- 전국 산·학·연 80개 팀 259명 참가…실제 산업데이터 기반 AI-PHM 기술력 인정 -

<우측 조한결 박사과정생>

한국기계연구원(기계연)과 한국PHM학회가 공동 개최한 「2026 KSPHM-KIMM 기계데이터 챌린지」에서 동국대학교 WISE캠퍼스(총장 류완하) 대학원 정보통신공학과 반상우 교수 연구실의 BRIDGE팀이 최우수상을 수상했다. BRIDGE팀은 조한결(박사과정, 팀장)과 DAI MIAO(박사과정)로 구성됐다.

올해로 2회를 맞은 이번 챌린지는 기계연이 보유한 실제 산업 데이터를 활용해 인공지능(AI) 기반 예측진단(PHM) 기술의 성능과 활용 가능성을 검증하는 전국 규모의 데이터 경진대회다.

참가자들은 산업 현장에서 수집된 베어링 열화 데이터를 활용해 잔여수명(Remaining Useful Life, RUL)을 예측하는 딥러닝 기반 인공지능 알고리즘을 개발하며 기술력을 겨뤘다.

이번 대회에는 전국 80개 팀, 259명이 참가했으며, 서울대학교, 포항공과대학교, 한국과학기술원, 광주과학기술원 등 대학을 비롯해 한국전자통신연구원(ETRI), HD한국조선해양, 현대자동차, 일진글로벌 등 산업계와 연구기관이 함께 참여했다. 산·학·연 참가팀들은 실제 산업 데이터를 기반으로 다양한 AI 기반 잔여수명 예측 기술을 제안하며 기술 경쟁을 펼쳤다.

BRIDGE는 이번 챌린지에 참가한 팀명으로, Bearing Remaining-life Inference & Degradation Growth Estimator의 약자이다. 팀명에는 베어링의 상태를 진단하고 열화 과정을 분석해 잔여수명을 예측하고자 하는 연구실의 목표를 담고 있다.

BRIDGE팀은 데이터 기반 인공지능과 베어링의 열화 추세를 함께 반영한 하이브리드 잔여수명 예측 기법을 제안했다. 특히 운전 조건이 지속적으로 변화하는 환경에서도 안정적인 예측 성능을 확보하고 실제 산업 현장 적용 가능성을 높였다는 점에서 기술적 완성도를 인정받았다.

조한결 박사과정생은 "이번 챌린지는 연구실에서 개발한 기술을 실제 산업 데이터를 통해 객관적으로 검증할 수 있었던 매우 의미 있는 기회였다"며 "예상과 다른 결과가 나올 때마다 원인을 분석하고 개선하는 과정을 반복했던 경험이 좋은 성과로 이어졌다. 앞으로도 산업 현장에서 활용 가능한 AI 기반 예지보전 기술 개발을 위해 지속적으로 연구해 나가겠다"고 말했다.

반상우 동국대 WISE 정보통신공학과 교수는 "잔여수명 예측은 모든 산업 분야의 중요한 이슈이면서 해결이 쉽지 않은 분야이다. 이번 결과는 어려운 챌린지에 도전하여 우수한 성과를 거둔 박사과정학생들의 열정과 노력의 결실이라고 생각한다. 또한, 이번 성과는 학생들이 연구실에서 꾸준히 수행해 온 연구가 실제 산업 데이터를 통해 경쟁력을 인정받았다는 점에서 큰 의미가 있다"며 "전국의 대학뿐 아니라 산업계와 연구기관이 함께한 무대에서 연구 역량을 인정받은 만큼 앞으로도 인공지능과 산업 도메인 지식을 융합한 AI-PHM 연구를 지속하고, 산업 현장에서 활용 가능한 예지보전 핵심기술 개발과 우수 연구인재 양성에 힘쓰겠다"고 밝혔다.

이번 대회에서는 동국대학교 WISE캠퍼스 대학원 정보통신공학과 출신 연구진의 활약도 함께 주목받았다. 동국대학교 대학원 졸업생인 유유빈 박사(현 한국전자통신연구원, ETRI)가 이끄는 EHEI팀이 대상을 수상하며, 동국대학교에서 축적된 AI-PHM 연구 역량이 학계와 정부출연연구기관으로 확산되어 우수한 성과로 이어지고 있음을 보여주었다.

유유빈 박사는 "이번 대회는 실제 산업 데이터를 기반으로 연구 성과를 객관적으로 검증할 수 있었던 매우 의미 있는 무대였다"며 "대회에 참가하기 전에는 연구실 후배들이 함께 참가한 줄 몰랐는데, 현장에서 만나 같은 주제로 선의의 경쟁을 펼칠 수 있어 더욱 뜻깊고 재미있는 경험이었다. 각자의 위치에서 최선을 다한 결과 좋은 성과를 거두게 되어 기쁘며, 후배들의 최우수상 수상도 진심으로 축하한다. 앞으로도 서로 좋은 자극을 주고받으며 AI 기반 예지보전 기술 발전에 함께 기여할 수 있기를 기대한다"고 말했다.

이번 수상을 계기로 반상우 교수 연구팀은 AI 기반 예측진단(PHM) 기술을 더욱 고도화하고, 다양한 산업 환경에서 활용 가능한 잔여수명 예측 기술 개발을 지속해 스마트 제조와 피지컬 AI 시대를 선도하는 예지보전 핵심기술 확보에 박차를 가할 계획이다.