서울대학교 기계공학부 윤병동 교수의 시스템 건전성 및 리스크 관리 연구실은 IEEE International Conference on Prognostics and Health Management (ICPHM) 학회 주최 산업데이터 분석 국제 대회에서 1, 2등을 모두 차지하는 쾌거를 이루었다. 본 연구팀은 지난 6월 5~7일 캐나다 몬트리올에서 열린 ICPHM 2023 학회에 초청돼 연구 및 대회 결과를 발표했으며, 각 팀에서 제안한 기술들은 관련 국제학술지에 출간될 예정이다.

ICPHM은 산업 설비 건전성 예측 및 관리 분야인 PHM 학회 중 유일하게 IEEE Reliability Society의 후원을 받는 학회이며, 매년 데이터 챌린지를 개최하여 실제 산업 데이터를 활용한 기계 설비 건전성 예측 및 진단 알고리즘 개발 능력을 겨룬다.

올해는 진동 신호를 활용하여 다양한 운행 조건 하에서 기어 박스의 실시간 고장 진단을 수행하는 과제가 제시되었다. 해당 과제의 핵심 목표는 2가지로, 실 현장에 적용 가능하도록 여러 속도 조건에서 진단이 가능한 알고리즘을 개발하는 것과 실시간 고장 진단을 위해 매우 짧은 신호를 활용하여 고장 유무를 판별하는 것이다. 연구팀들은 기계공학 지식을 산업인공지능 기술과 결합한 진단 알고리즘을 제안하여 학회 측에서 제시한 목표를 모두 성공적으로 달성했으며, 실제 현장에 적용 가능하도록 산업인공지능 기술을 고도화 시켰다는 것에 큰 의의가 있다.