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주식회사 원프레딕트

http://www.onepredict.com/

1. 귀사에 대하여 간략히 소개해 주십시오.

원프레딕트는 2016년 10월 윤병동 서울대 기계항공공학부 교수가 설립한 벤처기업으로 기계공학적 지식과 AI 알고리즘을 결합해 산업설비의 이상을 진단하고 예측하여 설비의 잠재 손실을 최소화해주는 솔루션을 제공합니다. 최근 150억 원 규모의 시리즈B 투자를 완료하였으며, 글로벌 PHM시장에서 국내를 대표하는 유니콘 기업으로 성장하기 위해 제품 고도화 및 글로벌 고객 Reference축적, 이를 위한 우수인재 확보에 주력하고 있습니다.

2. 귀사의 주요 업무에 대해 소개해 주십시오. 

원프레딕트의 핵심 솔루션인 가디원(GuardiOne)은 발전, 송변전, 제조, 모빌리티 등의 산업에 API 및 플랫폼 형태의 소프트웨어 형태로 제공되며, 구체적으로는 터빈, 풍력, 변압기, 베어링, 로봇, 모터 등 다양한 솔루션 포트폴리오를 구축하고 있습니다. 실제로 가디원은 한국중부발전의 화력발전소 스팀 터빈과 한국서부발전의 풍력단지 등에 적용되어 높은 정확도로 생산성 제고와 비용 절감에 기여하고 있으며, 이외에도 Schaeffler, 국내 중대형 제조사 및 석유화학업체 대상 솔루션 개발 과제 및 다수의 PoC를 통해 기술 경쟁력을 검증한 바 있습니다.

3. PHM 분야 연구 활동에 대해 소개해 주십시오.

우리 원프레딕트는 중∙화학공업을 중심으로 한 제조업, 발전 및 송∙변전을 중심으로 한 전력산업, 스마트 자동차를 필두로 한 운송설비 분야에서 첨단의 PHM 기술을 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 서로 다른 고유의 특성을 가진 거대산업들에 대한 폭넓은 기술적 커버리지를 제공하는 것은 매우 도전적인 일입니다. 저희는 이 목표를 달성하기 위하여 산업인공지능 (Industrial AI) 개념을 제안하고 다음과 같은 연구개발 흐름을 통해 커버리지 전반에 대한 높은 기술적 수준을 달성하였습니다.

산업인공지능의 뼈대이자 예측/진단을 수행하는 주체기술은 인공지능입니다. 스스로 학습하는 인공지능 기술은 첨단 산업설비와 고도로 전자화된 장치 들로부터 쏟아지는 수많은 데이터들의 복잡한 상관관계와 상태 간의 차이를 모델링하기 위한 최적의 기술입니다. 하지만 인공지능 기반 진단시스템은 근본적으로 연역적이며, 자신에게 주어진 정보를 기반으로 결론을 이끌어낼 수 있으나 스스로 새로운 지식을 이끌어낼 수 없으므로 확장성에 대하여 뚜렷한 한계를 지닙니다. 요컨대, A사(社) 장비에 대하여 개발된 진단시스템은 B사 장비에 그대로 사용할 수 없습니다.

이러한 형태의 인공지능 시스템은 mass deploy가 불가능하며 이 치명적인 단점을 해결하기 위하여 저희는 인공지능의 학습 단계에서 인간 전문가의 적극적인 개입을 시도하였습니다. 인공지능 시스템의 데이터 준비 단계, 학습 프레임워크 그리고 후처리까지 인간이 적극적으로 개입하여 인공지능의 범용성을 극대화하고자 하는 시도의 결과물이 저희들이 제안하는 산업인공지능 기반 솔루션으로 정의될 수 있습니다. 이러한 시도는 단기적으로는 기술의 개발에 높은 코스트를 요구하지만, 장기적으로 보았을 때는 매우 큰 투자대비 효율을 가져올 것입니다.

산업인공지능 기술의 개발을 위해서 우리 회사는 아래와 같은 연구개발 프로세스를 수행합니다. 먼저 저희 연구원들은 기계진동학, 응용수학, 전기공학 및 화학공학에 이르기까지 폭넓은 학문영역에 대한 이론적 배경을 바탕으로 대상 시스템과 그로부터 획득되는 데이터에 대한 포괄적인 관찰을 수행합니다. 이 과정은 유사한 산업분야 또는 설비에 중복하여 적용할 수 있는 지식을 확보하기 위함이지만 한편으로는 인공지능 기술의 적용단계에서 발생할 수 있는 모델의 편향, 특이적 결함(glitch)에 대한 연구원들의 경각심과 최적의 모델 구조를 찾아내기 위한 직관을 함께 길러줍니다.

