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기계저널 테마기획 - 인공지능을 이용한 공학시스템 상태진단 및 예지

이 글에서는 기존의 전문가 지식 기반 PHM기술의 한계점에서 벗어나 인공지능에 기반한 PHM기술을 딥 러닝, 상호학습, 앙상블과 같은 사례를 통해 확인하였다. 해가 거듭될수록 기계시스템은 더욱이 복잡해지고 기술 분야 또한 세분화되고 있으며, IoT(Internet of Things) 기술의 확산으로 방대한 데이터를 취득하고 있기 때문에 인공지능에 기반한 PHM기술은 현대 공 학시스템 관리 분야에서 핵심적인 요소로 대두될 것이다.

실제로 산업인터넷 플랫폼계의 선두주자인 GE(General Electric)는 Predix라는 제품의 핵심 역 량을 확보하기 위해 인공지능 기반의 스타트업들을 다 수 인수한 것으로 보도되었다. 인공지능기술을 활용하 여 PHM기술을 개발하는 경우 특징인자를 자동적으로 추출할 수 있고, 다차원 데이터를 분석할 수 있다는 장 점이 있다.

하지만 물리적 지식 없이 고장 진단 및 예 측 모델을 만들기 위해서는 수많은 데이터가 필요하 고, 데이터를 처리하는 데 많은 시간이 걸린다는 문제 가 있다. 따라서 향후에는 기계공학적 전문가 지식과 인공지능을 결합한 PHM기술을 개발함으로써 그 효용 성을 증가시킬 것으로 기대된다.

 

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