AI 기반 기계진단 기술 겨룬 ‘기계데이터 챌린지’

AI 기술을 활용한 기계 예지진단 기술 경진대회가 산업계의 관심 속에 마무리됐다. 실증 데이터를 바탕으로 한 예측 알고리즘 성능을 겨룬 ‘기계데이터 챌린지’에서는 총 61개 팀, 171명이 참가해 기술력을 겨뤘고, 대상은 한국항공대학교 팀에게 돌아갔다.

한국기계연구원은 한국PHM학회와 공동으로 ‘KSPHM-KIMM 기계데이터 챌린지’를 개최했다고 밝혔다. 이번 대회는 6월 24일 제주 부영호텔에서 열린 ‘PHM Korea 2025 정기 학술대회’ 특별 세션과 연계돼 본선 심사와 시상식이 진행됐다.

챌린지에는 산업 현장에서 수집된 베어링 진동, 고장 이력, 운전 조건 등의 데이터를 활용해 고장 예지 및 잔여수명 예측 알고리즘을 개발하고, 그 정확도와 창의성을 평가하는 방식이 도입됐다. 단순 분석 기술을 넘어 실제 적용 가능성과 문제 해결 능력까지 함께 검증했다는 점에서 기존 경진대회와 차별화된다.

4월 22일부터 참가 접수를 시작한 이번 대회에는 산학연 소속 61개 팀, 171명이 참여했다. 6월 3일 예선 통과 팀이 발표된 뒤, 본선은 PHM Korea 현장에서 실시간 발표 및 심사로 진행됐다.

최종 심사 결과, 대상은 한국항공대학교 SSbearing 팀(대표 백현진)이 수상했다. 데이터 기반 문제 정의와 알고리즘의 실용성 측면에서 높은 점수를 받았다. 최우수상은 한국공학대학교 AML 팀(대표 이주훈), 우수상은 아주대학교 오토메카닉 팀(대표 소상연), 장려상은 홍익대학교 NBD 팀(대표 문현율)이 각각 수상했다.

챌린지 운영은 아주대학교가 맡았으며, 데이터는 한국기계연구원이 제공했다. 한국기계연구원 DX전략연구단 선경호 데이터플랫폼연구팀장은 “실제 산업 데이터를 활용한 실전형 AI 알고리즘 개발 기회를 제공해 기술 실증과 교류를 동시에 이끌어냈다”고 말했다.

류석현 한국기계연구원 원장은 시상식에서 “AI 기반 예지진단(PHM) 기술은 자율제조의 핵심이며, 그 시작은 신뢰할 수 있는 양질의 데이터에 있다”며 “기계데이터 플랫폼을 기반으로 산업 현장에 AI 기술이 실제 적용될 수 있도록 생태계 확산에 힘쓰겠다”고 밝혔다.