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AI가 기계 고장 예측한다

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AI가 기계 고장 예측한다

2019.07.02 13:51
선경호 한국기계연구원 기계시스템안전연구본부 책임연구원 연구팀이 AI가 운전 중인 기계설비 영상을 기반으로 기계의 고장여부를 알아내는 기술을 개발했다. 기계연 제공
선경호 한국기계연구원 기계시스템안전연구본부 책임연구원 연구팀이 AI가 운전 중인 기계설비 영상을 기반으로 기계의 고장여부를 알아내는 기술을 개발했다. 기계연 제공

인공지능(AI)을 통해 운전 중인 기계설비의 이상 징후를 파악하는 기술이 개발됐다. 사람이 투입되기 어려운 위험한 산업 현장에 활용될 것으로 기대를 모은다.


한국기계연구원은 선경호 기계시스템안전연구본부 책임연구원 연구팀이 AI가 운전 중인 기계설비 영상을 기반으로 기계의 고장여부를 알아내는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다.


기계설비의 상태를 분석하기 위해서는 여러 개의 진동 센서를 사용해 신호를 측정해야 한다. 그런 다음 전문가가 수집된 신호를 분석하고 판단하는 과정을 거쳐야 한다는 단점이 있다. 


연구팀은 이런 단점을 해결하기 위해 AI가 접목된 기계설비 상태 분석 기술을 개발했다. 우선 카메라가 전자회로 기판을 반복 촬영하도록 했다. 그런 다음 AI를 촬영된 기계 가동 영상을 학습시켰다. 이를 통해 기계장비에서 발생하는 진동을 분석하고 연결이 잘못되어 있거나 제품 표면의 라벨이 올바른 위치에 붙어있지 않는 것과 같은 이상 징후를 발견할 수 있도록 했다.


연구팀이 냉각수 급수펌프 진동 영상을 촬영해 이상 징후를 분석한 결과, 정상과 비정상의 이상 진동을 100% 정확하게 파악하는 것으로 나타났다. 연구팀은 “’영상 학습을 통한 기계 진단시스템 및 이를 이용한 기계 진단방법’ 특허도 출원했다”며 “향후 진동이 발생하는 다양한 기계설비에 대해 영상 정보를 추가 구축하고 터보기계 등의 보다 복잡한 고장 현상을 진단할 수 있도록 발전시켜갈 계획”이라고 말했다.


선 연구원은 “플랜트 산업의 핵심인 펌프, 압축기 및 배관과 같이 진동이 발생하는 모든 기계설비 진단에 활용할 수 있을 것”이라며 “카메라 한 대로 안전진단을 하면 경제적일 뿐 아니라 사람이 투입되기 어려운 위험한 산업 현장에서도 보다 안전한 기계설비 운용이 가능해질 것”이라고 밝혔다.
 

윗줄 사진 왼쪽은 펌프가 정상적으로 작동하는 영상이다. 오른쪽은 왼쪽과 다른 이상 진동이 포착된 영상이다. 육안으로는 차이를 구분할 수 없다. 머신 비전으로 두 영상을 비교하면 아래 그림처럼 진동이 강하게 나타나는 부분의 색이 바뀌어 표시된다. 기계연 제공
윗줄 사진 왼쪽은 펌프가 정상적으로 작동하는 영상이다. 오른쪽은 왼쪽과 다른 이상 진동이 포착된 영상이다. 육안으로는 차이를 구분할 수 없다. 머신 비전으로 두 영상을 비교하면 아래 그림처럼 진동이 강하게 나타나는 부분의 색이 바뀌어 표시된다. 기계연 제공

 

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