세명대학교 컴퓨터학부 4학년에 재학 중인 신재광(왼쪽)씨와 컴퓨터학부 이수안 교수.
ⓒ세명대
[충북일보] 세명대학교 컴퓨터학부 4학년에 재학 중인 신재광씨가 제1저자로, 컴퓨터학부 이수안 교수가 교신저자로 참여해 'Robust and Lightweight Deep Learning Model for Industrial Fault Diagnosis in Low-Quality and Noisy Data'라는 제목으로 논문을 SCI급 저널 Electronics의 Special Issue 'Application Research Using AI, IoT, HCI, and Big Data Technologies'에 게재했다.
최근 AI(인공지능) 기술이 발전해가면서 많은 산업에 적용되고 있는데 이 논문은 실제 공장에서 사용하는 기계의 소리를 통해 고장을 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 구성했다고 한다.
기존에도 산업용 기계 오작동 조사와 검사를 위한 연구가 있었지만 본 연구는 기존 연구와 다르게 실제 공장에서도 사용할 수 있게 딥러닝 모델의 경량화와 견고성을 중점으로 두고 연구됐다.
공장 소리에 신호 대 잡음비(SNR)를 포함하더라도 고장을 잘 탐지하고 AIoT 장비에서 동작할 수 있도록 경량화된 딥러닝 모델을 적용할 수 있다.
연구 결과를 이용해 많은 산업과 제조 공장 등에서 기계의 고장을 초기에 발견해 큰 손해를 막을 수 있을 것이라 예상된다.
이번 연구는 세명대 컴퓨터학부 데이터지능 연구실(Data Intelligence Lab, 지도교수 이수안)에서 진행됐으며 교육부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 지자체-대학 협력기반 지역혁신 사업의 지원으로 수행됐다.
제천 / 이형수기자