표준연 박춘수 박사 연구팀과 공동 연구AI가 마치 인간의 직관처럼 구조물 균열 등 예측해 가상공간에 재현비파괴검사 한계 극복 … 높은 신뢰성에 시간·비용 획기적으로 줄여기계공학 분야 국제학술지 '메커니컬 시스템스 앤 시그널 프로세싱'에 게재
  • ▲ 공동 연구팀. 왼쪽부터 중앙대 기계공학부 이동원 석박사통합과정, 표준연 이형진 선임연구원, 표준연 박춘수 책임연구원, 중앙대 기계공학부 이수영 교수.ⓒ중앙대
    ▲ 공동 연구팀. 왼쪽부터 중앙대 기계공학부 이동원 석박사통합과정, 표준연 이형진 선임연구원, 표준연 박춘수 책임연구원, 중앙대 기계공학부 이수영 교수.ⓒ중앙대
    중앙대학교는 기계공학부 이수영 교수 연구팀이 기존 물리적 탐지 한계를 넘어 구조물 내부의 숨은 결함을 인공지능(AI)으로 복원·예측할 수 있는 기술을 세계 최초로 개발했다고 21일 밝혔다. 이번 연구는 한국표준과학연구원과 함께 진행했다.

    구조물 내부 결함을 정밀 모니터링하는 기술은 반도체·항공·자동차·에너지·건설 등 다양한 산업 분야에서 안전성과 신뢰성 확보를 위해 요구된다. 주로 초음파, 진동, 전자기파 등 물리적 센서를 활용해 구조물 내부의 손상이나 균열을 감지한다. 하지만 해상도의 한계, 신호 왜곡, 복잡한 구조 형상으로 말미암은 불확실성 때문에 내부 결함을 완전히 파악하는 데 한계가 있었다.

    공동 연구팀은 생성형 인공지능(Generative AI)을 기반으로 구조물 내부의 숨은 균열을 실시간으로 정밀 복원할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술은 생성형 AI가 물리적 한계를 스스로 학습해 극복함으로써 기존 센서로 관측할 수 없었던 '보이지 않는 내부'를 가상적으로 복원·예측하는 새로운 접근법을 제시했다. 기존 비파괴 검사 기술이 지닌 물리적 탐지 한계를 극복하고, AI가 마치 인간의 직관처럼 '보지 않고도 보는' 차세대 구조물 결함 모니터링 패러다임을 열었다는 평가다.
  • ▲ 생성형 AI 기반 구조물 속 숨은 균열 복원 기술 개발 이미지.ⓒ중앙대
    ▲ 생성형 AI 기반 구조물 속 숨은 균열 복원 기술 개발 이미지.ⓒ중앙대
    이번 기술은 발전소, 반도체 장비, 건설 구조물, 항공기 등 높은 신뢰성이 요구되는 산업 현장에서 실시간 스마트 안전진단기술로 적용할 수 있다. 특히 실제 실험이나 파괴 검증 없이도 AI가 구조물 내부의 숨은 균열을 가상 공간에서 재현할 수 있어 시간과 비용을 획기적으로 줄이면서도 높은 정확도와 신뢰성을 확보했다. 앞으로 스마트 제조, 신소재 설계, 고신뢰 인프라 모니터링, 우주·에너지 구조물의 안전 진단 등 다양한 첨단 분야로 확장 가능하다.

    박춘수 표준연 비파괴측정그룹장은 "이번 연구는 생성형 AI를 통해 복잡한 구조 내부 결함을 정밀하게 복원할 수 있다는 점에서 의미가 크다"며 "AI가 기존 기술의 한계를 뛰어넘어 구조 건전성 평가의 새로운 가능성을 제시했다"고 부연했다.

    중앙대 이수영 교수는 "이번 성과를 통해 구조물 내부를 가상으로 재현하고 예측하는 길이 열렸다"며 "향후 산업 현장에서 AI 기반 구조안전 진단, 스마트 제조·설계로까지 기술을 확장해 AI가 주도하는 차세대 공학 패러다임을 선도하겠다"고 말했다.

    이번 연구 논문은 기계공학 분야 세계적 학술지 '메커니컬 시스템스 앤 시그널 프로세싱(Mechanical Systems and Signal Processing·기계 시스템과 신호 처리)'에 다음 달 1일 실릴 예정이다.

    이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구사업과 표준연의 지원을 받아 수행됐다.

  • ▲ 중앙대학교 전경. 우측 상단은 박상규 총장.ⓒ중앙대
    ▲ 중앙대학교 전경. 우측 상단은 박상규 총장.ⓒ중앙대