일상생활 곳곳에서 인공지능(AI)이 기존 기술과 융합하면서 유의미한 변화를 만들어내고 있다. 산속에서 조난자의 목소리를 분간하기 힘들었던 구조용 드론은 AI 기술로 배경 소음을 걸러내고 조난자의 위치를 정확하게 지도에 표시할 수 있게 됐다. 소장 캡슐내시경의 영상을 의사 대신 AI가 판독하고, 후두암에 걸린 사람의 목소리를 듣는 것만으로도 AI가 후두암 여부를 파악하기도 한다.

기계공학과 이승철 교수가 이끄는 산업 인공지능 연구실은 이처럼 AI 기술을 다양한 산업 시스템과 기계 분야에 적용하는 것을 목표로 하고 있다. 기계 분야는 AI가 적용되기 어려운 분야 중 하나다. 기계시스템이 항상 정확하게 움직이는 것을 목표로 개발되기 때문에 비정상적인 상태를 파악하는 데이터가 부족해 AI를 운영하기 힘들다. 기계시스템이 가져온 센서 데이터도 컴퓨터가 처리하는 언어와 다른 구조를 가진다.

연구실은 기계공학 분야에 AI를 적용하는 선택과 집중을 통해 문제를 하나씩 풀어가고 있다. 생산설비에 AI를 접목해 기기 진동을 AI로 검출하고 결함 부위를 찾아내 베어링이나 기어 등 부품의 고장을 진단하는 기술을 개발했다. 소재 부분에서도 성과를 내고 있다. 재료분석 장비인 전자현미경의 사진을 AI로 선명하게 만드는 기술을 개발해 6월 국제학술지 ‘악타 머터리얼리아’에 발표하기도 했다. 재료분석 과정에서 영상의 품질을 높여서 재료를 개발할 때 시간과 비용을 단축했다.

헬스케어 분야나 로봇 등 기계가 쓰이는 다양한 산업을 분석함으로써 점차 AI를 활용할 수 있는 범위와 깊이를 늘리고 있다. 기계에서 AI 학습에 필요한 양질의 데이터를 얻기 위해 연구실에는 진동과 가속도, 움직임 등의 데이터 수집을 위한 실험 장비와 초고속 카메라, 열화상 카메라 등 영상데이터를 얻기 위한 장비가 구축됐다.

AI를 산업에 적용하는 이른바 ‘AI+X’는 최근 정부 차원의 지원이 크게 확대되는 등 각광받고 있다. 하지만 완전히 다른 두 분야를 공부해야 하고 AI 발전도 빨라 따라가기 어려운 분야기도 하다. 연구실은 기계공학 분야에 적합한 AI+X를 계속해 연구해 분야의 혁신을 가져온다는 자부심을 갖고 있다. 궁극적으로는 컴퓨터를 다양한 분야에 활용했던 컴퓨터이용공학(CAE)에서 AI이용공학(AIAE)이라는 새로운 학문 분야를 개척하겠다는 목표다.