매칭 진행 중
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ID
p-094
현장 변수에 강건한 설비 예지보전 AI 공동개발 기업 모집
정부 지원 과제
기술 이전
을 함께 진행할
기업
을 찾는 공고입니다.
센서 탈락, 통신 끊김, PLC 수집 제한으로 늘 일부가 빠지고 고장 기록이 드문 제조 현장 데이터에서, 결측을 복원하고 고장 발생 시점·유형을 예측하는 AI 모델을 만듭니다. 예지보전 플랫폼·MES·생산관리 에이전트에 모듈로 탑재해 설비 상태 등급화와 이상 징후 조기 경보에 쓸 수 있습니다.
게시자 유형
연구실
핵심 키워드
예지보전
센서 결측 복원
고장 시점 예측
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
미정
연구실 소개
연구실 소개
POSTECH 인공지능대학원·컴퓨터공학과 김원화 교수님 연구실(MIP Lab ML/CV팀)은 불완전한 실제 데이터에서도 믿을 수 있는 예측을 내는 머신러닝을 연구합니다. 빠진 데이터 복원, 연속시간 이벤트 예측, 품질이 고르지 않은 라벨에 강건한 학습이 핵심 역량이며, 의료 데이터에서 검증한 방법을 센서·설비 데이터로 넓히고 있습니다. SK하이닉스와 신경망 기반 납땜 검사 특허를 공동 출원해 2025년 산학연구과제 우수발명상을 받았고, 제조 현장 문제를 기업과 정부 과제로 함께 풀어 가며 기술을 키우는 공동연구형 협력을 지향합니다.
대표 연구 분야
1. 센서·시계열 결측 데이터 복원 - 순서가 있는 다중 센서 데이터에서 빠진 구간·채널을 같은 설비의 다른 센서와 앞뒤 시점 정보로 채워, 센서 탈락·통신 끊김이 있어도 예측 모델 입력을 유지합니다. 2. 고장 시점·유형 예측(연속시간 이벤트 모델링) - 불규칙한 간격으로 쌓이는 알람·정지·작업 이벤트 이력을 신경 상미분방정식으로 모델링해, 다음 이벤트의 발생 시점과 종류를 확률로 예측합니다. 3. 불완전한 입력·라벨에 강건한 검사 AI - 일부 센서·영상이 빠지거나 작업자마다 불량 판정 라벨 품질이 달라도 성능을 유지하는 이상 탐지와 불량 영역 분할을 연구합니다.
정부과제 / 산학협력 경험
[국가 과제 · 연구책임] - 과기정통부·IITP AI최고급신진연구자지원사업 「의료영상 분석을 위한 신뢰가능한 의료 에이전틱 AI 연구 개발」(2026~2031) - 과기정통부 개인기초 핵심연구(도약형) 「물리기반 고차 그래프 기초 모델 구축과 퇴행성 뇌질환 반사실적 학습」(2026~) - 과기정통부 글로벌 기초연구실 「비정형 뇌영상 데이터 분석을 위한 기하학적 딥러닝」(2025~, KAIST·UNC Chapel Hill 공동) [산학협력 · 제조] - SK하이닉스 산학연구과제 수행, 기판 이미지 기반 「신경망을 이용한 납땜 검사 장치」 공동특허 출원(2024)·제13회 산학연구과제 우수발명포상 우수상(2025) - 국내 대기업 및 의료 AI 스타트업과 소규모 공동연구 과제를 수행하며 기업 데이터 기반 모델 개발 경험 축적
연구 희망 개요
연구 희망 및 관심 주제
제조 현장 데이터는 센서 탈락, 통신 끊김, PLC 수집 제한, 엑셀·수기 기록으로 늘 일부가 빠져 있고 고장 기록은 드뭅니다. 본 연구실은 이렇게 부족하고 끊긴 데이터로도 이상 징후를 조기에 잡고 다음 고장 시점을 예측하는 모델을 기업과 함께 만들고자 합니다. 같은 설비 수백 대의 상태를 등급으로 나누는 설비 건전성 평가와, 이상 탐지에서 예측 시뮬레이션으로 넘어가는 단계에 관심이 있습니다. 연구실은 센서·설비·MES를 직접 만들거나 구축하지 않고, 기업 플랫폼·솔루션에 들어갈 AI 모델을 담당합니다.
