▲ 기계연 류석현 원장(中)이 KSPHM-KIMM 기계데이터 챌린지 수상자들과 기념촬영을 하고 있다.

한국기계연구원(류석현 원장)이 실제 산업 데이터를 활용한 AI 기반 예측진단(PHM) 기술 경쟁을 통해 피지컬 AI 시대 핵심 인재 발굴과 데이터 기반 생태계 확산에 나섰다.

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

올해로 2회를 맞은 이번 대회는 기계연이 보유한 실제 기계 연구데이터를 기반으로 AI 기반 예측진단(PHM: Prognostics and Health Management) 기술의 성능과 산업 적용 가능성을 검증하기 위해 마련됐다. 

특히 기계데이터플랫폼을 중심으로 산업계와 학계, 연구기관이 함께 참여하는 개방형 데이터 활용 생태계 확산 모델로 주목받고 있다. 이번 챌린지에는 총 80개 팀 259명이 참가했으며, 대학 64개 팀 205명, 산업계 7개 팀 21명, 연구기관 7개 팀 28명, 기타 2개 팀 5명이 참여해 산·학·연 협력 기반 경쟁 구도를 형성했다. 

주요 참여기관으로는 아주대학교, 성균관대학교, 한국전자통신연구원, 현대자동차, 일진글로벌 등이 포함됐다. 대회 주제는 ‘베어링 열화 데이터를 이용한 잔여수명(RUL) 예측’으로, 참가팀들은 가변 운전 조건에서 수집된 진동 기반 데이터를 활용해 잔여수명 예측 알고리즘을 개발했다. 물리 기반 지식과 AI 기법을 결합해 예측 정확도와 신뢰성을 높이는 방식이 핵심 경쟁 요소로 작용했다.

베어링은 회전기계 핵심 부품으로 고장 시 설비 전체 중단 및 안전 문제로 이어질 수 있어, 가변 운전 조건에서의 잔여수명 예측 기술은 자율제조 및 스마트 유지보수의 핵심 기반기술로 평가된다.

대회는 지난 3월 데이터 공개 및 참가 접수를 시작으로 4월 팀 등록, 5월 검증 데이터 공개, 6월 결과 제출 및 발표 평가를 거쳐 25일 최종 시상식으로 마무리됐다. 최종 심사 결과 대상은 한국전자통신연구원(EHEI 팀), 최우수상은 동국대학교(BRIDGE 팀)가 수상했다.

우수상은 한국항공대학교(한양최신베어링), 서울시립대학교(소원을말해봐) 등 2개 팀이 선정됐다. 장려상은 한국뉴욕주립대학교(SUNYPOF), 아주대학교(아이사), 서울시립대학교(구수영) 등 3개 팀이 받았다.

대상 수상팀 EHEI는 물리 기반 지식과 데이터 기반 AI 모델을 결합한 하이브리드 구조를 통해 제한된 데이터 환경에서도 안정적인 예측 성능을 구현했다고 설명했다. BRIDGE 팀은 열화 진행 속도와 패턴 분석을 반영한 하이브리드 RUL 예측 구조로 주목받았다.

우수상 수상팀 ‘소원을말해봐’는 STFT 기반 신호 분석과 통계적 특성을 결합한 크로스어텐션 구조를 적용했으며, ‘한양최신베어링’은 해석 가능한 특징 기반 모델로 산업 현장 적용 가능성을 강조했다.

장려상 수상팀 SUNYPOF는 CNN·SSM·BiGRU 앙상블 구조와 게이팅 메커니즘을 적용해 데이터 특성 차이를 보완했으며, ‘아이사’ 팀은 RPM 역추정과 토크 시저 현상 분석을 통해 고장 메커니즘을 규명한 점이 특징이다. ‘구수영’ 팀은 RMS·Crest factor 기반의 저연산·고해석 모델로 엣지 적용 가능성을 제시했다.

수상팀들은 실제 산업 현장의 가변 운전 조건을 반영한 데이터를 활용할 수 있었던 점을 이번 대회의 가장 큰 강점으로 꼽았다. 또한 AI 기반 잔여수명 예측 기술이 자율제조와 스마트 유지보수 분야에서 활용될 가능성이 크다고 평가했다.

한국기계연구원 류석현 원장은 “AI-PHM 기술의 핵심은 신뢰 가능한 기계데이터에 있다”며 “기계데이터플랫폼을 중심으로 산·학·연이 함께 활용하고 검증하는 개방형 생태계를 지속 확대해 나가겠다”고 밝혔다.

한편, 기계연은 이번 대회를 기계데이터플랫폼의 대표 활용 사례로 발전시켜 기계데이터 기반 AI 진단·예측 기술의 실증과 산·학·연 데이터 활용 생태계 확산을 지속적으로 추진할 계획이다.