서울시립대 기계정보공학과 연구팀, 진동신호로 기계 이상 탐지하는 AI 알고리즘 개발

서울시립대학교는 기계정보공학과 김태현 교수가 이끄는 RTES 연구실 소속 연구원들이 한국소음진동공학회가 주최한 제1회 소음진동 인공지능(AI) 챌린지의 '크레이지 데이터 트랙'에서 1위를 차지했다고 25일 밝혔다.

이번 대회는 소음진동 기술의 개발을 가속화하고 우수 AI 연구팀을 발굴하기 위해 마련됐다. 대회 주제는 'AI와 진동신호를 통한 기계의 이상 유무 탐지'였다.

참가자들은 주최 측이 제공한 학습용 구름 베어링(Rolling-bearing) 진동 데이터를 사용해 훈련을 진행한 뒤 추가로 제공된 시험 데이터를 사용해 베어링의 고장 유무를 탐지하는 AI 모델을 개발했다. 이번 대회는 현장에서 수집할 수 있는 불량 베어링 데이터 수가 극히 적은 상황을 고려해 오직 정상 베어링의 진동 데이터만을 이용해 자기지도학습 방식으로 AI 모델을 학습시키도록 했다.

이성재(석박사통합과정)·김영준·김수현·김태완(이상 석사과정) 연구원으로 구성된 서울시립대팀은 주파수 도메인과 시간 도메인에서의 상호 보완적 정보를 융합해 이상 탐지를 수행하는 SFTF-TDS FAE(Short-Time Fourier Transform and Time Domain Statistics Fusion AutoEncoder) 알고리즘을 제안했다. 이 모델은 실제 산업현장에서 발생할 수 있는 높은 수준의 노이즈와 다른 환경에서 수집된 데이터에도 강건하게 작동할 수 있게 설계됐다.

김태현 지도교수는 "연구팀은 지난 3년간 개방형 사물인터넷(IoT)·엣지 컴퓨팅 환경을 기반으로 딥러닝 융합 오픈소스 지능형 고장진단시스템 개발에 참여하며 우수 국제 저널에 여러 논문을 발표했다. 이런 경험이 이번 성과로 이어졌다"면서 "앞으로 학습용 데이터가 부족한 환경에서도 기계 이상을 탐지할 수 있는 경량 딥러닝 모델 개발에 집중할 계획"이라고 말했다.

한편 시상식은 지난 24일 한국소음진동공학회 추계 학술대회에서 열렸다. 서울시립대팀은 상금 300만 원을 받았다.