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기계연 류석현 원장(가운데)이 KSPHM-KIMM 기계데이터 챌린지 수상자들과 기념촬영을 하고 있다. / 기계연 제공

[투데이에너지 임자성 기자] 한국기계연구원(이하 기계연)이 실제 산업 현장의 방대한 데이터를 활용해 AI 기술의 성능을 검증하고 관련 생태계를 확산하기 위한 장을 마련했다. 이번 대회는 복잡한 산업 환경에서 자율제조와 스마트 유지보수를 실현할 차세대 예지보전 기술을 발굴했다는 점에서 의미가 크다.

한국기계연구원(이하 기계연)은 한국PHM학회와 함께 부산 웨스틴 조선에서 ‘2026 KSPHM-KIMM 기계데이터 챌린지’ 본선 발표 및 시상식을 진행했다. 올해로 2회를 맞은 이 대회는 기계연이 보유한 실제 연구 데이터를 기반으로 AI 예측진단 기술의 실용성을 확인하는 데이터 경진대회다.

이번 대회의 핵심 주제는 ‘베어링 열화 데이터를 이용한 잔여 수명 예측’이었다. 베어링은 회전기계의 핵심 부품이지만 운전 조건이 일정하지 않아 고장 예측이 까다롭다. 참가자들은 가변 운전 환경에서 수집된 데이터를 활용해 물리 지식과 AI 기법을 결합한 알고리즘을 개발하며 예측 신뢰성을 높이는 데 주력했다.

참가 열기는 뜨거웠다. 총 80개 팀, 259명이 도전장을 내밀었으며, 대학생뿐만 아니라 현대자동차, 일진글로벌 등 산업계와 한국전자통신연구원(ETRI) 등 연구기관도 대거 참여해 산·학·연 협력의 장을 연출했다.

치열한 경쟁 끝에 한국전자통신연구원 EHEI 팀이 영예의 대상을 차지했다. 최우수상은 동국대학교 BRIDGE 팀이, 우수상은 한국항공대학교와 서울시립대학교 팀이 각각 수상했다. 이외에도 한국뉴욕주립대학교, 아주대학교 등 총 7개 팀이 입상하며 기술력을 인정받았다.

수상팀들은 실제 산업 현장의 가변 운전 조건을 반영한 데이터를 직접 다뤄본 것이 이번 대회의 가장 큰 강점이라고 입을 모았다. 특히 현장에서 발생할 수 있는 데이터 노이즈나 부족한 고장 사례를 극복하기 위해 물리적 도메인 지식과 최신 AI 모델을 하이브리드 형태로 결합한 전략이 주효했다는 평가다.

기계연은 이번 대회를 기계데이터플랫폼의 성공적인 활용 사례로 정착시키고, 이를 통해 자율제조와 피지컬 AI를 구현할 개방형 생태계를 지속적으로 확대할 방침이다.

출처 : 투데이에너지(https://www.todayenergy.kr/)