대학생 등 콘테스트 개최 아이디어 공모...인공지능으로 '날씨 빅데이터' 활용

결로 대응 시스템 예시./사진=현대제철 

[포쓰저널=김유준 기자] 현대제철은 날씨 빅데이터를 활용해 얻은 아이디어를 철강 제품의 품질 향상 에 적용한다고 27일 밝혔다.

현대제철은 최근 기상청과 함께 대학생 등을 대상으로 콘테스트를 열어 '공장 내 철강 제품의 결로(結露) 발생 예측 모형 개발'을 위한 아이디어를 모집했다.

이를 통해 XGBoost 등의 머신러닝 기법으로 결로 위험 지수를 산출하는 개선 모델 등 아이디어를 발굴했다.

XGBoost란 비정형 데이터까지 활용해 예측 정확도를 높인 인공지능 의사결정 기법의 일종이다.

현대제철은 발굴한 아이디어들을 바탕으로 결로 예측 모델을 개발하고 이 중 적용가능한 모델을 선정·개선작업을 거쳐 제품 생산에 적용할 예정이다.

새로 적용될 결로 예보시스템은 온·습도 등의 공장 관측 데이터와 날씨 예보 데이터를 종합적으로 고려해 24~48시간 뒤의 코일 제품과 공장 내부 온·습도를 예측한다.

이 예측을 바탕으로 이슬점을 계산해 결로 예보를 통보한다.

결로는 대기의 온도가 이슬점 이하로 떨어져 제품 표면에 물방울이 맺히는 현상이다. 철강재에 녹이나 얼룩을 발생시켜 품질 불량을 발생시킨다.

결로 예보시스템이 정확하면 결로 발생 가능성을 사전에 예측·대응해 잠재적 품질손실 위험을 줄일 수 있다.

현대제철은 우수한 아이디어를 낸 참가팀에게 상장과 상금을 수여했으며 향후 입사 지원시 가산점을 부여할 계획이다.

현대제철 관계자는 "향후 제시된 모델을 기반으로 철강 산업에 특화된 빅데이터 분석 연구를 확대해 품질 향상에 기여할 것"이라고 밝혔다.

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