“스마트팩토리 위한 알파고형 플랫폼 구축하자”
“스마트팩토리 위한 알파고형 플랫폼 구축하자”
  • 에스앤엠미디어
  • 승인 2020.07.29 06:00
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최정길 교수과학기술연합대학원, UST
최정길 교수과학기술연합대학원, UST

철강금속의 제조는 생산현장에서 열적, 물리적, 화학적, 금속적인 복합적인 요인들이 함께 작용함으로 완벽하게 제어하기가 대단히 어려운 기술이다. 

컴퓨터 시뮬레이션기술이 발전함에 따라 제조공정의 복잡한 요인들을 수치상으로 제어하여 생산을 시작하기 전에 미리 모의제조를 실행함으로 불량을 제어하고 생산성을 최적화하는 기술들이 발달해 오고 있다. 

특히 높은 품질의 제품을 요구하는 경우일수록 시뮬레이션기술은 더욱 필수적으로 요구되고 있다. 그런데 대부분의 경우 공정 및 제품의 생산조건을 변경해 가면서 여러 번 시뮬레이션을 해야 최선의 결과를 얻을 수 있고 이때 엔지니어의 경험과 지식은 매우 중요하게 된다. 

그래서 1990년대부터 컴퓨터가 시행착오를 겪어가면서 반복 시뮬레이션을 해서 스스로 제어할 수 있는 인공지능형 전문가시스템을 개발하기 위해 독일, 미국을 중심으로 많이 연구되어 왔으나 인공지능의 발전이 뒷받침되지 못하는 가운데 아직까지는 만족할만한 수준에 도달하지 못하고 있다.   
 
■철강금속산업 전체 커버 국가적 플랫폼 탄생 기대
근래에 4차산업 혁명시대의 도래와 더불어 생산현장에서 스마트팩토리를 구현하고자 하는 각종 시도와 더불어 철강금속산업에 새로운 가능성의 시대가 열리고 있다. 

2016년 알파고가 이세돌 9단을 4승 1패로 물리친 사건은 우리의 머릿속에 아직도 생생하게 기억되고 있다. 알파고는 방대한 인터넷 기보들을 기반으로 지도학습을 통해 알파고를 훈련했고 또한 알파고와 알파고 사이의 무수한 가상대국을 통해 강화학습으로 훈련함으로써 가장 최적의 수와 승률이 높은 수를 두어 궁극적으로 완벽한 승리를 얻을 수 있는 기술을 터득했다. 

알파고는 단지 바둑에만 국한되는 것이 아니라 여기서 응용된 기술들이 다른 분야에서도 폭넓게 응용될 수 있다. 알파고의 원리를 스마트팩토리에서도 응용하는 것을 생각해 보자. 

알파고 끼리 가상대국으로 강화학습을 통해 스스로 노하우를 습득한 것처럼 생산현장에서의 수많은 공정조건의 변경에 대한 경우의 수들을 바꿔가면서 지속적으로 시뮬레이션을 실행하여 그 결과 값들을 AI에게 학습시켜서 최적의 값들만을 기억시켜 나가면 어떨까? 생산현장에서 일어나는 수많은 가변적 상황에 대해 학습 된 결과를 바탕으로 이상적인 대응책을 제시할 수 있는 인공지능 플랫폼이 탄생 할 수 있게 될 것이다. 시뮬레이션의 횟수가 지속적으로 늘어나 쌓여갈수록 학습능력도 향상되고 정확도도 높아질 것이며 플랫폼의 범용성과 정확성은 계속 향상될 것이다. 

수많은 종류의 제품에 대하여 하나하나씩 적용하여 학습을 시키면 모든 생산품에 대응할 수 있는 제조능력을 갖게 할 수 있고 생산시스템 전체를 반복 시뮬레이션으로 입체적인 학습을 하여 이해하고 과학적으로 통제할 수 있는 지능이 생길 뿐만 아니라 시간이 지나면서 점점 더 학습을 하며 스스로 발전해 갈 것이다. 궁극적으로는 철강금속산업 전체를 커버할 수 있는 국가적인 플랫폼이 탄생할 수 있을 것이다.
 
■철강산업 도약 위해 인공지능 플랫폼  구축 절실
알파고가 이세돌 9단을 이길 것이라고는 아무도 예측하지 못했던 것처럼 우리가 미처 상상하지 못했던 스마트팩토리의 인공지능전문가가 탄생할 수 있는 가능성은 충분히 있다. 

인공지능 플랫폼의 구현과정은 말로는 쉽게 표현 할 수 있지만 실제로는 엄청난 작업을 해야 할 것이다. 

인공지능을 구현하기 위해 끊임없이 24시간 쉬지 않고 시뮬레이션해 데이터를 쌓아갈 수 있는 대형 클라우드 서버가 있어야 하고 복잡한 알고리즘을 세워서 전체시스템을 개발 할 수 있는 인공지능 전문가들과 현장엔지니어들 그리고 연구자들의 협업이 중요하다. 이러한 프로젝트를 추진하려면 최소한 5~10년 이상을 인력과 예산, 장비 등을 투자하면서 인내심을 갖고 기다려야 할 것이다.

각종 제품과 공정들을 포괄할 수 있는 종합적이고 체계적인 인공지능 플랫폼을 구축하면 우리나라 중소기업의 기술력을 도약시킬 수 있는 큰 계기가 될 수 있다. 

 국내 게임서비스회사가 개발한 AI 바둑기사 ‘한돌’이 작년 말 이세돌 9단과 바둑시합을 하여 2승1패를 기록하고 국제대회에서도 벨기에, 대만, 일본대표들을 물리치고 중국에 이어 3위를 차지하여 화제가 된 적이 있다. 

알파고 이후 세계 각국에서 AI 바둑기사의 개발추세가 빠르게 확산하고 있다. 그리고 이러한 기술들이 다른 산업에 전방위적으로 파급 응용되는 것은 시간문제이다.  

이미 선진국에서는 다양한 분야에서의 응용을 위하여 발 빠르게 움직이고 있으며 중국도 인공지능을 응용하여 제조 산업의 도약을 꿈꾸고 있다. 

우리도 이제는 철강 산업의 도약을 위해 인공지능 플랫폼의 구축을 국가적 차원에서 심각하게 고민해야 할 때인 것이다.


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