서울대 윤병동 교수 연구팀, PHM Asia Pacific 2019
PHM Data Challenge Winner (3위) 석권

서울대학교 기계항공공학부 윤병동 교수의 시스템 건전성 및 리스크 관리 연구실(Laboratory for System Health Risk Management)에서 2019년 7월 22일-24일 중국 베이징 리아오닝 호텔에서 개최된 Asia Pacific Conference of the Prognostics and Health Management 2019(이하 PHMAP19)에서 주관하는 PHM Data Challenge에 참가하여 1600여 팀의 참가 팀 중 3위를 차지하는 우수한 실적을 거두었다. PHM Data Challenge는 고장 예지 및 건전성 관리(Prognostics and Health Management, PHM) 기술과 관련하여, 산업 현장에서 발생하는 실제 데이터를 분석해 시스템의 정상과 고장을 예측하는 과정에서 참여 팀들이 서로 경쟁을 해 우위를 가리는 국제대회이다. 윤 교수 연구팀은 이미 과거 2014년 IEEE Reliability Society, 2014년, 2015년, 2017년 PHM Society에서 주관하는 PHM Data Challenge 대회 등 여러 번의 Data Challenge 대회에서 Winner로 선정되었다. PHMAP에서 주관한 Data Challenge에서 2017년에 이어 수상하였으며, 특히나 이번에는 1600여 팀이나 참가한 치열한 경쟁 속에서 세계를 선도하는 최고의 기술력을 보유하고 있음을 재차 입증하였다. 더불어, 중국 CAICT에서 개최한 Data Challenge 대회에서 최초로 비중국인 수상 팀으로 선정되어, 당당하게 우리나라 이공계열 연구진의 위엄을 뽐낼 수 있는 성과를 이루었다.
 

압축기, 스팀 터빈, 가스 터빈 등과 같은 대형 회전 기계는 에너지, 화학 및 발전과 같은 많은 공정 산업에서 중요한 장비이다. 이번 대회에서는 이러한 장비의 주요 부품인 로터(rotor)의 고장 유무와 고장 순서를 예측하는 문제가 출제되었다. 로터 부분은 높은 회전 속도와 엄청난 운동량으로 인한 원심력으로 느슨해지거나 다른 여러가지 이유로 날아갈 수 있으며, 이로 인해 장비의 작동 안전에 큰 위협이 되고 이러한 유형의 결함은 높은 유지 보수 비용과 심각한 경제적 손실을 초래할 수 있다. 때문에 실제로 이러한 로터 고장과 관련된 문제는 PHM 분야에서 실제 산업현장을 위해 다루어지고 있는 메인 이슈 중 하나이다. 이번 대회의 진행은 5-6월간의 예선 기간, 7월 1주간의 본선 기간으로 나누어 진행이 되었다. 예선 기간 동안에는 5가지 모터 모드에서 각각 5번의 시점으로 총 25가지의 고장 유무와 순서의 결과가 주어져 있는 Training 데이터를 주어, 결과값이 주어져 있지 않은 5가지 5시점 Test 데이터를 예측한다. 팀들은 매주 결과를 제출하여 점수를 업데이트하며 예측 알고리즘을 개선/구축할 수 있다. 그리고 7월 초 1주간 본선기간으로 개발한 알고리즘을 통해 주어진 8가지 5시점의 Final 데이터에서 단 한 번의 기회로 고장의 유무와 시간 순서를 예측을 하여 점수가 계산이 된다. 계산된 점수를 기반으로 참가 팀들의 순위를 매기고, 상위 8팀이 중국에서 발표에 참가하게 되어 통합 점수로 최종 순위가 매겨지게 된다.