뿌리기업 현장문제 해결사, 인공지능 전문가가 떴다! [중소벤처기업부]

조회수 2304 | 등록일 2021-12-17

구 분
정책뉴스
링 크
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중소벤처기업부(장관 권칠승, 이하 중기부)는 인공지능 중소벤처 제조 플랫폼(이하 KAMP) 데이터를 활용, 중소 제조 현장의 고민을 해결하는 ‘제1회 케이(K)-인공지능 제조데이터 경진대회’의 수상팀 8개를 12월 16일(목) 최종 선정했다고 밝혔다.
 
이번 대회는 첫 대회인 만큼 중소 제조업에서 차지하는 비중이 크고, 숙련 인력 고령화, 원인 모를 품질 이상, 갑작스런 장비 고장 등으로 인해 어려움을 겪고 있는 “뿌리 기업의 현장 개선”을 과제로 제시했다.
 
지난 10월부터 공모를 추진해 대학, 기업 등 총 153개 팀이 지원해 제품 불량 조기 탐지 및 원인 분석, 장비 고장 예측, 공정 최적화, 작업자 의사 결정 보조 등 다양한 현장 개선 아이디어를 제시하고 인공지능으로 구현했으며,
 
1차 서면 평가, 최종 발표평가를 통해 치열한 경합을 벌여 최종 8개 수상팀이 선정됐다.
대상을 차지한 서울대학교 ‘RK3’팀은 정상과 불량 제품 데이터양의 불균형, 분류되지 않은 데이터 등을 고려해 지도학습과 비지도학습을 융합한 품질 예측 인공지능을 개발해,
 
아이디어의 독창성은 물론 인공지능 기술의 완성도와 현장 적용 가능성 측면에서 심사위원단의 높은 점수를 얻었다.
 
이어, 최우수상 ‘소프트컴퓨팅 AI경진대회 팀’(연세대), ‘Ensembler’(주식회사 브릭), 우수상 ‘Team-Hybrid’(서울대), ‘NaeBIS’(한양대), 장려상 ‘Cube. J.’(서울대), ‘iShango’(이상고 주식회사), ‘ELSSA’(주식회사 엘렉시) 순으로 수상의 영예를 안았다.
 
이번 대회의 심사위원장을 맡은 한양대학교 신민수 교수는 "첫 대회임에도 불구하고 많은 학생과 기업인이 참가해 제조 인공지능에 대한 높은 관심을 확인할 수 있었다?고 밝혔다.
 
아울러 “참가자들의 수준이 높아 심사가 매우 힘들었으며 특히 현장 개선이라는 주제가 학생들에게 어려울 것이라고 생각했는데 예상을 뛰어넘는 창의적인 아이디어가 많이 나왔다”며,
 
“이번에 수상하지 못했지만 우수한 참가자가 많았고, 실망하지 말고 다시 도전하면 좋겠다”며 격려의 말을 전했다.
 
중기부 박종찬 중소기업스마트제조혁신기획단장은 “제조업은 가장 많은 데이터가 생성되고 인공지능 전문가가 도전할 수 있는 다양하고 복잡한 문제가 있는 분야”라며,
 
“이번 대회는 인공지능 개발자에게 평소에 쉽게 구할 수 없는 양질의 제조데이터를 제공해서 새로운 분야에 인공지능을 접목해 보는 기회를 제공하는 동시에 실제 중소 제조기업이 처한 어려움을 해결한다는 점에서 큰 의미가 있다”고 밝혔다.
또한, “더욱 다양한 제조 현장 개선 아이디어를 발굴하기 위해서 내년부터는 분기별로 대회를 개최하고 스마트공장, 연구개발(R&D) 연계 등 수상 혜택도 대폭 확대하겠다”고 덧붙였다.
 
한편 수상팀이 개발한 인공지능은 캠프(KAMP)에 탑재해 실제 중소 제조 현장에서 활용할 수 있도록 지원할 계획이다.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
이 보도자료와 관련하여 보다 자세한 내용이나 취재를 원하시면 중소벤처기업부
제조혁신정책과 김준영 사무관(☎ 044-204-7253)에게 연락주시기 바랍니다.
붙임   최종 수상팀 선정 결과
 
상별 팀명 소속 팀원 제출과제
대상 RK3 서울대 고진욱 외 2명 클래스 불균형을 고려한 인공지능 기반 사출물 품질 이상 진단 및 공정 최적화 기술
최우수상 소프트컴퓨팅 AI경진대회 팀 연세대 부석준 외 2명 사출성형기 고장탐지를 위한 심층 적대 학습 기반 크로스-머신 적응 방법
Ensembler 주식회사 브릭 이원석 외 1명 사출성형기 제조 불량 예측 및
근본 원인 분석
우수상 Team-Hybrid 서울대 김원곤 외 1명 사출 성형 작업의 성형 품질 관련 중요인자를 고려한 데이터 기반 공학적 의사 결정 방법
NaeBIS 한양대 박인창 외 2명 척 보면 딱 아는 제조 인공지능 모델 개발 : 직관적인 시각화를 통한 뿌리기업 이용자중심 인공지능 모델
장려상 Cube J. 서울대 김수지 외 2명 제조 효율 관리를 위한 환경 및
종속변수 기반 수율 예측 모델 개발
iShango 이상고 주식회사 문성민 외 2명 사출성형기업의 AI 기반 품질 관리를 위한 설비 파라미터 최적화 AI 모델 개발
ELSSA 주식회사 엘렉시 이예원 외 2명 사출물 품질 불량 조기탐지 및
분류 AI 모델
 

[자료제공 :(www.korea.kr)]
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