“연구는 정답을 빨리 찾는 것이 아니라, 실패의 원인을 끝까지 분석하는 과정이라고 생각합니다.”

동국대학교 WISE캠퍼스 대학원 정보통신공학과 조한결 박사과정생은 이러한 연구 철학으로 전국 규모의 AI 경진대회에서 최고의 성과를 거뒀다.
조한결 박사과정생은 반상우 교수 연구실의 BRIDGE(Bearing Remaining-life Inference & Degradation Growth Estimator) 팀의 팀장으로 한국기계연구원과 한국PHM학회가 공동 개최한 「2026 KSPHM-KIMM 기계데이터 챌린지」에서 최우수상을 수상했다.

< 기계연구원 류석현 원장과 조한결 박사과정생 >

이번 대회에는 전국 80개 팀, 259명이 참가했으며, 서울대학교와 포항공과대학교, 한국과학기술원(KAIST), 광주과학기술원(GIST)을 비롯해 한국전자통신연구원(ETRI), 현대자동차, HD한국조선해양 등 대학과 기업, 연구기관이 함께 참여해 AI 기반 예측진단(PHM) 기술력을 겨뤘다.
이번 대회는 실제 산업 현장의 기계 데이터를 기반으로 AI 예측 모델의 성능을 평가하는 데이터 챌린지로, 대학과 기업, 연구기관이 함께 참여한 치열한 경쟁 속에서 거둔 이번 최우수상은 더욱 의미 있는 성과다.

“연구실에서 개발한 기술이 실제 산업 데이터에서도 통할지 검증해 보고 싶었습니다”

조한결 박사과정생이 이번 챌린지 대회에 참가한 이유는 단순히 수상을 목표로 했기 때문만은 아니었다.
“저희는 반상우 교수 연구실에서 베어링 상태진단과 잔여수명 예측을 연구하고 있으며, 이번 대회에는 BRIDGE(Bearing Remaining-life Inference & Degradation Growth Estimator)​라는 팀으로 참가했습니다. 이번 챌린지에 참가한 가장 큰 이유는 연구실에서 개발한 알고리즘과 분석 기법이 실제 산업 데이터에서도 경쟁력을 가질 수 있는지 직접 검증해 보고 싶었습니다.”
연구실에서 좋은 성능을 보이는 기술이라도 실제 산업 데이터에서는 예상과 다른 결과가 나오는 경우가 많습니다.
“이번 대회를 통해 연구실에서 얻은 성과가 실제 설비 데이터에서도 유효한지 확인하고, 연구의 강점과 한계를 객관적으로 분석할 수 있었습니다. 앞으로 연구를 더욱 발전시켜 나가는 데에도 매우 의미 있는 경험이었다고 생각합니다.”

< 학술대회에서 챌린지 발표하는 조한결 박사과정생 모습 >

“현재보다 미래를 예측하는 AI를 만들었습니다”

BRIDGE팀이 개발한 기술의 핵심은 현재 상태를 진단하는 데 그치지 않고 앞으로 열화가 얼마나 빠르게 진행될지를 예측해 잔여수명을 추정하는 데 있다.
“베어링의 상태를 보여주는 다양한 신호와 시간에 따른 변화 과정을 함께 분석했습니다. 또한 AI 모델의 예측 결과에 열화 추세 분석을 함께 반영하는 하이브리드 구조를 적용해 보다 안정적인 예측이 가능하도록 했습니다.” 
즉, ‘지금 상태가 어떠한가’를 넘어  ’앞으로 얼마나 더 사용할 수 있는가’를 예측하는 것이 연구의 핵심이다.
이러한 기술은 모터와 펌프, 압축기 등 다양한 산업 설비에서 고장을 미리 예측하고 적절한 유지보수 시점을 결정하는 데 활용될 수 있다.
조한결 박사과정생은 “앞으로 다양한 운전 환경에서도 기술의 신뢰성을 검증해 나간다면 스마트팩토리와 예지보전 시스템에서 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대합니다.”고 말했다.

