신규 예측 모델 개발해 기존 결로 예측시스템 보완 예정
[메가경제= 임준혁 기자] 현대제철이 날씨 빅데이터를 활용해 얻은 다양한 아이디어를 하반기 철강 제품 품질 향상에 적용한다.
현대제철은 최근 기상청과 함께 대학생 등을 대상으로 콘테스트를 열어 ‘공장내 철강 제품의 결로(結露) 발생예측 모형 개발’을 위한 다양한 아이디어를 모집했다고 27일 밝혔다.
이를 통해 XGBoost 등의 머신러닝 기법을 활용해 결로 위험 지수를 산출하는 개선 모델, 내외부 상황을 효율적으로 확인할 수 있는 모니터링 시스템 등 우수한 개선 아이디어를 발굴했다.
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| ▲ 현대제철 제품 창고에 냉연제품이 출고를 기다리고 있다. [사진= 현대제철 제공] |
XGBoost는 비정형 데이터까지 활용해 예측 정확도가 우수한 인공지능 의사결정 기법의 일종이다.
우수 아이디어들을 바탕으로 현대제철은 다양한 결로 예측 모델을 개발하기로 하고, 이 중 적용 가능한 결로 예측 모델을 선정해 추가적인 개선 작업을 거친 뒤 올해 적용을 검토 중이다. 또한, 작업자들이 현재 상황을 한 눈에 알아보기 쉽게 시각화된 정보 화면과 스마트폰 앱을 개발해 활용할 예정이다.
새로 적용될 결로 예보시스템은 온·습도 등의 공장 관측 데이터와 날씨 예보 데이터를 종합적으로 고려해 24~48시간 뒤의 코일 제품과 공장 내부의 온·습도를 예측한다. 이 예측을 바탕으로 이슬점을 계산해 결로 예보를 통보한다.
현대제철은 수상자들의 예측모델을 활용해 결로 예보시스템의 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있다.
결로는 철강재에 녹 또는 얼룩을 발생시키고 이는 품질 불량으로 이어진다. 정확한 결로 예보시스템을 활용해 결로 발생 가능성을 사전에 예측·대응해 잠재적 품질손실 위험을 줄이는 것은 철강업계의 큰 과제이기도 하다.
현대제철은 우수한 아이디어를 낸 참가팀에게 상장과 상금을 수여했으며 향후 입사 지원시 가산점을 부여하기로 했다.
회사 관계자는 “예상보다 훨씬 많은 팀들이 지원을 했고 이에 따라 실무에 활용할 수 있는 수준 높은 데이터 분석 및 예측 모형을 확보할 수 있게 됐다”며 “향후 제시된 다양한 모델을 기반으로 철강 산업에 특화된 빅데이터 분석 연구를 확대해 품질 향상에 기여할 것”이라고 설명했다.
한편, 현대제철과 기상청이 함께 진행한 이번 ‘2020 날씨 빅데이터 콘테스트’에는 총 331팀이참가해 이중 10개 팀이 최종 본선에 올랐으며 ‘이슬맺힘 발생 위험에 대한 예측모델’을 제시한 KKS팀 등 6개 팀이 수상했다.
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