협력 가능 분야
- 기업 보유 설비 데이터의 결측률·누락 구간 진단과 결측 보간 모델 시범 적용(1~2개월 PoC) - 이상 징후 탐지에서 고장 예측 시뮬레이션으로 넘어가는 단계별 모델 공동 개발 - 설비 알람·작업 로그 기반 고장 발생 시점·유형 예측 모델 개발 - 동일 설비군 상태 등급화와 이상 징후 조기 경보 - 일부 센서·카메라가 고장 나도 작동하는 멀티센서 이상 탐지·품질 검사 모델 - 예지보전 플랫폼·MES·생산관리 에이전트에 탑재할 모델 모듈화와 기술이전 - TRL 점프업 등 제조 AI 정부 R&D 과제 공동 기획·수행
본 연구 관련 연구실 특장점
- 결측 대체 특허(출원 10-2024-0156117 · 공개 10-2026-0043516, 미국 출원) — 청구항이 의료로 한정되지 않은 범용 기술 - 이벤트 발생 예측 특허(출원 10-2025-0108586 · 공개 10-2026-0073241, 미국 출원) — 이벤트별 영향을 분리해 연산 시간 단축 - SK하이닉스와 실제 기판 검사 데이터로 신경망 납땜 검사 장치 공동 개발, 산학 우수발명상(2025) - 입력 일부가 빠져도 작동하는 멀티모달 학습(ECCV 2026), 누락 시 불확실성을 반영한 분할(MICCAI 2026) - 작업자별 라벨 품질 차이에 강건한 분할(MICCAI 2026), 소수 예시로 분할 프롬프트를 자동 보정(CVPR 2026 Oral) - 불량 데이터가 적은 환경용 데이터 증강 특허(반적대적 일관성 정규화) - 2025~2026 국제 학회·저널 논문 27편(NeurIPS·ICML·ICLR·CVPR 등)
협업 요건
파트너 기대 역할
기업 역할 - 대상 설비·공정과 지금 수집 중인 센서·알람 로그·MES 데이터 범위 공유(일부 설비·엑셀 데이터만 있어도 가능) - 미리 알아야 할 고장·불량 유형과 현장 성능 기준(오탐률·조기 경보 시점 등) 제시 - 모델을 올릴 자사 플랫폼·대시보드 환경과 고객사 현장 실증 장소 연결 - 솔루션 사업화 추진과 제조 AI 정부 과제 공동 신청(주관기관) 연구실 역할 - 기업 데이터 상태에 맞춘 결측 복원·이상 탐지·고장 시점 예측 모델 설계와 개발 - 기업 데이터 기반 성능 검증, 데이터 결측률·품질 진단과 개선 방향 리포트 - 자사 플랫폼·대시보드에 바로 탑재 가능한 모델 모듈과 사용 기술 문서 제공 - 보유 특허 기반 기술이전과 공동 연구 성과의 논문·특허화
협업 파트너 희망 요건
- 설비 예지보전·상태 모니터링 솔루션을 납품하는 산업 AI 기업 - 중소·중견 제조사에 MES·생산관리 AI 에이전트를 구축하는 스마트팩토리 기업 - 반도체·디스플레이 FDC·가상계측 등 공정 데이터 분석 기업 - 진동·전류·음향 센서와 엣지 게이트웨이로 설비 데이터를 모으는 IIoT 기업 - 용접·주조·다이캐스팅·금속 가공 공정 데이터를 다루는 제조 AI 기업 - 카메라·센서 고장 시에도 안전하게 동작해야 하는 로봇·자율주행 기업 - 센서 부착·PLC 수집 제약으로 데이터 일부만 확보한 상태의 기업 - 기업 규모 무관 / 정부 과제 공동 수행 우선, 기술이전 협의 가능