“좋은 연구는 실패를 그냥 지나치지 않습니다”

대회를 준비하는 과정은 결코 순탄하지 않았다. 여러 방법을 시도했지만 기대했던 성능이 나오지 않았고, 오히려 결과가 더 나빠지는 경우도 반복됐다. 대회가 가까워질수록 지도교수인 반상우 교수도 결과를 걱정할 정도였다.
하지만 조한결 박사과정생은 그 시간을 연구에서 가장 중요한 과정이었다고 돌아봤다.
“좋은 결과가 나오지 않을 때마다 팀원들과 함께 원인을 분석하고 다양한 방법을 다시 검토했습니다. 실패를 단순한 시행착오로 넘기지 않고, 왜 이런 결과가 나왔는지 끝까지 고민하며 개선 방향을 찾기 위해 노력했습니다.”
이어 “‘어떻게 하면 이 문제를 더 잘 해결할 수 있을까?’라는 질문을 끊임없이 던지며 팀원들과 다양한 방법을 비교하고 검증했던 과정이 결국 이번 최우수상으로 이어졌다고 생각합니다.”라고 말했다.

< 기계연구원과 인터뷰하는 조한결 박사과정생 모습 > 

“WISE캠퍼스 연구환경이 도전의 원동력이었습니다”

조한결 박사과정생은 동국대학교 WISE캠퍼스 대학원의 가장 큰 장점으로 자유로운 연구 분위기와 실용 중심의 연구 문화를 꼽았다.
“반상우 교수님 연구실에서는 학생들이 스스로 문제를 정의하고 해결해 나가는 연구를 많이 수행합니다. 저 역시 연구를 진행하면서 다양한 아이디어를 직접 검증하고 시행착오를 반복하며 연구를 주도적으로 수행할 수 있었고, 이러한 경험이 이번 대회에서도 새로운 문제를 해결하는 데 큰 도움이 되었습니다.”
또한 연구실에서 오랫동안 축적해 온 베어링 상태진단과 잔여수명 예측 연구 경험은 이번 대회에서 기술을 개발하고 성과를 거두는 데 중요한 밑거름이 됐다.

“스마트 제조와 피지컬 AI 시대를 이끄는 연구자가 되고 싶습니다”

조한결 박사과정생은 앞으로도 학문적 가치와 산업적 활용성을 모두 갖춘 연구를 이어가고 싶다고 말했다.
“AI 기반 예지보전 기술은 스마트 제조와 피지컬 AI 시대를 이끌어 갈 핵심 기술이라고 생각합니다. 앞으로도 새로운 기술을 제안해 학계에 기여할 수 있는 연구를 수행하는 동시에, 실제 산업 현장에서 활용될 수 있는 인공지능 기술을 개발해 우리나라 제조 산업의 경쟁력 향상에도 기여하는 연구자가 되고 싶습니다.” 

후배들에게 전하는 한마디

“연구를 하다 보면 기대했던 결과가 나오지 않는 경우가 훨씬 많습니다. 그렇다고 쉽게 포기하기보다 왜 그런 결과가 나왔는지 끝까지 고민하고 해결하려는 과정이 결국 연구자의 경쟁력이 된다고 생각합니다.

후배들도 조급해하지 말고 자신이 연구하고 싶은 분야가 있다면 끝까지 꾸준히 노력했으면 좋겠습니다. 그 과정에서 쌓인 경험은 결국 자신의 가장 큰 자산이 될 것입니다”

“동국대학교 WISE캠퍼스에는 학생들이 마음껏 연구하고 새로운 기술에 도전할 수 있는 좋은 환경이 마련되어 있습니다. 그 기회를 적극적으로 활용해 학교 안에만 머무르기보다 다양한 연구와 외부 활동에도 도전해 보길 바랍니다. 꾸준히 노력하다 보면 언젠가는 자신이 목표한 자리에서 좋은 연구를 하고 있는 자신을 만나게 될 것이라고 생각합니다.”