경희대 김대원 교수, 로봇케이블 손상 예측하는 AI 개발

스마트 케이블 모니터링 시스템 개발
실시간 감지, 외부 전력 없이 무선 통신 구현

[서울=뉴시스] 경희대 전자공학과 김대원 교수 연구팀이 스마트 케이블 모니터링 시스템을 개발했다. 이 시스템은 에너지 하베스팅 기술과 인공지능을 활용해 기계에 부착된 케이블의 상태를 실시간 모니터링하고, 수명을 예측해 케이블 손상 위험을 크게 줄였다. (사진=경희대 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]이주영 인턴 기자 = 경희대 전자공학과 김대원 교수 연구팀이 '스마트 케이블 모니터링 시스템'을 개발했다. 이 시스템은 에너지 수확 기술과 인공지능을 활용해 기계에 부착된 케이블의 상태를 실시간 모니터링하고, 수명을 예측해 케이블 손상 위험을 크게 줄였다.

기술 자동화로 로봇이 산업 현장 곳곳에 도입되면서 여러 문제가 발생하고 있다. 자동화 생산 라인 등에서 로봇팔을 움직이는 케이블이 반복적인 움직임으로 손상되는 사고도 그 중 하나다. 기존 케이블 모니터링은 실시간 검사가 어렵고 한정된 장소만 검사할 수 있어서 수명을 정확히 예측하기 어렵고 오작동과 같은 사고에 대처하기 어렵다.

연구팀이 개발한 모니터링 시스템은 케이블 상태를 지속 감시하고, 케이블의 남은 수명을 정확하게 예측해 사전에 문제를 예방한다. 이 시스템은 케이블용 정전 에너지 수확기 기반 센서(TBSC), 전기장 에너지 수확기(EFEH), 무선 통신 모듈(WCM), 그리고 메인 서버로 구성된다. 케이블의 다양한 움직임은 TBSC 배열에서 생성된 정전기 신호로 감지되고, 이 신호는 자가 전원 무선 통신을 통해 메인 서버로 전송된다. 이를 통해 외부 전력장치 없이 실시간 무선 데이터 전송을 구현했다.

EFEH와 TBSC의 결합으로 전기 에너지가 155% 증가했다. 확보된 데이터는 메인 서버에 저장된다. 김 교수 연구팀은 케이블 수명을 예측하기 위해 기존 알고리즘을 보완했다. 딥러닝 기반 알고리즘은 케이블 데이터를 분석해 잔존 수명을 예측했고, 93.7%의 정확도를 기록했다.

김 교수는 "산업체와 협력해 알고리즘 구현에 필요한 많은 양의 데이터를 확보하면서 정확성을 높였다"며 "에너지 수확 기술과 3D 프린팅 기술을 사용해 비용이 저렴하고, 배터리 등 외부 전력 없이 작동할 수 있어 범용성이 높다"고 전했다.

후속 연구 계획에 관해 그는 "현재 케이블의 한 부분만 감지하지만, 앞으로는 센서 전 부분에서 손상을 감지할 수 있도록 시스템을 확장하는 것이 목표"라고 했다.

한편 이번 연구는 '어드밴스드 에너지 머테리얼(Advanced Energy Materials)'에 지난달 온라인 게재됐다.

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