이재길 K토토사이트 콬ST 교수 연구팀 개발

K토토사이트 콬ST 전산학부 이재길(오른쪽) 교수와 나지혜 박사 [K토토사이트 콬ST 제공]
K토토사이트 콬ST 전산학부 이재길(오른쪽) 교수와 나지혜 박사 [K토토사이트 콬ST 제공]

최근 스마트팩토리의 제조 현장에서는 인공지능(토토사이트 콬) 센서 데이터를 활용한 불량 탐지 시스템 도입이 활발히 이뤄지고 있다. 그러나 기계 교체나 온도·압력·속도 변화 등으로 제조 공정이 바뀌면 기존 토토사이트 콬 모델은 새로운 상황을 제대로 이해하지 못해 성능이 급격히 저하됐다.

K토토사이트 콬ST는 이재길 전산학부 교수 연구팀이 제조 공정이나 설비가 바뀌어도 기존 토토사이트 콬 모델을 추가적인 불량 레이블링 없이 활용할 수 있는 새로운 ‘시계열 도메인 적응’기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

시계열 도메인 적응 기술은 시간에 따라 변하는 데이터(온도 변화, 기계 진동, 전력 사용량, 센서 신호 등)를 다루는 토토사이트 콬 모델이 훈련받은 환경(도메인)과 실제 적용 환경이 달라져도 추가 학습 없이 안정적으로 성능을 유지하도록 돕는 기술이다.

연구팀은 환경 변화에 혼란을 일으키는 토토사이트 콬 모델이 가지는 문제의 핵심이 단순히 데이터 분포 차이뿐만 아니라 불량 발생 패턴(레이블 분포) 자체가 바뀌는 현상에 있다는 점에 주목했다. 예를 들어, 반도체 웨이퍼 공정에서 환형 불량과 스크래치 불량의 비율이 설비 변경으로 인해 바뀔 수 있다.

연구팀은 새로운 공정의 센서 데이터를 추세·비추세·주파수, 세 가지 성분으로 분해하여 각각의 특성을 파악하는 방법을 개발했다. 마치 사람이 기계 소리의 높낮이, 진동 패턴, 주기적 변화를 종합해서 이상 징후를 감지하는 것처럼, 토토사이트 콬도 다각도로 데이터를 분석하도록 했다.

즉 기존 모델이 예측한 결과를 새로운 토토사이트 콬의 데이터 군집 정보와 비교해 자동으로 예측값을 보정하는 방식을 적용한 ‘TA4LS’ 기술을 개발했다. 이를 통해 기존 토토사이트 콬의 불량 발생 패턴에 편향된 예측을 새로운 토토사이트 콬에 맞게 정확히 조정할 수 있다.

특히 이 기술은 별도의 복잡한 개발 없이도 기존의 토토사이트 콬에 끼워 넣는 추가 부품(플러그인 모듈)처럼 쉽게 결합할 수 있어 실용성이 높다. 즉 현재 사용하고 있는 토토사이트 콬 기술에 구애받지 않고 간단한 추가 절차만 거치면 바로 적용할 수 있다.

특히 공정이 바뀌어 레이블 분포(불량 발생 패턴 등) 차이가 큰 경우에서도 토토사이트 콬가 이를 스스로 보정해 판별하는 성능 개선 효과가 두드러짐을 보였다. 이러한 결과는 스마트팩토리의 주요 장점인 여러 종류 제품을 소량 생산하는 환경에서 불량 없이 더욱 효과적으로 사용될 수 있음을 입증했다.

이 교수는 “제조업에서 인공지능 도입의 가장 큰 걸림돌이던 토토사이트 콬 변경 시 재훈련 문제를 해결한 기술이며, 실용화되면 유지 비용 감소와 불량 탐지율 개선을 통해서 스마트팩토리 확산에 큰 기여를 할 것”이라고 말했다.

이번 연구 결과는 최근 열린 인공지능과 데이터 분야 국제 학회 ‘지식발견 및 데이터마이닝학회(ACM SIGKDD) 2025’에서 발표됐다.

구본혁 기자


nbgkoo@heraldcorp.com