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국방 강화! 무기의 고장, 정비 시점을 예측하다

현대 무기체계의 신뢰성을 높이기 위해 도입된 CBM+는 데이터 센서를 통해 고장 시점을 예측하고 최적의 정비 시기를 찾아내는 혁신적인 기술입니다. 자동차가 주행 거리나 운전 습관에 따라 소모품 교체 시기가 달라지듯이, 무기체계 또한 운용 환경에 따라 정비 주기가 유동적일 수밖에 없습니다. 무기체계 CBM+ 특화연구센터는 이러한 변수를 정밀하게 분석하여 무기체계가 최상의 상태를 유지하도록 돕습니다. 이는 비상시 무기체계 미작동으로 인한 위험을 방지하고, 수집된 데이터를 바탕으로 더욱 견고한 부품을 설계하는 기초가 됩니다. 무기체계의 효율적인 관리와 예산 활용은 글로벌 시장에서 K-방산이 신뢰를 얻는 중요한 밑바탕이 됩니다. 무기체계를 수출한 뒤에도 장기간 이어지는 운영 지원 체계는 경제적으로 막대한 가치를 지니며, 이를 정교하게 관리하는 능력은 국가 경쟁력으로 직결됩니다. 이번 연구를 통해 확보할 정밀한 데이터 분석은 향후 수십 년간 지속될 해외 수출 무기체계의 사후 관리 시장에서 우리나라가 우위를 점할 수 있게 해줄 것입니다. 이는 방위산업 분야의 후속 사업 수주 가능성을 높여 우리 산업 전체의 위상을 전 세계적으로 높이는 원동력이 될 것입니다. 이번 프로젝트는 KISTI를 포함해 10여 개의 주요 방위산업 기관이 협력하는 대규모 사업으로, 6년간 약 309억 원의 예산이 투입됩니다. 서로 다른 전문성을 가진 기관들이 모여 데이터 중심의 국방 발전이라는 공통된 목표를 수립하고 긴밀하게 협업하고 있습니다. KISTI는 데이터 표준화 및 정제 기술력을 바탕으로 국방 분야에서도 과학기술 영역을 선도하는 선도 기관으로 도약하고자 합니다. 데이터 전문 연구 기관으로서의 위상을 높이고 국방 분야의 디지털 혁신을 실현하기 위해 연구진은 모든 열정을 쏟고 있으며, 이는 국가 안보의 새로운 전환점이 될 것입니다.

국방 강화! 무기의 고장, 정비 시점을 예측하다
한국과학기술정보연구원
  • 융합
  • 공학·기술

슈퍼컴퓨터로 소리를 분석하다

현대 산업 현장과 일상생활에서는 수많은 센서가 생성하는 실시간 데이터를 분석하여 사물의 상태를 진단하고 미래를 예측하는 기술이 필수적입니다. 기계학습을 이용한 신호 데이터 분석 장치는 자동차 부품의 결함이나 건축물의 구조적 안전성을 정밀하게 파악하는 데 핵심적인 역할을 수행합니다. 예를 들어 자기장 센서를 활용해 금속 구조물의 손상을 감지하거나, 소음 패턴을 분석하여 폭발음과 일상 소음을 구별하는 등 활용 범위가 매우 넓습니다. 이러한 기술은 단순히 현상을 감지하는 수준을 넘어, 대상의 변화를 측정하고 이에 따른 최적의 대응 방안을 제공할 수 있도록 설계되었습니다. 센서에서 수집된 원시 데이터가 유의미한 정보로 변환되기 위해서는 고도의 전처리 과정이 수반되어야 합니다. 형상 분석, 주성분 분석, 그리고 푸리에 변환과 같은 기초적인 통계 및 신호 처리 기법을 거쳐 데이터를 학습 가능한 형태로 가공합니다. 진동, 음향, 연기, 광 센서 등 측정 대상의 특성에 맞는 다양한 센서가 결합되며, 특히 음향 센서는 원거리에서도 대상체에 직접 부착하지 않고 소리만으로 상태를 파악할 수 있다는 강력한 편의성을 제공합니다. 자체 개발된 기계학습 모델은 이러한 복합 데이터를 학습하여 현장에서 즉각적으로 상태를 분석하는 장치로 적용됩니다. 자체적으로 개발된 C 프로그램 기반의 기계학습 모델은 실제 산업 현장에서 그 우수한 성능을 증명하고 있습니다. 대표적인 사례로 자동차 제조 공정에서 창문이나 핸들을 구동하는 수많은 모터의 불량 여부를 음향 센서만으로 판별해 내는 데 성공한 바 있습니다. 또한 일상적인 소음이 심한 환경에서도 특정한 총소리를 정확하게 식별하는 기술을 통해 경호 및 국방 분야로의 확장 가능성도 열어두고 있습니다. 이는 복잡한 데이터를 학습시켜 대상체의 상태를 정확히 판단하고 결정을 내릴 수 있는 지능형 시스템이 구축되었음을 의미하며, 현장 장치에 직접 탑재 가능한 유연성까지 확보했습니다. 기술 개발 과정에서 가장 큰 장애물은 수집된 데이터의 품질 확보와 노이즈 분리 문제입니다. 센서 측정 시 발생하는 단순한 오류나 장치 설정에 따른 데이터 변이를 정밀하게 파악해야 하며, 특히 노이즈 속에 섞인 유의미한 시그널을 추출하는 작업은 난도가 매우 높습니다. 이를 해결하기 위해 여러 알고리즘을 복합적으로 적용하는 일종의 '칵테일 요법'이 사용됩니다. 각 알고리즘의 상호작용을 깊이 이해하고 성능에 미치는 영향을 예측하는 능력이 필수적인데, 이 과정에서 슈퍼컴퓨터의 강력한 연산 자원은 복잡한 데이터 분석과 학습 과정을 신속하게 해결하는 원동력이 됩니다. 슈퍼컴퓨팅 응용센터는 데이터를 분석하고 기계학습을 통해 현상을 예측하는 핵심 기술을 제작하여 다양한 분야의 연구자들에게 제공하고 있습니다. 나노 소재 계산이나 바이오 분야 등 첨단 과학 기술 연구의 도구로써 슈퍼컴퓨팅 기술이 활용될 때 우리 사회는 더욱 창의적이고 안전한 방향으로 발전할 수 있습니다. 특히 연구실에서 개발된 기술이 실제 현장에서 예상보다 뛰어난 성능을 발휘하고, 변수가 많은 환경에서도 안정적으로 작동하는 것을 확인하는 과정은 연구자들에게 큰 보람을 줍니다. 앞으로도 데이터 기반 연구를 지속하여 사회 전반의 안전과 발전에 기여하는 것이 최종 목표입니다.

슈퍼컴퓨터로 소리를 분석하다
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