KAIST 연구진이 스마트팩토리 제조 현장에서 기계 교체나 온도·압력·속도 변화 등으로 제조 공정이 바뀌어도 재학습 없이 불량을 정확히 탐지하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.
KAIST는 이재길 전산학부 교수 연구팀이 제조 공정이나 설비가 바뀌어도 기존 AI 모델을 추가적인 불량 레이블링 없이 활용할 수 있는 새로운 ‘시계열 도메인 적응’ 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
‘시계열 도메인 적응’ 기술은 시간에 따라 변하는 데이터(온도 변화, 기계 진동, 전력 사용량, 센서 신호 등)를 다루는 AI 모델이 훈련받은 환경(도메인)과 실제 적용 환경이 달라져도 추가 학습 없이 안정적으로 성능을 유지하도록 돕는 기술이다.
연구팀은 환경 변화에 혼란을 일으키는 AI 모델이 가지는 문제의 핵심이 단순히 데이터 분포 차이뿐만 아니라 불량 발생 패턴(레이블 분포) 자체가 바뀌는 현상에 있다는 점에 주목했다.
이어 새로운 공정의 센서 데이터를 추세, 비추세, 주파수 세 가지 성분으로 분해해 각각의 특성을 파악하는 방법을 개발했다. 마치 사람이 기계 소리의 높낮이, 진동 패턴, 주기적 변화를 종합해서 이상 징후를 감지하는 것처럼, AI도 다각도로 데이터를 분석하도록 했다.
즉 기존 모델이 예측한 결과를 새로운 공정의 데이터 군집 정보와 비교해 자동으로 예측값을 보정하는 방식을 적용한 ‘TA4LS(Time-series domain Adaptation for mitigating Label Shifts)’ 기술을 개발했다. 이를 통해 기존 공정의 불량 발생 패턴에 편향된 예측을 새로운 공정에 맞게 정확히 조정할 수 있다.
특히 이 기술은 별도의 복잡한 개발 없이도 기존의 AI에 끼워 넣는 추가 부품(플러그인 모듈)처럼 쉽게 결합할 수 있어 실용성이 높다.
연구팀은 시계열 도메인 적응 4개의 벤치마크 데이터셋(즉 변화가 발생한 4종류의 센서 데이터)을 사용한 실험에서 기존 방법 대비 최대 9.42% 정확도 향상을 달성했다. 공정이 바뀌어 레이블 분포(불량 발생 패턴) 차이가 큰 경우에서도 AI가 이를 스스로 보정해 판별하는 성능 개선 효과가 두드러짐을 보였다.
이재길 KAIST 교수는 “제조업에서 인공지능 도입의 가장 큰 걸림돌이던 공정 변경 시 재훈련 문제를 해결한 기술이며, 실용화되면 유지 비용 감소와 불량 탐지율 개선을 통해서 스마트팩토리 확산에 큰 기여를 할 것”이라고 말했다.
연구 결과는 인공지능과 데이터 분야 세계 권위 학회인 ‘지식발견및데이터마이닝학회(KDD) 2025’에 8월 발표됐다.