한국기계연구원이(KIMM, 원장 류석현)이 PHM 기술과 데이터 생태계를 확산하고, 산업계 맞춤형 AI 인재 발굴 및 자율제조로 향하는 디지털 전환 기반을 다졌다.

한국기계연구원이 한국PHM학회와 공동 주관으로 인공지능(AI) 기반 기계진단 기술 개발을 위해 개최한 ‘KSPHM-KIMM 기계데이터 챌린지’가 성황리에 마무리됐다.

이번 대회는 PHM Korea 2025 정기 학술대회의 특별세션으로 진행됐으며, 산업 현장의 데이터를 기반으로 예측진단(PHM) 알고리즘을 개발하는 경진대회 형식으로 참가자들의 높은 관심을 끌었다.

이번 챌린지에는 총 61개 팀, 171명이 참여해 데이터 기반 기계 고장 예지 및 잔여수명 예측 알고리즘의 정확도와 창의성을 겨뤘다.

대상은 한국항공대학교 SSbearing 팀(대표 백현진)이 차지했으며, 이어 한국공학대학교, 아주대학교, 홍익대학교 등이 수상팀에 이름을 올렸다.

특히 이번 대회는 베어링 진동, 고장 이력, 운전 조건 등 실제 산업 데이터를 활용해 보다 실무 중심의 알고리즘 개발 경험을 제공했다.

기계연은 대회 데이터를 제공했으며, 운영은 아주대학교가 맡아 산학연 협력이 빛을 발했다.

기계연 데이터플랫폼연구팀 선경호 팀장은 “산업 현장에서 수집된 실 데이터를 바탕으로 AI 알고리즘을 직접 개발하고 평가받을 수 있는 열린 장이 마련된 점에서 의의가 크다”고 말했다.

기계연 류석현 원장은 “AI-PHM 기술은 자율제조의 핵심이며, 그 중심에는 신뢰할 수 있는 기계데이터가 있다”며 “데이터플랫폼 구축을 통해 예측 진단 생태계를 조성하고, AI 기술이 기계산업 전반에 실질적으로 활용될 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

대회 관련 정보는 한국PHM학회 홈페이지를 통해 확인할 수 있다.