박재철 한국선급 수석연구원이 25일 부산 벡스코(BEXCO)에서 열린 2023 조선해양 국제컨퍼런스(KORMARINE CONFERENCE 2023)에서 인공지능 기반 고장진단 예측 기술(CBM)의 개발 성과를 공유했다.

그는 먼저 조선업계가 자동화에 집중하는 추세에 대해 "기술이 개발되고 발전하면서 운항 효율성을 증진시키고, 사회적 이슈인 환경 문제도 해결할 수 있다는 장점이 있다"고 설명했다.

박 연구원은 항해 자동화 완성도가 데이터 품질에 좌우될 것으로 예측했다. 그는 "자동화를 위해서 선박의 어떤 성능을 최적화시키는 것은 결국 데이터 수집에서 시작된다"며 "데이터에 대한 정확한 분석과 진단, 예측을 통해서 자율운항 선박과 무인선박이 개발될 것으로 기대한다"고 밝혔다.

한국선급이 개발하는 CBM도 예외는 아니다. CBM은 선박 장비 상태의 실시간 데이터 정보를 분석해서 이상 상태를 파악하거나 고장을 예측하는 기술이다. 개발자들은 기술의 핵심이 데이터 관리에 있다고 이해했다. 박 연구원은 "데이터가 없으면 정확한 알고리즘을 못 만든다"며 "CBM은 데이터를 수집하고 저장해서 적절한 전처리 과정과 분석을 거쳐 의사결정에 도움이 되는 예측 결과를 도출, 매니저에게 보고되어 관리유지 계획을 최적화하는 방식으로 작동한다"고 말했다. 

데이터를 얻기 위한 방법으로는 육상 실험장이 선택됐다. 박 연구원은 "어떤 고장을 낼지, 이를 위해 고장 선정 기준을 수립하고, 고장낼때 어떤 시나리오로 구현할지 시험법 개발을 초기에 진행했다"며 "데이터를 생산하고 난 뒤 알고리즘의 자료로 활용하기 위해 신뢰성 분석까지 동시에 수행했다"고 밝혔다. 

한국선급은 CBM이 실험 환경에서 95%가 넘는 성능을 확보하는데 성공했다. 개발한 기술로 내연기관인 주추진 엔진이나 발전기 엔진에서 약 95%, 펌프나 배관같은 보조기기에서 99%까지 문제 상황을 파악했다.

연구진은 실험실 밖으로 CBM을 가지고 나와 현장 데이터를 보완하고 있다. CBM은 올해 2월부터 폴라리스 쉬핑의 스텔라웨이와 한국 해양대학교 한나라호에 장착되어 실제 해양 환경에서 시험 중이다. 박 연구원은 내년 2월 실증 선박에 적용하기 위해 성능을 확보할 계획이라고 설명했다.

그는 CBM의 미래에 대해 "상용화된 비즈니스 모델로도 가능성이 입증되어간다고 본다"며 "기업들이 다양한 부분에서 산업적인 이점은 충분히 있다고 인식한다"고 밝혔다.

/ 부산=포춘코리아 육지훈 기자 jihun.yook@fortunekorea.co.kr