[글로벌대학팀 김선영 기자]

전기차와 로봇, 국방 시스템 등 첨단 산업에서 핵심 부품의 상태를 실시간으로 예측할 수 있는 새로운 인공지능 기술이 개발됐다. 한양대학교 기계공학부 오기용 교수 연구팀이 한국기계연구원과 공동으로 ‘Physical AI 기반 인공지능 전환 기술(AX 기술)’을 세계 최초로 구현했다고 24일 밝혔다.

이번 기술은 기존의 물리 기반 시뮬레이션과 인공지능 모델의 장점을 결합한 ‘다물리 기반 심층 연산자 네트워크(Multiphysics-informed Deep Operator Network, MPI-DON)’를 토대로 한다. 전기모터와 같은 복합 시스템 내에서 발생하는 전자기, 진동, 열 등의 다양한 물리 현상을 인공지능이 실시간으로 정밀 예측할 수 있도록 설계됐다.

기존 방식은 수치해석 기반의 물리 모델이 높은 정확도를 보이지만, 연산 시간이 길어 실시간 적용이 어렵다는 한계가 있었다. 반면 AI 기반 모델은 속도는 빠르지만, 새로운 운전 조건에 취약하고, 센서가 설치된 지점에서만 예측이 가능한 구조적 제약이 있었다.

이러한 한계를 보완한 이번 AX 기술은 물리 법칙을 딥러닝 구조에 직접 반영함으로써 적은 양의 데이터만으로도 강건한 예측이 가능하다. 특히 센서를 설치할 수 없는 위치의 물리량까지 가상으로 측정할 수 있는 ‘가상 센싱(Virtual Sensing)’ 기능을 탑재해, 전기모터 내부의 전자기장 분포나 구조 진동 등을 실시간으로 추정할 수 있다.

연구팀에 따르면, 해당 기술은 기존 수치해석 방식 대비 최대 370배 빠른 예측 속도를 기록했으며, AI 모델 대비 예측 오차는 최대 94%까지 낮췄다. 주요 물리 응답값 예측에서 RMSE는 3% 이하, 진동 예측 오차는 0.23% 수준으로 나타나 고신뢰성 모빌리티 기술에 적용할 수 있는 수준임을 입증했다. 실제로 모터 베어링 고장 진단 사례에서도 성능이 검증됐다.

오기용 교수는 “이번 연구는 복잡한 물리 기반 시스템을 디지털로 구현해 예측·제어·모니터링이 가능한 AX 기술로 전환하는 중요한 성과”라며 “전기모터를 비롯해 드론, 보행 로봇 등 다양한 모빌리티 분야로 확산될 수 있을 것”이라고 밝혔다.

이번 연구는 미공군과 한국기계연구원의 공동 지원을 받아 수행됐으며, 연구 결과는 기계 시스템과 신호 처리 분야의 국제 학술지인 「Mechanical Systems and Signal Processing」 4월 15일자에 게재됐다. 논문은 손세호 석박사통합과정생이 제1저자로, 선경호 박사와 오기용 교수가 공동 교신저자로 참여했다.

김선영 기자 글로벌대학팀 globalu@beyondpost.co.kr