본문 바로가기
스마트팩토리에서 AI 역할↑…기술 개발로 난제 해결 중
문근영 기자|mgy0907@kidd.co.kr
페이스북 트위터 카카오스토리 네이버블로그 프린트 PDF 다운로드

스마트팩토리에서 AI 역할↑…기술 개발로 난제 해결 중

LG이노텍, 데이터 확보 및 분류 등에서 성과 보여

기사입력 2022-12-21 14:34:58
페이스북 트위터 카카오스토리 네이버블로그 프린트 PDF 다운로드
스마트팩토리에서 AI 역할↑…기술 개발로 난제 해결 중

[산업일보]
제조 기업은 스마트팩토리 구축을 통해 혁신을 시도하고 있다. 인공지능(AI)을 도입한 검사로 불량품 판별 속도나 정확도를 높이는 게 대표적이다. 시간, 사람, 공간 등의 문제를 AI로 해결하려는 것이다.

현재 제조공정은 인공지능을 통한 검사 무인화로 진입하는 단계에 있다. AI가 제품을 검사한 후 사람이 불량을 수동으로 확인하는 것에서, 검사 전체를 인공지능이 담당하는 수준으로 나아가는 중이다.

제조 기업들은 이 과정에서 여러 난제를 마주하고 있다. 데이터 확보 및 분류, AI 성능 유지 등에서 어려움을 겪고 있어 문제 해결에 열중이다.

모바일, 자동차 등의 핵심 소재‧부품을 개발 및 생산하는 LG이노텍은 관련 기술 개발을 위해 LG생산기술원, LG AI연구원과 협업하고 있다. 일례로 불량 데이터 확보의 어려움은 인공지능이 스스로 가상의 불량 데이터를 생성해 학습하는 방식으로 해결했다.
스마트팩토리에서 AI 역할↑…기술 개발로 난제 해결 중
이상석 LG이노텍 생산기술담당 상무(‘제2회 Industrial AI Forum 웨비나’ 영상 캡처)

이상석 LG이노텍 생산기술담당 상무는 20일 ‘제2회 Industrial AI Forum 웨비나’에서 “현재 생산하고 있는 제품의 특징을 고려해, 발생할 수 있는 불량 형상을 가상으로 만들어 냈다”며 “실제 불량 데이터 없이 인공지능 모델을 구축해 AI 적용기간을 단축했다”고 말했다.

약 120일이 필요했던 AI 적용기간을 85% 단축해 약 2주 정도로 단축했다는 설명이다. 그는 인공지능 모델의 성능도 기존과 같거나 향상됐다고 부연했다.

데이터 분류는 액티브 러닝(Active Learning)을 통해 정확도를 높인 것으로 나타났다. 모든 데이터를 학습하는 게 아니라, AI 모델 구축에 중요한 경계영역 데이터를 선별적으로 학습하는 방식을 통해서다.

이 상무는 “데이터 분류에서 오류 확률이 높은 소량의 데이터를 추출해 AI 모델에 반영했다”며 “기존과 비교해 30%의 데이터만으로 성능을 120% 이상 끌어올렸다”고 했다.

데이터 확보 및 분류에 관한 기술을 개발했으나 인공지능이 학습한 데이터가 모든 데이터를 대변할 수 없다는 문제는 남아있다. 제조공정 조건, 제품 추가 등의 변화로 기존의 AI 성능이 감소하는 측면도 있다.

LG이노텍은 LG AI 연구원과 함께 자동 및 연속 학습이 가능한 기술을 개발해 이 문제를 해결했다. AI 모델의 성능 변화를 감지해, 시스템 기반으로 데이터 정확도와 성능을 유지하는 방식이다.

이 상무는 “엔지니어를 통한 데이터 재학습 없이 AI 모델의 성능을 관리하고 있다”며 “데이터 수집 및 학습을 자동화해 성능 하락을 막을 수 있었다”고 말했다.
다아라 온라인 전시관 GO
산업2부 문근영 기자입니다. 인공지능, 로봇, 환경 등 산업 분야의 중요한 정보를 전달하겠습니다.


0 / 1000
주제와 무관한 악의적인 댓글은 삭제될 수 있습니다.
0 / 1000




추천제품