한국기계연구원이 실제 산업 데이터를 활용한 인공지능(AI) 경진대회를 개최하고 기계 데이터 기반 피지컬 AI 기술 확산에 나섰다. 참가자들은 베어링 잔여수명 예측을 주제로 AI 모델 성능과 활용 가능성을 검증했다.

한국기계연구원은 26일 ‘2026 KSPHM-KIMM 기계데이터 챌린지’를 개최하고 25일 부산 웨스틴 조선 호텔에서 본선 발표 평가와 시상식을 진행했다고 밝혔다.

이번 대회는 AI 기반 예측진단(PHM, Prognostics and Health Management) 기술을 검증하는 데이터 경진대회다. 기계연이 보유한 실제 기계 데이터를 활용해 산업 적용 가능성을 평가하는 방식으로 진행됐다.

올해 대회에는 총 80개 팀, 259명이 참가했다. 대학 64개 팀 205명을 포함해 산업계와 연구기관 참여도 이어졌다. 주요 참여 기관으로는 아주대, 성균관대, 한국전자통신연구원, 현대자동차 등이 포함됐다.

대회 주제는 ‘베어링 열화 데이터를 이용한 잔여수명 예측’이다. 참가자들은 가변 운전 조건에서 수집된 데이터를 바탕으로 고장 시점을 예측하는 알고리즘을 개발했다.

베어링은 회전기계 핵심 부품으로, 고장 시 설비 정지와 안전 문제로 이어질 수 있다. 특히 산업 현장에서는 운전 조건이 일정하지 않아 예측이 어려워, 해당 기술은 자율제조와 스마트 유지보수 분야에서 활용이 가능한 핵심 기술로 제시된다.

최종 심사 결과 대상은 한국전자통신연구원 팀(EHEI)이 수상했다. 최우수상은 동국대 팀(BRIDGE), 우수상은 한국항공대·서울시립대 팀이 각각 선정됐다. 장려상은 한국뉴욕주립대, 아주대, 서울시립대 팀 등이 수상했다.

수상팀들은 실제 산업 데이터를 활용해 AI 모델을 검증할 수 있었다는 점을 주요 특징으로 꼽았다. 또한 도메인 지식과 AI를 결합한 예측 방식이 산업 적용에 유효할 수 있다는 의견을 제시했다.

류석현 한국기계연구원 원장은 “AI 기반 예측진단 기술은 자율제조와 피지컬 AI 구현의 핵심”이라며 “기계데이터플랫폼을 중심으로 데이터 활용 생태계를 확대할 계획”이라고 밝혔다.

기계연은 이번 대회를 기계 데이터 기반 AI 기술 실증 사례로 발전시키고, 관련 산업 생태계 확산을 지속 추진한다는 방침이다.