요한 핵심 장치로 제조 공장, 발전소뿐 아니라 자동차, 항공기 등 수많은 산업 분야에서 사용된다. 회전기기에 결함이 생기면 치명적인 비용 손실은 물론 안전 문제로 이어질 수 있어 이를 방지하기 위한 결함 진단 연구가 수행되고 있다.

연구팀이 개발한 결함 탐지 및 추적 AI 모델은 비지도 학습을 적용해 기존 회전기기 진단의 한계를 극복했다. 수많은 장비로 이뤄진 산업 현장에서 모든 부속품에 대한 고장 데이터를 수집하기란 쉽지 않다. 수집된 데이터에 대해 결함 정도나 상태를 일일이 사람이 지정해 학습을 시키는 지도 학습과 달리 비지도 학습은 정답 데이터 없이 입력되는 정보에 따라 AI가 확률적으로 판단하도록 해 방대한 양의 정보를 처리하는 데 적합하다.

연구팀은 비지도 학습 기법의 일종인 오토인코더 기반의 AI 모델을 만들어 회전기기로부터 측정되는 신호를 압축하고 압축된 신호 간 유사도를 계산해 서로 다른 방식의 결함을 식별하고 추적할 수 있도록 했다. 그 결과 작동 조건이 비슷한 경우 회전기기의 결함 유무나 결함 종류를 99% 이상의 정확도로 맞췄다. 회전속도가 50% 이상 차이가 나는 경우에도 80% 이상 정확하게 결함을 탐지해냈다.

이 교수는 "이번 연구 결과는 최근 산업계에서 주목받는 '스마트팩토리'에 적용될 수 있는 기술로 공장에서 쏟아져 나오는 수많은 데이터를 인간의 개입 없이 비지도 학습을 통해 처리할 수 있게 됐다"며 "장비·시스템의 상태를 감시하고 이를 바탕으로 최적의 유지·보수 전략을 결정하는데 사용할 수 있다"고 말했다.

​회전기기의 결함을 진단할 수 있는 인공지능(AI)을 개발한 이승철 포스텍 기계공학과 교수(왼쪽)와 김태완 포스텍 기계공학과 석·박사 통합과정 연구원​