경북 포항시 한동대학교는 자체 개발한 AI기반 특수강 표면결함 자동분류 시스템이 현대제철 포항공장에 도입됐다고 13일 밝혔다. 

한동대에 따르면 김영근 한동대 기계제어공학부 연구팀과 현대제철 포항공장 봉강생산실은 지역 산학협력 과제로 특수강 표면결함 분류작업을 자동화하는 AI 기반 프로그램을 개발했다. 

이 프로그램은 현재 성능 검증을 마치고 현장적용 단계까지 이르렀다.

특수강 품질관리를 위한 표면흠 결함분류 작업은 그간 고도로 훈련된 현장 전문가들이 도맡아 왔다. 각 결함별 특징을 명확히 정의하기 어려운데다 결함 간 유사한 형태를 보이는 경우가 많아 자동화하기 어렵다는 것이 이유다. 

특히 생산 현장에서 결함 정보가 기재된 라벨링데이터 확보에도 어려움이 있는 만큼 널리 알려진 딥러닝 기법인 지도학습 도입도 쉽지 않은 실정이었다.

이에 김영근 교수 연구팀은 현장의 라벨링 데이터 부족 현상 극복을 위해 공정 시스템 분석을 토대로 하는 도메인 기반 알고리즘과 준지도학습 기법을 융합한 결함분류 자동화 기술 개발에 성공했다. 해당 기술은 현장 검증 단계에서 합격판정을 받아 올해 1월부터 본격적으로 현대제철 포항공장 생산라인에 도입됐다.

이번에 개발된 프로그램은 봉강과정에서 동시 발생한 다종 결함 종류와 점유율 등 세부적인 결함 정보를 제공해 기존보다 높은 제품 품질추적 정밀성을 기대할 수 있게됐다.

결함분류 자동화 기술은 추가적인 기술개발을 통해 향후 확대 적용될 예정이다.    

현대제철 포항공장 김판근 상무는 “문제 해결방법에 고정관념을 탈피한 도전적 과제 수행이었다”며 “Al첨단 기술을 특수강 품질에 접목해 품질을 한 층 더 강화할 수 있는 계기를 마련했다”고 말했다.

김영근 교수는 “이번 공동 연구는 한동대가 지역 산업에 기여를 했다는 점에서 그 의미가 깊다”며 “앞으로도 지속적 연구를 통해 스마트팩토리 기술이 지역 산업 현장에 확대 적용되길 바란다”고 말했다.

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