모터 등 회전기기 결함 탐지 기술 개발…스마트공장 등에서 활용 기대

포스텍 기계공학과 이승철 교수·통합과정 김태완 씨 연구팀

산업 현장에서 사용되는 모터, 펌프, 엔진 등 회전기기의 결함을 스스로 탐지하고 추적하는 인공지능(AI) 기술이 개발돼 스마트공장 등에서 활용이 예상된다.

특히 회전기기는 제조공장과 발전소, 자동차, 항공기 등 다양한 산업분야에서 꼭 필요한 핵심설비인데다 결함시 엄청난 손실이 발생할 수 있어 관련 연구성과에 거는 기대가 더욱 커지고 있다.

포스텍(포항공대) 기계공학과 이승철 교수·통합과정 김태완 씨 연구팀이 회전기기의 결함을 다양한 운전 조건에서도 스스로 탐지하고 추적하는 인공지능 기술을 개발해 컴퓨터과학·산업공학 분야권위지인 '국제전기전자기술자협회 산업정보학학회 논문지(IEEE)'에 실었다.

연구팀이 개발한 결함 탐지 및 추적 AI 모델은 기존 회전기기 진단의 한계를 비지도 학습을 통해 극복했다.

사실 산업 현장에서 모든 부속품에 대한 고장 데이터를 모으기란 거의 불가능하다. 때문에 수집된 데이터에 대해 결함 정도나 상태를 일일이 사람이 지정해 학습시키는 지도 학습이 아닌 정답 데이터 없이 방대한 양이지만 입력되는 정보에 따라 AI가 확률적으로 판단하는 비지도 학습을 적용했다.

연구팀은 비지도 학습 기법의 일종인 오토인코더 기반의 AI 모델을 만들어 회전기기로부터 측정되는 신호를 압축하고 압축된 신호간 유사도를 계산해 서로 다른 방식의 결함을 식별하고 추적할 수 있도록 했다.

그 결과 작동 조건이 비슷한 경우 회전기기의 결함 유무나 결함 종류를 거의 완벽하게 맞췄다. 특히 회전속도가 50% 이상 차이가 나는 경우에도 80%이상 결함을 탐지해냈다.

이승철 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 했다.