한국기계연구원이 IoT(사물인터넷), 빅데이터 및 AI 기반 고장 예측기술 사용화를 통해 국방, 공공, 산업 등 다양한 분야에서 설비 및 구조물 상태를 감시하고, 고장을 사전에 진단·예방하는 등 맹활약을 펼치고 있다.

기계연은 최근 시스템다이나믹스연구실 선경호 책임연구원이 AI를 활용한 건전성 관리 및 예측 기술(PHM, Prognostics and Health Management) 기술을 개발하고, 이를 국방부터 산업, 공공안전 분야까지 폭넓게 적용해 우리 삶을 안전하게 만들기 위해 사업화에 앞장 서고 있다고 밝혔다.

기계연이 개발한 건전성 관리 및 예측 기술(PHM)은 IoT(사물인터넷), 빅데이터 및 AI를 기반으로 설비와 구조물의 상태를 감시하고 고장을 사전에 진단하여 예방하는 기술이다.

AI를 활용한 PHM 기술은 대표적인 다소비 설비인 펌프 및 전동기 시스템에서 발생하는 진동 신호를 분석하고 학습해 설비의 고장을 사전에 감지하고 예방할 수 있는 기술이다. 기계가 동작할 때 발생하는 진동 신호를 분석하면 설비의 고장 징후를 빠르게 확인할 수 있다.

뿐만 아니라, AI 및 딥러닝 기술과 접목하면 복잡한 기계의 고장 부위를 정확하고 신속하게 찾아낼 수 있다.

주요 성과 사례를 살펴보면 우선 우리 군의 신속한 전투태세를 지원했다.

대한민국 해군 함정이 정비를 위해 부대 정비창 건선거(乾船渠)에 도착하고 육상 정비를 위해 건선거 내 바닷물을 배수한다. 이때 배수펌프에 평소와 다른 진동이 감지되자 AI(인공지능) 기반 예측진단 기술이 센서로 이를 감지하고 조기에 경보를 발동한다. 고장으로 발생할 수 있는 정비 지연 상황을 예방하고 신속한 전투태세를 갖출 수 있도록 효율적으로 관리할 수 있게 해준다. 기계연은 지난 4월 대한민국 해군 군수사령부의 정비창에 운용 중인 700㎾ 배수펌프 4기에 상태감시와 진단을 위한 S/W를 공급했다.

또한 안정적인 수돗물 공급 환경을 조성했다.

정수 및 하수처리장의 핵심 설비인 송수 펌프는 물을 순환하고 공급하기 위한 기계장치다. AI 기반 예측진단 기술은 송수 펌프에서 발생하는 이상 진동을 고장의 징후로 판단하고 조기에 이를 감지한다. 공급 차질 등의 사고를 사전에 예방하여 안정적인 물 공급과 하수처리를 가능하게 한다. 기계연은 지난 6월 설비진단 전문기업 ㈜에이티지에 ‘인공지능 기반 상태감시 및 예측진단 기술’을 이전하고 정수·하수처리장 및 다양한 산업현장에 해당 기술 적용을 지원하기로 했다. 국내 수도 설비 스마트화를 위해 AI 기반 예측진단 기술이 적용된다면 더욱 효율적인 물관리가 이뤄질 것으로 기대된다.

깨끗한 지하철 역사 공기 질 확보에도 기여했다.

공조 설비는 지하철 역사 내 공기의 순환과 정화를 담당하는 기계장치로, 지하철 역사 설비의 핵심으로 꼽힌다. 공조기를 구동하는 전동기에 고장이 발생하면 역사 내 공기 질이 나빠져 시민의 건강을 위협할 수 있다. 기계연은 전동기에 진동과 전류를 측정하는 IoT 센서를 설치하고 확보한 빅데이터를 AI로 학습해 자율 진단할 수 있는 기술을 개발하고, 지난 2월 대전시 및 대전도시철도공사와 협력해 인공지능 기반 진단 기술을 대전 지하철 대전역과 시청역, 갑천역에 적용했다.

선경호 기계연 책임연구원은 “수많은 기계설비의 빅데이터와 AI 기술이 만나 더욱 빠르고 정확하며 효과적인 안전 진단이 가능할 것으로 기대한다”며 “하루빨리 실제 현장을 중심으로 이러한 기술이 확산되어 최근 잇따르고 있는 건축물과 플랜트의 사고 소식이 없는 안전한 우리 삶을 만들기 위해 노력하겠다”고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받은 연구원 기본사업 ‘인공지능 기반 기계시스템 예측진단 및 사고대응 기술’의 일환으로 수행됐다.