생성형 AI 활용한 센싱 데이터 이상 탐지 기술 제안… 실제 플랜트 데이터로 성능 검증
  • ▲ 한국통신학회 주최 한국 인공지능 학술대회에서 우수 논문상을 수상한 상명대 공과대학 휴먼지능로봇공학과 4학년 최용훈(왼쪽) 학생과 3학년 김민서 학생.ⓒ상명대
    ▲ 한국통신학회 주최 한국 인공지능 학술대회에서 우수 논문상을 수상한 상명대 공과대학 휴먼지능로봇공학과 4학년 최용훈(왼쪽) 학생과 3학년 김민서 학생.ⓒ상명대
    상명대학교(총장 김종희) 공과대학 휴먼지능로봇공학과 4학년 최용훈 학생과 3학년 김민서 학생이 한국통신학회가 주최한 한국 인공지능 학술대회에서 우수 논문상을 수상했다.

    수상 논문 이미지 텍스처 특징에 기반한 센싱 데이터 이상탐지 연구는 원전과 발전소 등 고위험 시설의 안전 확보를 위해 생성형 인공지능 기술을 적용, 누출 신호의 이상 여부를 정밀하게 탐지하는 시스템을 제안한 연구다.

    연구팀은 다양한 환경 변화에도 안정적인 성능을 유지할 수 있도록 알고리즘을 설계했으며, 실제 플랜트 기반의 실데이터를 활용해 효과를 검증함으로써 실용성과 신뢰성을 높였다는 평가를 받았다.

    연구에 참여한 최용훈 학생은 “어려운 연구였지만 끝까지 좋은 결과를 얻어 보람을 느낀다”며 “함께 연구한 팀원들과 지도교수님께 감사드린다”고 소감을 전했다.

    김민석 지도교수는 “복잡한 산업 환경에서도 활용 가능한 안정적 이상 탐지 기술의 가능성을 보여준 연구”라며 “실제 센서데이터 기반의 검증으로 산업 현장 적용 가능성을 제시한 의미 있는 성과”라고 말했다.