인공지능이 음향‧소음‧진동 변화 실시간 예측, 문제 해결한다

[아이뉴스24 정종오 기자] 인공지능(AI)이 물리 이론을 학습하고 응용문제도 풀어내는 기술이 개발됐다.

한국표준과학연구원(KRISS, 원장 박현민)과 포스텍(총장 김무환) 공동연구팀이 음향 물리 이론을 학습할 수 있는 AI 기술을 개발했다.

이번에 개발한 기술은 AI 기반 음향 시뮬레이션 기술이다. 음향‧소음‧진동 등의 변화를 실시간으로 예측하고 문제를 해결할 수 있는 기반기술이다. 이를 활용하면 가전기기, 자동차 등의 제품부터 건물, 다리 등의 구조물에 이르기까지 다양한 대상의 음향‧진동 상태를 모니터링할 수 있다. AI가 시뮬레이션을 거쳐 내린 의사결정을 즉각 반영해 성능을 최적화할 수 있다.

이번 성과는 특히 산업계에서 각광받는 신기술인 ‘디지털 트윈(digital twin)’에 적용이 가능하다. 디지털 트윈은 가상세계에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만든 뒤 다양한 시뮬레이션을 통해 검증하는 기술이다.

가상세계에서 장비, 시스템 등의 상태를 모니터링하고 유지·보수 시점을 파악할 수 있다. 공장 내부의 데이터를 수집‧분석해 사람 없이 AI가 공정을 제어하는 스마트 팩토리는 디지털 트윈을 필요로 하는 대표적 사례다.

현재 디지털 트윈의 음향 시뮬레이션에 활용할 수 있는 기술은 일반 AI 기술과 공학분석용 계산법 두 가지다. 일반 AI 기술의 경우 학습한 데이터 범위 내의 계산은 빠르고 정확한데 경험하지 않은 상황에 대한 응용력은 부족하다. 공학분석용 계산법은 정확도는 높은데 계산에 걸리는 시간이 길어 실시간 활용이 어렵다.

이번에 개발한 AI 음향 시뮬레이션 기술은 기존 기술들의 단점을 모두 극복했다. 일반 AI 기술에 비해 월등한 정확도와 돌발변수 대응능력을 갖췄다. 공학분석용 계산법보다 계산 속도가 450배 빠르다. 높은 정확도와 초고속 해석능력, 변수에 대한 응용력을 모두 갖춰 디지털 트윈 실용화에 기여할 수 있다.

이형진 표준연 선임연구원은 “언어를 배울 때 생활 속 경험뿐 아니라 문법책으로 원리를 익히면 더 빠르고 정확하게 배울 수 있는 것과 마찬가지”라며 “AI 딥러닝의 패러다임을 바꾸는 성능을 보여줄 것”이라고 말했다.

이승철 포스텍 교수는 “이번 성과를 디지털 트윈에 실제로 적용할 수 있도록 후속연구를 이어갈 계획”이라고 전했다.

연구 성과(논문명: A Physics-informed and data-driven deep learning approach for wave propagation and its scattering characteristics)는 기계공학 분야의 국제 학술지 ‘Engineering with Computers’ 4월 9일 온라인에 실렸다.

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