국가수리과학연구소(소장 정순영)가 스마트 팩토리 제조 공정에서 발생하는 이상을 감지하는 알고리즘 최적화 문제를 해결했다.
다양한 산업 문제 해결을 수행하는 수리연은 지난 1월 스마트 팩토리 솔루션 개발 기업으로부터 '로봇 상태 모니터링을 위한 센서 데이터 분석' 산업문제 해결을 의뢰받았다.
수리연 연구진은 RCF(데이터 셋 내 벼칙 데이터 지점을 감지하는 비지도 알고리즘)를 센서 데이터 OCC 문제에 적용하는 것을 제안했으며, 이를 최적화하기 위한 연구를 진행해왔다.
기존 RCF 알고리즘은 구동 속도가 느리고, 모델 사이즈가 너무 크다는 문제를 갖고 있어 수백개가 넘는 다양한 공정에 적용하기 어려웠다.
이에 연구진은 해당 알고리즘 수학 분석을 통해 연산 과정을 최적화했다. 데이터 특징에 대한 임의 샘플링으로 데이터 사이즈를 줄이고, 랜덤 트리를 만드는 방식으로 7배 이상 속도 향상을 이뤘다. 해당 데이터 특성 샘플링 방법이 스케일이 작은 차원에서 발생하는 이상을 감지하는데 더 정확도가 높다는 것을 확인했다.
해당 기업은 수리연이 제공한 알고리즘을 내년 상반기 내 이상감지 솔루션에 도입 완료할 계획이다. 중소벤처기업부가 구축 중인 인공지능(AI) 중소벤처 제조 플랫폼(KAMP) 시스템에 제조 AI 빅데이터 분석 알고리즘 탑재 추진을 목표로 하고 있다.
김민중 수리연 산업수학혁신센터장은 “이번에 연구개발한 알고리즘은 생산 공정뿐만 아니라 다양한 산업분야의 이상감지 문제에도 적용 가능한 기술로서 향후 범용적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
