“AI로 연료전지 생산성 예측” 산업공학과 국제 대회 1위

제조업에서 부품 제조 가능성을 예측하면 생산 효율성과 비용 절감 효과가 커진다. 이러한 기술을 바탕으로 산업공학과 연구실에서 AI 기반 예측 알고리즘을 개발해 국제 대회 우승을 차지했다.

산업공학과·인공지능대학원 임성훈 교수 연구실 김경호 박사과정생이 미국 경영과학회(The Institute for Operations Research and The Management Science, 이하 INFORMS) 주최 ‘2024 INFORMS QSR Manufacturing AI Case Study Competition’에서 1위에 올랐다. 이 대회는 실제 제조 데이터를 통해 산업 현장 문제를 해결하는 경진대회다.

이번 대회는 미생물 연료전지(Microbial Fuel Cell, 이하 MFC) 양극 구조의 제조 가능성을 예측하는 과제를 다뤘다. 주어진 3차원 구조 정보를 바탕으로 실제 생산이 가능한지를 판단하는 것이 핵심이었다.

김경호 학생은 MFC 양극 구조의 물리적·기하학적 특성을 분석해 머신러닝 기반 예측 알고리즘을 만들었다. 여기에 더해 복잡한 3차원 구조 정보를 활용한 딥러닝 기반 예측 알고리즘도 개발했다.

그는 두 알고리즘을 결합한 앙상블 모델을 통해 최종 예측 연구를 수행했다. 95% 이상의 높은 예측 정확도를 달성했다. 연구 결과는 MFC 양극 구조 설계와 최적화에 활용될 것으로 기대된다.

김경호 학생은 “이번에 개발한 예측 기술을 학술 논문으로 발전시킬 계획”이라며 “이 기술이 제조업 현장에 도입되면 산업 전반에 긍정적 영향을 미칠 것”이라고 소감을 전했다.

한편 그는 지난 4월 제1기 대학원 대통령과학장학생에 선정됐으며, 스마트 제조와 인공지능 응용 연구로 총 8편 이상의 논문을 국제 우수 학술지에 1저자로 게재했다.