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[청년발언대]산업수학 모델로 스마트팩토리의 불량을 낮출 수 있다?

 

【 청년일보 】 스마트팩토리? 스마트팩토리란 말을 어디선가 한 번쯤은 들어봤을 것이다. 그렇다면 스마트팩토리는 무엇일까?

 

스마트팩토리란, 설계·개발, 제조 및 유통·물류 등 생산과정에 디지털 자동화 솔루션이 결합된 정보통신기술(ICT)을 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도를 향상시키는 지능형 생산공장을 말한다. 


요즘 들어 실제로 스마트팩토리를 추진하고 코로나19 사태로 인해 스마트팩토리를 운영하고 있는 회사들의 매출이 올라가는 등 '스마트팩토리'란 단어가 주목을 받고 있는 가운데 국가수리과학연구소가 이곳의 제조 공정에서 발생하는 불량 생산품 검출을 위한 이상감지 알고리즘 최적화 산업문제를 해결했다고 한다. 


국가수리과학연구소는 지능형 공장 관련 솔루션 개발 기업으로부터 '로봇 상태 모니터링을 위한 센서 데이터 분석' 산업문제를 의뢰받았다.

 

실제 공장에서 수집 가능한 데이터의 특성상 많은 양의 불량 데이터를 확보하기 어렵기 때문에 해당 기업에서 제조 공정 센터 데이터의 정상 생산품 데이터만을 활용하여 이상을 감지하는 문제를 국가수리과학연구소에 의뢰했다. 


국가수리과학연구소의 연구진은 해당 알고리즘의 수학적 분석을 통해 이상 스코어링에 필요한 연산 과정을 최적화했다. 


새로운 생산품 샘플 데이터의 이상 스코어링을 얻기 위해서는 새로운 데이터를 반영한 변형된 새로운 트리를 만들어야하며 연산 시간이 소요되는데, 이 트리 생성 과정을 생략해 이상 스코어를 구할 수 있는 방법을 찾아 제시했다.

 

또한, 데이터 특징 샘플링을 적용한 이상감지 방법을 제시해 성능이 개선된 빠르고 가벼운 이상감지 모델을 개발했다. 


데이터 특징에 대한 임의적 샘플링을 통해 데이터 사이즈를 줄이고 랜덤 트리를 만드는 방식으로 7배 이상의 속도 향상과 모델의 크기를 줄이는게 성공했다. 가상 데이터 적용 테스트를 통해 해당 데이터 특성 샘플링 방법이 스케일이 작은 차원에서 발생하는 이상을 감지하는데 더 정확도가 높다는 것을 확인했다. 


김민중 국가수리과학연구소 산업수학혁신센터장은 "이번에 연구개발한 알고리즘은 생산 공정뿐만 아니라 다양한 산업분야의 이상감지 문제에도 적용 가능한 기술로서 향후 범용적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다"고 밝혔다. 


산업공학과의 꽃이라고 불리우는 '최적화', '데이터 분석'이기에 나 또한 2학년 2학기에 관련 과목을 수강했었다. 하지만 배울때는 이게 어떻게 우리의 생활, 산업에서 쓰일 수 있는거지? 라며 의문을 가졌었다.

 

하지만 이번 사례로 원래 산업에서 활용되고 있던 데이터 분석을 넘어 최적화를 바탕으로한 산업수학을 이용한 모델로 실제 산업에 이용되고 있다는 것을 알게되었다.

 

앞으로 산업공학과에서 더 많은 것을 배우며 내가 아무렇지 않게 넘겼던 것들, 아니면 몰라서 넘겼던 것들이 산업공학과와 어떻게 연결이 되어있는지 깨달아갔으면 좋겠는 바람이다.

 

 

【 청년서포터즈 3기 이유진 】




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