한동대학교는 13일 한동대가 개발한 AI기반의 특수강 표면결함 자동분류 시스템이 현대제철 포항공장에 도입됐다고 밝혔다.
 
김영근 한동대 기계제어공학부 연구팀과 포항공장 봉강생산실(김판근 상무, 하경태 부서장)은 지역 산학 과제로 특수강 표면결함 분류작업을 자동화하는 AI 기반 프로그램을 개발했다. 이번 프로그램은 성능검증을 마치고 현장 적용 단계까지 성공했다.
 
특수강 품질관리를 위한 표면흠 결함분류 작업은 그동안 고도로 훈련된 현장의 전문가들이 도맡아왔다. 각 결함별 특징을 명확히 정의하기 어렵고 결함 간 유사한 형태를 보이는 때도 있어 쉽게 자동화하기가 어렵다는 점이 그 이유였다.
 
또한 생산 현장에서는 결함 정보가 기재된 라벨링데이터 확보에 어려움이 있어 널리 알려진 딥러닝 기법인 지도학습 도입 역시 쉽지 않았다.
 
과제를 추진한 김영근 교수 연구팀은 현장의 라벨링 데이터 부족 현상 극복을 위해 공정 시스템 분석을 토대로 한 도메인 기반 알고리즘과 준지도학습 기법을 융합한 결함분류 자동화 기술을 개발했고, 해당 기술은 현장 검증단계에서 합격판정을 받아 2022년 1월부터 본격적으로 생산 라인에 도입됐다.
 
이번에 개발된 프로그램은 한 봉강에서 동시 발생한 다종 결함 종류와 점유율 등 세부적인 결함 정보를 제공해 기존보다 높은 제품 품질추적 정밀성을 기대할 수 있다.
 
한동대-현대제철 포항공장 산학프로그램을 담당했던 김판근 상무는 “문제 해결 방법에 고정관념을 탈피한 도전적 과제 수행이었다”고 밝혔고, 과제 담당자인 특수강정정부 하경태 부서장은 "Al 기술을 특수강 품질에 접목 시켜 품질을 한 층 더 강화할 수 있는 계기를 마련했다”고 말했다.
 
이번 연구를 담당한 박재은 한동대 박사과정생은 "현업의 노하우와 데이터 학습 기법을 융합한 기술개발로 소기의 목표성과를 달성하게 되어 만족스럽다”는 소감을 전했다.
 
이번 연구책임자인 김영근 교수는 “이번 공동연구는 한동대가 지역 산업에 기여를 했다는 점에서 의미가 깊다”며, “앞으로도 지속된 연구를 통해 스마트팩토리 기술이 지역 산업 현장에 확산 되기를 희망한다”고 밝혔다.
 
한편, 이번 과제는 한동대-현대제철 포항공장 산학협력 프로그램(전기로기술팀 엄기홍 팀장)의 일환으로 진행됐다. 결함분류 자동화 기술은 추가적인 기술개발을 통해 향후에도 확대돼 적용될 예정이다.