스마트분석기술의 필요성
인공지능을 활용하여 기술개발을 진행하는 대부분의 연구자들은 최신의 딥러닝과 머신러닝 알고리즘을 어떻게 적용하여 정확도를 높일 것인지에 초점을 맞추고 업무를 진행하는 경우가 많지만, 사실 우선적으로 검토되어야 할 것은 학습에 사용되는 데이터의 정확성이다. 아무리 훌륭한 알고리즘을 사용한다고 하더라도 부정확한 데이터로는 정확한 공정 예측 및 제어가 불가능하기 때문이다. 스마트분석기술은 인공지능 기반의 디지털 분석기술을 개발하여 데이터의 신뢰성을 향상시키는데 목적을 두고 있다. 즉 ‘데이터 기반’이라는 표현에서 사용되는 데이터 조차도 인공지능 기술을 활용하여 디지털화 및 객관화하는 것을 의미한다. 현대제철에서는 일관제철소 공정의 시작단계인 제선원료 분석과 최종 생산된 제품의 품질평가를 자동화하기 위한 다방면의 연구를 수행하고 있다. 당사의 대표적인 스마트분석기술 연구사례를 소개한다.
스마트분석기술 1 – 딥러닝 활용 원료 품질 분석 자동화
일관제철소에서 철광석과 석탄를 이용해 소결광 및 코크스를 생산 후 고로에 투입하여 쇳물(용선)을 생산하는 공정을 제선공정(Ironmaking)이라 한다. 당사에서는 소결공정을 통해 생산되는 소결광과 코크스 제조시 사용되는 석탄의 품질평가를 디지털 자동화하기 위하여, 딥러닝 기술 중 Semantic Segmentation 방식을 활용한 소결광 광물상 분석기술 및 Image Classification 방식을 활용한 석탄의 마세랄(Maceral) 분류기술을 개발하였다.
스마트분석기술 2 – 디지털 기계적 물성 평가 기술
원유 및 천연가스를 운송하는데 사용되는 강관(Linepipe)의 물성을 평가하기 위해서는 DWTT라는 시험을 이용한다. DWTT 시험 후 파단된 시험편의 형상은 취성, 연성, 역파단면의 세 가지로 구분할 수 있는데, 기계적 물성 평가를 위해서는 각 파면율이 정량적으로 분석되어야 한다. 현재 당사에서 수행하고 있는 시험원 육안판정방식을 대체하기 위하여 딥러닝 기반의 디지털 분석기술을 개발하였다. 개발한 스마트분석기술을 적용하면 DWTT 파단면을 자동으로 구분할 수 있고, 구분된 각 파단면 이미지의 픽셀값을 기준으로 파면율을 산출할 수 있다.
소개된 개발사례 외에도 당사에서는 스마트분석기술과 관련하여 현재 다양한 연구를 수행하고 있으며, 분석기술의 디지털 자동화를 위해 지속적으로 개발범위를 확장할 계획이다. 국내 분석기술의 스마트화를 선도하면서, 궁극적으로는 현대제철의 완전한 스마트 제철소 구축을 실현시키기 위해 노력할 것이다.
