공정 최적화, 제조 노하우 전수하는 AI… 은퇴한 베테랑 자리 채운다

유승화 카이스트 기계공학부 교수 연구팀
현장 난제 해결하는 제조AI 전환 기술 개발

유승화 카이스트 기계공학과 교수 연구팀이 만든 제조 인공지능(AI) 시스템 중 하나인 '에이전트(IM-Chat)'가 작동하고 있는 화면. 카이스트 제공

국내 연구진이 플라스틱 제조 공정을 스스로 최적화하고 전문 지식을 쉽게 전수할 수 있는 인공지능(AI) 시스템을 개발했다. 고숙련자가 지닌 경험에 의존해 양질의 제품을 생산하는 기존 구조에서 벗어나 초보자도 AI의 도움으로 높은 품질을 낼 수 있는 공정을 구현한 것이다.

유승화 한국과학기술원(KAIST·카이스트) 기계공학과 교수 연구팀은 실제 공장에서 수개월간 수집한 데이터와 AI 기술을 결합해 목표 품질에 맞게 최적 공정을 역설계하는 생성형 AI 엔진을 만들었다고 22일 밝혔다. 이 연구 성과는 올해 4월과 12월 공학·산업 분야 국제학술지 '저널 오브 매뉴팩처링 시스템즈'에 연속 게재됐다.

이번에 개발한 엔진은 실시간 환경 변화에 대응해 생산 조건을 자동으로 계산한다. 온도·습도 같은 외부 요인과, 속도·압력 등 핵심 공정 요소 10개를 조합해 가장 적절한 생산 조건을 도출하는 것이다. 또 가상 공정 시뮬레이터 역할을 하는 '대리모델'을 통해 실제 기계를 돌리지 않고도 결과를 예측할 수 있게 했다. 이를 통해 23~44%에 달했던 오류율을 1.63%까지 낮췄다.

현장 작업자가 쉽게 활용할 수 있게 돕는 에이전트(IM-Chat)도 개발했다. 초보자가 자연어로 질문하면 관련 문서를 찾고, 필요하면 AI 공정 계산 기능을 실행해 답을 제시한다. 가령 작업자가 "공장 습도가 43.5%일 때 사출 압력은 얼마가 적당한지"를 물으면 그에 맞는 수치를 계산하고 관련 매뉴얼 내용을 함께 제공하는 식이다. 다국어 지원으로 외국인도 사용 가능하다.

연구팀은 이 시스템이 제조업을 지능형 산업으로 전환할 발판이 될 것이라고 기대했다. 고숙련자가 지닌 지식과 경험을 디지털화하고 누구나 활용할 수 있게 해 인력난을 해소할 수 있다는 점에서 지속 가능한 제조 생태계를 구축할 수 있다는 것이다. 향후 3차원(3D) 프린팅, 배터리, 바이오 공정 등 다른 산업 분야로도 확장 가능하다. 연구를 이끈 유승화 교수는 "다양한 제조 공정으로 확장해 산업 전반의 지능화와 자율화를 가속하겠다"고 말했다.

김태연 기자 tykim@hankookilbo.com