 이와 동시에, 딥러닝 등의 최신 기계학습 기술들을 지속적으로 검토하고 대상 장비로부터 얻어낸 관찰과의 융합을 시도합니다. 우리가 인공지능의 적용에서 가장 먼저 두는 가치는 바로 결과의 예측가능성입니다. 풀어서 말하면, 우리는 인공지능이 예상외의 뛰어난 결과를 내어 주길 기대하기보다는 데이터의 특성을 반영한 정교한 전처리와 인간전문가의 직관을 모사하도록 하는 네트워크의 구조적 정규화 등을 통해서 충분히 예상 가능한 높은 정확도를 확보하는 것을 목표로 합니다. 이 목표는 주요 인공지능 기술들을 이론/경험적으로 깊이 이해하는 한편 인공지능에게 공학자적 관점을 가르치기 위한 꾸준한 노력을 통해 달성됩니다.

우리의 PHM 기술은 궁극적으로 사용자에게 유용한 정보를 전달하기 위해 탄생하였습니다. 따라서 우리의 프로세스는 사용자 친화적 정보전달 기술의 개발로 마무리됩니다. 수치로 표현되는 산업인공지능 모델의 진단결과는 물론 그 것으로도 높은 가치를 지니지만, 산업의 종사자가 활용하기에는 설명력이 낮거나 단편적이어서 업무 프로세스에 반영하기에 모호할 수도 있습니다. 그렇기에 우리는 사용자를 고려하여 정보를 축약하고 선별적으로 제공하기 위한 고찰과 직관적인 효과적인 시각적 도구를 개발하기 위한 과정을 수행합니다. 그림 1에 나타나 있는 우리의 주요 제품군인 GuardiOne Series의 주화면에서 보이듯이 우리는 각각의 산업영역과 대상설비에 대한 운용사의 요구를 바탕으로 모델에서 도출된 결과를 사용자 친화적으로 가공하여 제공하도록 노력하고 있습니다.

4. 앞으로의 계획에 대해 간략히 말씀해 주시기 바랍니다.

원프레딕트는 주력사업군에서 요구하는 수많은 기능들을 구현하여 제품화해 왔습니다. 실제로 그 결과물이 GuardiOne Series로 출시되어 현업에서 활용되고 있습니다. 저희가 앞으로 집중하려는 목표는 먼저, 사업영역에서의 진단공백 최소화입니다. 저희들의 제품은 시장의 요구에 따라 개발 및 출시되어 중요한 설비들에 대한 PHM 솔루션을 제공하고 있지만 진단 대상의 범위를 꾸준히 확대할 계획입니다. 발전, 송변전 영역의 예시를 들면 현재 발전용 스팀터빈과 변압기에 대응하는 GuardiOne Turbine 그리고 Transformer가 각각 출시되어 있지만 그림 2에서 볼 수 있듯 보일러, GIS, 접속함 등에 대응하는 PHM 솔루션을 개발하여 제품화를 앞두고 있습니다. 마찬가지로 제조업과 스마트 자동차를 위한 산업용로봇, 모터, 인휠베어링에 대한 솔루션도 준비중입니다. 또한, 솔루션의 현장적용성을 끌어올리기 위하여 기술의 고도화에도 힘쓰고 있습니다. GuardiOne Wind는 앞으로 nacelle 내 컴포넌트를 진단하는데 그치지 않고 O&M데이터를 이용한 운용효율 최적화 솔루션도 포함하게 될 것입니다.

저희들의 임무는 지속적으로 첨단의 PHM 솔루션을 개발하는 것이지만 특정 영역에서 고도화를 이룬 PHM 기술이 다른 산업계로 빠르게 확장될 수 있도록 그것을 일반화하고 배포하는 것이기도 합니다. 때문에 우리는 설비단지(사이트) 내 또는 단지를 통합하는 플랫폼 형태의 상위 제품군을 GuardiOne Cloud 라는 명칭으로 계획하고 있습니다. 여러 설비, 나아가 여러 산업단지를 통합하기 위한 핵심단계는 서로 다른 설비로부터 취득된 데이터를 정형화하여 솔루션에 적용가능한 형태로 DB화 하는 것입니다. 동일한 설비에서 취득된 동일한 물리량의 데이터일지라도 측정장비, 단지별 관리방식의 차이 등으로 인하여 확보할 수 있는 데이터의 형태는 천차만별이기 때문에 솔루션의 일반적 적용이 어렵고 이는 솔루션의 확장에 걸림돌이 됩니다. 저희는 이에 대응하여 다양한 기업들을 대상으로 산업도메인에서 발생하는 비정형 데이터 등을 다루는 방법론에 대한 노하우를 차근차근 쌓아가면서 목표에 한걸음 다가갈 준비를 하고 있습니다.