기계 설비 고장 알아채는 인공지능 '매의 눈' 등장

기계 설비 고장 알아채는 인공지능 '매의 눈' 등장
기계연 "딥러닝으로 학습해 이상 진동·신호 간파"




(대전=연합뉴스) 이재림 기자 = 한국기계연구원(기계연)은 선경호 기계시스템안전연구본부 시스템다이나믹스연구실 책임연구원이 자율적으로 기계 고장 여부를 진단하는 머신 비전 기술을 개발했다고 2일 밝혔다.
머신 비전은 사람의 시각 판단 기능을 기계에 적용한 시스템이다.
카메라로 수천 개의 전자회로 기판을 반복적으로 촬영한 뒤 부정확한 연결 부위를 확인하거나, 엉뚱하게 붙은 제품 라벨을 골라내는 등의 작업에 쓰였다.
기계연 연구팀은 이 기법을 기계 설비 진단에 적용했다.
인공 신경망이 시각적 이미지 분석에 가장 많이 활용하는 딥러닝 알고리즘 '합성곱 신경망'(Convolution Neural Network)으로 기계장비 가동 영상을 학습했다.


이를 기반으로 기계 장비에서 발생하는 진동을 감지하고 이상 징후를 알아챌 수 있도록 했다.
실험실 규모에서 냉각수 급수펌프 진동 영상을 촬영해 시연한 결과 정상·비정상 진동을 100％ 정확하게 구분했다.
'영상 학습을 통한 기계 진단시스템 및 이를 이용한 기계 진단방법'은 특허 출원까지 마쳤다.
여러 개의 진동 센서를 써야 하거나 전문가 판단에 의존해야 하는 번거로운 기존 방식을 대체할 수 있다고 기계연은 설명했다.


선경호 책임연구원은 "플랜트 산업 전반에 머신 비전을 확장해 활용할 수 있을 것"이라며 "사람이 투입되기 어려운 위험한 산업 현장에서도 안전하게 기계 설비를 운용할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.
연구팀은 다양한 기계 설비 영상 정보를 지속해서 구축하는 한편 터보 기계 같은 복잡한 장비에도 기술을 도입할 수 있도록 추가 연구를 이어갈 방침이다.
walden@yna.co.kr
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