윤병동 서울대 교수팀, 세계 산업 데이터 분석대회에서 우승

윤 교수팀, ‘PHM Data Challenge’에서 LG전자소재·생산기술원, 기계연·표준연과 공동으로 1,2등 차지

산업설비 건전성 예측·분야에서 권위있는 국제대회..

"AI에 기계공학 도메인 지식 합친 산업 AI로 성과"

윤병동(가운데) 서울대 기계항공공학부 교수가 연구실에서 연구원들과 함께 포즈를 취하고 있다. 

/사진제공=윤교수 연구실

윤병동 서울대 기계항공공학부 교수 연구실이 최근 LG전자 소재·생산기술원, 한국기계연구원·한국표준과학연구원과 각각 공동 연구팀을 이뤄 산업설비 건전성 예측·관리 분야에서 세계적으로 권위있는 ‘PHM Data Challenge’에서 1, 2등을 모두 차지했다고 6일 밝혔다. 이 대회는 세계적으로 권위있는 학회인 ‘PHM Society’가 미국 애리조나에서 매년 개최하는 산업 데이터 분석 대회로 미국 항공우주국(NASA)과 구글 등 글로벌 회사·대학·연구기관에서 총 130여개 연구팀이 참여했다.

PHM Data Challenge는 산업 데이터를 분석하고 해당 설비의 고장 유형과 고장 발생 시점을 예측하는 능력을 겨룬다. 이번 대회에서 1등을 한 ‘SeouLG’ 팀은 윤 교수팀과 LG전자 소재·생산기술원, 2등을 한 KoreanAvengers’ 팀은 윤 교수팀과 기계연구원(시스템다이나믹스실)·표준과학연구원(안전측정센터)이 합작했다.

윤병동 서울대 기계항공학부 교수

올해 대회에서는 유도 초음파 신호를 활용해 산업 시스템의 이음부 결함을 판단하고 예측하는 과제가 제시됐다. 항공기·선박·철도·교량 등의 결함을 매우 적은 양의 데이터만으로 예측하라는 것이다. 윤 교수는 “인공지능(AI) 기술만으로는 해결할 수 없었던 문제를 기계공학 도메인 지식을 융합한 산업 AI 기술을 적용했다”고 비결을 털어놨다. 앞서 윤 교수 연구팀은 미국전기전자학회(IEEE) 등에서 개최하는 산업데이터 분석 경진 대회에서 최근 5년 간 9번이나 우승한 바 있다.

윤 교수는 “4차 산업혁명 시대 산업 데이터가 급격하게 늘어나고 있는데 산업 데이터 분석과 예측을 통해 가능해진 산업설비 가용도, 제조품질, 산업안전, 생산성 향상의 경제적 효과가 매년 50조 원 이상에 달한다”고 밝혔다. /고광본 선임기자 kbgo@sedaily.com