중소벤처기업부(장관 이영)는 6일 aT센터에서 ‘제2회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회’ 시상식을 개최하고, ‘DataIntelligenceLAB(중앙대)’ 팀 등 제조데이터 표준모델 기반 인공지능 분석모델을 제시한 8개팀을 시상했다.

작년에 이어 올해 두 번째 열린 ‘K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회’는 실제 기업 현장에서 제조데이터의 활용방안을 발굴해 기업의 부가가치 향상 방안을 제시하고자 마련됐다.

이번 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회는 중소벤처기업의 제조데이터 활용 플랫폼인 ‘KAMP’ 포탈에 등록된 용해 탱크 제조 분야 데이터 표준모델을 기반으로 식품 가공기업의 작업환경을 개선할 수 있는 아이디어를 모집했다.

올해 경진대회는 지난 10월 공모를 통해 전국의 기업, 대학, 대학원 등 다양한 참가자들이 팀을 이뤄 총 153개팀이 지원했으며, 제조데이터 분석을 기반으로 불량 예측, 품질 예측, 공정품질 관리, 운영 최적화 방안 등의 다양한 아이디어가 제시됐다.

특히, 서면 평가를 거쳐 결선에 오른 8개팀은 메타버스 공간에 마련된 평가장에서 본인의 아바타를 통해 발표와 질답을 수행했고, 문제해결의 독창성을 비롯해 분석모델의 적용가능성과 확장성 등을 종합적으로 평가받았다.

이러한 메타버스 공간에서의 평가를 통해 다양한 신기술 융복합을 통한 혁신방안 제시라는 경진대회의 취지를 확인할 수 있었다.

중소벤처기업부 장관상(대상)을 받은 ‘DataIntelligenceLAB(중앙대)’ 팀은 다양한 시나리오로 확장 가능한 준지도 학습 기반의 용해공정 불량 탐지 알고리즘으로 불량 발생 시점을 예측해 선제 대응이 가능하도록 가이드라인 및 운영 최적화 시나리오를 도출했다.

이는 분석모델 도출이 다양하고, 특히 분석 과정의 타당성과 결과해석의 우수성이 인정돼 심사위원의 높은 평가를 받았다.

이와 더불어, 이번 ‘제2회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회’에서는 제조데이터를 기반으로 제품의 서비스화(Servitization)를 추진해 혁신 비즈니스 모델을 개발하는 ‘제조데이터 기반 서비타이제이션(Servitization) 공모전’이 함께 진행됐다.

‘서비타이제이션 공모전’은 제조데이터의 분석 및 활용방안이 제조기업 현장의 문제해결과 생산성 증대뿐만 아니라 새로운 비즈니스 모델의 확장을 통한 기업의 매출과 수익 증가로까지 이어질 수 있다는 가능성을 보여준다는 점에서 의의가 있었으며 우수 모델을 제출한 총 4개팀이 수상했다.

중소벤처기업부 장관상(대상)은 사람 목소리 및 기계 고유 소리 파동(파형)을 이용한 예지보전 스마트팩토리를 제안한 ㈜아이티공간이 차지했다.

임정욱 중소벤처기업부 창업벤처혁신실장은 “이번 제조데이터 활용 경진대회 및 공모전에서 제조기업 현장에 적용 가능한 다양한 인공지능 분석모델과 데이터를 통해 확장 가능한 새로운 모델까지 확인해 볼 수 있었다”고 말했다.

아울러 “앞으로도 중소벤처기업부는 다양한 데이터 분석 및 활용 인프라를 확장해 나가도록 할 것”이라며, “관련 업계, 기업, 대학 등 중소 제조기업 혁신과 데이터 분석, 활용에 대한 많은 관심을 부탁드린다”고 덧붙였다.

이날 수상자는 다음과 같다.

《 제조데이터 경진대회 》

▶대상(중소벤처기업부 장관상)

DataIntelligenceLAB (중앙대) 김현태, 김초희, 이동준: 다양한 시나리오로 확장 가능한 준지도 학습 기반 용해공정 불량 탐지 알고리즘 개발

▶최우수상(KAIST총장상 2팀)

LPK(서울과기대) 최지현, 이다인: 원활한 양품 제조를 위한 용해 공정 규칙

제일(국민대, 에이닷) 유광열, 김민식, 고아름: 시계열 분석 기반 용해물 품질 예측 AI 모델 개발

▶우수상(스마트제조혁신추진단장상 2팀)

옵티머스 팩토리(한양대) 강민희, 김서현, 김재현: 결합 사전 대응을 위한 품질 오류 예지 분석 모델 GLA-3 개발

SFYDER(엘지유플러스, 포스코ICT, LG에너지솔루션) 김용주, 이정훈, 염영일: 용해물 품질 예측을 통한 공정품질관리 개선

▶장려상(KAIST K-Industry 4.0추진 본부장상 3팀)

마지막 불씨(성균관대) 부도현, 서현범, 박지환: 현원료의 특성을 고려한 설명 가능한 용해 공정 불량 예측 최적화 모델

STAPRER(타키온테크, 충남대) 강병관, 서창교, 이정우: 현장 특성 반영 용해 공정 양/불 판단 알고리즘 ‘IRCF’

Ventus(한국타이어앤테크놀로지) 박해민, 이동윤, 구동현: 데이터 기반 다양한 인공지능 알고리즘 비교를 통한 특화된 용해탱크 최적 운영 방안 도출

《 서비타이제이션공모전 》

▷대상(중소벤처기업부 장관상)

㈜아이티공간 이영규, 윤혜진, 김민수: 사람 목소리 및 기계 고유 소리 파동(파형)을 이용한 예지보전 스마트팩토리 제안

▷최우수상(스마트제조혁신추진단장상)

㈜한국필텍 윤정현, 서정훈: 실시간 맞춤형 공기질 유지관리 서비스 시스템 플랫폼

▷우수상(스마트제조혁신추진단장상)

개인 권대훈: AI 기반 화물 및 택배 적재 최적 공정 지능화

▷우수상(스마트제조혁신추진단장상)

㈜메가폰글로벌 김진곤, 장기인: 의약품 영수증 QR코드 인식 기반 초간편 모바일 유통기한 케어 서비스와 재고 반품 관리 서비스