인하대 제조혁신전문대학원, KAMG AI로 다이캐스팅 품질 예측

한국다이캐스팅학회(회장 천정권)가 개최한 제11회 학술대회에서 인하대학교 이창선 교수는 ‘지식 조립 모델 생성(KAMG) AI를 이용한 다이캐스팅 품질 예측 모델 개발’에 대해 강연을 진행했다.

인하대학교 제조혁신전문대학원과 현대자동차, ㈜코다코는 다이캐스팅 공정의 품질을 예측하기 위한 인공지능 모델 개발에 대해 설명했다. 이번 프로젝트는 ‘지식 조립 모델 생성(Knowledge Assembly Model Generation, 이하 KAMG) AI’를 활용하여 제조 도메인 지식을 자동화된 방식으로 모델화함으로써, 제조 현장의 생산성 향상과 품질 안정성 확보를 목적으로 한다.

이번에 개발된 예측 모델은 설계 초기 단계부터 완성까지의 전체 프로세스를 엑셀 문서와 같은 설계 도면을 기반으로 자동화해 모델링하는 것이 특징이다. 특히, 제조 전문가가 직접 설계 문서에 포함된 도메인 지식을 모델에 탑재할 수 있도록 구성되어, 기존의 단순한 데이터 기반 AI 모델보다 더 높은 설명력과 신뢰성을 제공한다.

연구팀은 AutoML 기술과 결합된 단계적 모델링을 통해 각종 설계 변수와 공정 조건이 변화하는 제조 환경에서도 유연하게 적용 가능한 ‘카멜레온 모델(chameleon model)’을 구현했다. 이 모델은 인과관계 기반의 도메인 지식을 중심으로 요소별 예측 구조를 구성하며, 실험적 데이터뿐만 아니라 전문가의 암묵지까지 학습 데이터로 활용할 수 있다는 점에서 주목받고 있다.

KAMG AI 엔진은 KAMP(Korea AI Manufacturing Platform)와 연동되어 다이캐스팅 산업뿐만 아니라 다양한 제조업 전반에 걸쳐 확장 가능성이 크다. 실제로 이번 프로젝트에 참여한 ㈜코다코는 해당 모델을 통해 품질 예측 정확도를 높이고, 불량률을 크게 줄이는 성과를 거두었다.

연구를 주도한 이창선 인하대 교수는 “예측 모델 개발에서 가장 중요한 것은 데이터와 도메인 지식의 유기적 결합”이라며, “KAMG AI는 제조 전문가가 손쉽게 설계 단계에서 모델을 직접 구성하고 평가할 수 있게 해주는 차세대 AI 솔루션”이라고 설명했다.