기획특집 [스마트제조 대전망-④] “장비 얼마나 더 쓸 수 있을까?”…AIOT Suite, 딥러닝 기반 이상징후 감지

예지보전은 장비 유지보수가 향해야 할 궁극적인 방향이다. 예지보전은 데이터를 수집해서 데이터의 내부에 포함되어 있는 이상징후를 감지하고, 탐지된 결과에 대해서 분석을 한 이후에 조치를 취하는 일련의 과정들로 이루어져 있다. 마크베이스의 AIOT Suite는 딥러닝을 기반으로 IoT 센싱 데이터의 이상징후를 실시간으로 감지해서, 탐지된 결과를 필드의 작업자들에게 알리고, 실질적으로 조치가 이루어지도록 돕는다. ‘2022 스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 마크베이스 이동현 이사가 발표한 AIoT Suite 적용 사례를 정리했다. 이상징후를 탐지할 때 가장 큰 문제는 시간과 노력이 많이 들어간다는 것이다. 특히, 데이터를 수집하고 저장하는 부분이 문제다. IoT 센서는 짧은 시간 동안 어마어마한 양의 데이터를 쏟아내기 때문에, 데이터를 누락시키지 않고 제대로 수집·가공하는 것이 어렵다. 데이터를 분석하고자 할 때는, 데이터의 정합성 측면에서 퀄리티가 좋아야 한다. 데이터 분석에 앞서 전처리를 하게 되어 있는데, AI를 적용하기 위해 전처리를 하다 보면 실질적으로 70~80%의 시간이 데이터의 전처리를 하는 부분에 소요된다. 리얼타임으로 데이터가 쏟아지다 보

• 이동재 기자
• 2022-05-04 09:29