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(사진) 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 [e-mail]