소리 데이터와 인공지능으로 이뤄지는 스마트 제조

[산업일보]
산업 현장 작업자들이 장비의 상태를 ‘소리’로 판단하는 것에 착안, 소리 데이터와 인공지능을 활용한 스마트 제조에 대한 연구가 이뤄지고 있다.


5일 온라인을 통해 진행한 ‘2022년 글로벌 신산업 신기술 세미나 제8차 – 스마트제조/디지털트윈/AI’에서는 미국의 퍼듀 대학에서 교수로 재직 중인 전병국 박사가 ‘디지털트윈과 인공지능 기반의 스마트제조’를 주제로 발표했다.

전병국 박사는 “스마트 제조(Manufacturing)는 전기 공급, 생산, 물류 분포까지 광범위한 분야를 포괄한다”며 “이 모든 부분의 데이터를 수집하고, 공정의 처음부터 끝까지 어떤 상황이 발생하는지 알아내기 위한 노력들이 많이 나타나고 있다”고 말문을 열었다.

그 중 생산 공장의 스마트 제조는 스마트 팩토리를 의미한다. 생산 공정 중 발생하는 상황에 대한 데이터 수집을 하고, 공정 최적화를 위해 문제가 발생 시 바로 대응이 가능한 것이 스마트 팩토리다.

각 기계들 간 데이터를 주고 받을 수 있고, 장비 간의 커뮤니케이션을 통해 장비의 고장이나 수명, 공구의 파손 등 여러 부분을 감지할 수 있어야 한다. 이를 위한 방법으로는 센서를 사용한 모니터링이나, 디지털 트윈을 활용해 시뮬레이션을 하는 방식 등이 활용되고 있다는 것이 전병국 박사의 설명이다.


실제로 센서와 인공지능을 기반으로 한 모니터링 기술을 연구하고 있는 전 박사는 “장비가 센서를 통해 스스로 모니터링을 하고, 시뮬레이션을 통해 데이터를 바꿔 셀프 학습이 가능하게끔 하는 것이 목적”이라며, 표준화한 데이터 커뮤니케이션 프로토콜을 사용해 커뮤니케이션을 하면서 머신러닝 모델을 개발하는 노력을 하고 있다고 밝혔다.

특히, 전 박사는 진동, 온도, 비전, 전류 등 산업 현장에 적용할 수 있는 다양한 센서가 있지만, 소리 데이터에 초점을 맞췄다. 현장 작업자들이 장비가 가동하는 소리만 듣고도 기기의 문제점을 파악하는 점에 착안한 것이다.

또한, 외부의 다른 소리 때문에 일반적으로는 들리지 않지만, 청진기를 사용하면 몸에서 나는 미세한 소리를 들을 수 있는 원리를 응용해 사운드 센서를 개발했다. 사운드 센서를 기기에 부착하면 몸체를 통해 전달되는 소리 데이터를 확보하고, 인공지능이 소리를 분석해 작업 현장을 모니터링하는 방식이다.

전 박사는 “마모가 없는 새 공구를 가지고 가공할 때의 소리와 마모가 된 공구를 가지고 가공할 때의 소리를 인공지능을 사용하면 98% 이상 예측할 수 있다”며 “강화학습을 통해 가공 최적 경로 생성 등도 가능하다”고 말했다.