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기계설비 고장 한눈에 찾는 'AI 머신 비전' 개발

SW중심사회 YTN사이언스 2019-07-05 217명 읽음

 

[앵커]
AI, 인공지능을 활용해 가동 중인 기계설비의 이상 징후를 한눈에 찾아내는 기술이 개발됐습니다.

 

사람보다 더 정확하고 빠르게 기계장비의 이상을 감지할 수 있는 이른바 '머신 비전' 기술입니다.

 

이정우 기자입니다.

 

[기자]
산업 현장에서 운전 중인 기계 설비는 안전 상태를 분석하고 점검하는 일이 중요합니다.

 

그동안 기계설비 분석을 위해서는 여러 개의 진동 센서로 신호를 측정한 뒤 수집된 신호를 전문가가 분석하고, 판단하는 과정을 거쳐야 했습니다.

 

이러한 복잡한 과정을 생략하고 영상과 데이터 학습만으로 기계 설비 이상 여부를 쉽게 찾을 수 있는 기술이 개발됐습니다.

 

사람의 뇌와 같은 인공 신경망을 이용해 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견하고, 이를 스스로 분석하는 '딥러닝 기술'이 동원됐습니다.

 

[정준하 / 한국기계연구원 시스템다이나믹스연구실 : 사람의 눈으로 찾아낼 수 없는 부분을 카메라 영상을 통해서 딥러닝 기술을 적용하게 하면 충분히 구별해 낼 수 있는 기술입니다.]

 

기계설비를 촬영해 AI가 자율적으로 기계의 고장 여부를 진단하는데 이를 '머신 비전' 기술이라고 부릅니다.

 

기계 장비의 진동을 시각적 이미지로 분석해 이상 징후를 발견하는 원리입니다.

 

복잡한 기계 설비의 이상 여부를 간단하게 분석할 수 있는 이 기술은 진동이 발생하는 기계설비 분야에도 적용이 가능할 것으로 보입니다.

 

기계설비에 대해 영상 정보를 구축하고, 복잡한 고장 유형을 현장에서 진단해낼 수 있도록 발전시켜 나간다는 계획입니다.

 

[선경호 / 한국기계연구원 기계시스템안전연구본부 : 카메라 1대로 영상을 찍어서 바로 분석하면서 사람이 판단하는 게 아니고 인공지능이 판단하기 때문에 훨씬 더 경제적으로 효율적인 방법이 되겠습니다.]

 

인공지능을 도입한 '머신 비전' 기술이 기계설비의 효율적 진단뿐만 아니라 산업현장의 안전성을 높이는 데 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

 

YTN 이정우[leejwoo@ytn.co.kr]입니다.

 

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