[넷 챌린지 캠프 시즌8] 연세대, MEC·AI 적용 공병분류 시스템 개발

연세대 로고
연세대 로고

연세대 김성륜 전기전자공학부 교수 연구팀은 KOREN 인프라를 이용해 클라우드 서버를 활용한 모바일에지컴퓨팅(MEC) 기반 분산학습을 통한 인공지능(AI) 딥러닝 모델 학습을 실증했다.

대선주조에 구축한 테스트베드를 활용해 다중 장치에서 엔드투엔드(End-to-End) 공병 분류 시스템을 적용했다. AI 알고리즘과 시스템 고도화를 통해 안정화와 상용화를 위한 실증을 진행했다.

딥러닝 모델 학습은 고성능 컴퓨팅 자원을 필요로 하지만 공장 내 비용 부담과 공간 제약이 발생한다. 클라우드 기반 분산학습을 통해 공장 내 컴퓨팅 자원 설치에 따른 비용 부담을 감소시키고자 했다.

스플릿 러닝(Split Learning) 기법을 활용, 공장에서 원본 데이터를 일부 처리 후 중간 산출물을 서버로 전송했다. 클라우드 학습에서 발생하는 원본 데이터 유출 위험성을 감소시켰다. 페더레이티드 러닝(Federated Learning)을 통해 공장 내에서 다중장치를 사용해 모델을 학습하고 모델 파라미터를 공유해 향상된 글로벌 모델을 도출했다.

공병 분류 시스템 AI 모델의 정확도를 향상하고 시스템 결과물을 모니터링하는 프로그램을 개발해 공장의 데이터 활용도를 높이고자 했다. 공병 박스 입고에 따라 분류 시스템이 실시간으로 가동되고 분류 결과를 모니터링 시스템에서 확인할 수 있도록 한다.

통신과 인공지능(AI), 공장 인프라를 결합하는 스마트공장 기술 모델을 제시했다.

공장 프로세스 자동화를 통해 노동자 부담을 덜고 물류 통계 데이터를 자동화 시스템으로 수집해 경영효율을 향상시킬 것으로 기대된다.

박지성기자 jisung@etnews.com