AI 품질관리로 생산 효율성 제고·가동률 향상 기대데이터 기반 예측정비 체계 구축… 민·관 협력모델 확장전 주기 품질데이터 활용해 항공 무기체계 신뢰성 ↑
  • 한국항공우주산업(KAI)이 국방기술품질원(기품원)과 함께 인공지능(AI)을 활용한 항공기 결함 예측 모델을 개발했다. 해당 기술을 기반으로 항공 무기체계의 품질관리 효율성을 높이고 장비 가동률을 향상시키겠다는 목표다.

    KAI는 지난 4일 경남 사천 본사 회전익동에서 기품원과 공동으로 '회전익항공기 결함 예측 AI 모델 개발 발표회'를 개최했다고 5일 밝혔다. 

    이번 행사에는 장인기 기품원 항공센터장, KAI 김형수 품질보증실장, 이정우 품질경영실장 등 관계자들이 참석했다.

    이번 연구는 지난 6월부터 약 5개월 동안 진행됐다. KAI와 기품원은 항공기 생산품질 데이터를 기반으로 결함 예측 AI 모델을 개발하고 상호 검증을 통해 정합성을 입증했다. 이를 통해 전 주기 품질데이터를 수집·분석·시각화하는 체계를 구축했으며, 품질 수준을 정량적으로 나타내는 지표도 도출했다.

    KAI 관계자는 “이번 연구를 통해 현장 품질 데이터를 AI 기술에 접목해 실질적 활용 가능성을 확인했다”며 “양산 항공기에 적용하면 품질결함 발생률을 낮추고 품질관리 속도를 높일 수 있을 것”이라고 말했다.

    기품원 관계자 역시 “AI 기반 품질 예측기술이 군수·항공 분야 전반으로 확산될 수 있도록 연구를 지속할 계획”이라며 “민·관 협력 품질관리 체계의 선순환 모델을 정착시켜 나가겠다”고 밝혔다.

    이번에 개발된 AI 결함 예측 모델은 기존 전수검사 중심의 품질관리 방식에서 벗어나 축적된 데이터를 학습해 결함 가능성을 사전에 예측한다는 점에서 차별화된다. 불량률을 줄이고, 검사 공정을 단축할 수 있을 것으로 기대된다. 

    KAI와 기품원은 향후 이 기술을 전투기·무인기·위성 등 다양한 무기체계로 확대 적용할 계획이다.