RISE 사업으로 지역 제조 혁신 이끌 미래 인재 양성... 학부-대학원 융합 연구 결실

- 캡스톤디자인 연계로 기업 난제 해결, 학부생 참여 논문 세계적 권위지 게재

- ‘설명하는 AI’ 기술 개발로 지산학 협력 모델의 새로운 이정표 제시

▲ (왼쪽부터) 교신저자 스마트팩토리융합학과 정종필 교수, 제1저자 하태원 석사과정, 황채선 학부생

스마트팩토리융합학과 정종필 교수 연구팀이 지역 혁신 중심 대학지원체계(RISE) 사업의 일환으로 수행된 융합 연구를 통해, 산업 현장의 제조 결함을 자연어로 설명하는 차세대 멀티모달 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 이번 성과는 단순한 기술 개발을 넘어, 학부생과 대학원생이 머리를 맞대어 지역 기업의 실제 고민을 해결한 교육적 혁신 사례로 주목받고 있다.

이번 연구는 ‘2025 스마트팩토리 캡스톤디자인’ 수업에서 시작되었다. 캡스톤디자인이란 학생들이 배운 이론을 바탕으로 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 작품을 기획·제작하는 실무형 교육 과정이다. 정종필 교수의 지도 아래 하태원 석사과정생과 황채선 학부생은 팀을 이루어, 대학원과 학부의 경계를 허문 긴밀한 협력을 진행했다. 이는 성균관대학교가 지향하는 ‘지산학(지자체·산업체·대학) 협력’의 대표적인 성공 모델로 평가받는다.

▲ CLIP 기반 멀티모달 학습과 합성 이상 생성 기법을 결합한 실시간 표면 결함 탐지 및 분류 프레임워크 개요

연구팀이 개발한 ‘CLIP-MDC(CLIP Encoder Based Multimodal Defect Classification)’ 기술은 공장에서 제품 표면의 흠집이나 불량을 찾아내는 인공지능이다. 기존 AI는 결함의 위치만 단순히 표시했다면, 이번 기술은 시각 정보와 언어 정보를 동시에 이해하는 ‘멀티모달’ 방식을 도입했다. 이를 통해 AI가 “어떤 부품의 어느 위치에 어떤 종류의 결함이 왜 발생했는지”를 마치 사람처럼 자연스러운 문장으로 설명해 준다. 이는 중고등학생들도 이해하기 쉬운 ‘설명 가능한 AI(XAI)’ 기술의 핵심이라 할 수 있다.

특히 이번 연구는 실제 제조 환경에서 결함 데이터가 부족해 AI 학습이 어렵다는 현장의 목소리를 반영했다. 연구팀은 가상의 결함 데이터를 생성해 학습시키는 혁신적인 기법을 적용해 98% 이상의 높은 정확도와 실시간 처리 속도를 확보했다. 이를 통해 현장 작업자들은 복잡한 수치 대신 AI의 직관적인 설명을 듣고 즉각적인 조치를 취할 수 있게 되었다.

정종필 교수는 “이번 성과는 학부생들이 직접 기업의 수요를 분석하고 대학원생 선배들과 협업하며 얻어낸 값진 교육적 결실”이라며, “앞으로도 RISE 사업을 통해 지역 제조 산업의 디지털 전환을 이끌 인재를 양성하고, 현장에서 즉각 활용 가능한 기술을 지속적으로 개발하겠다”고 강조했다.

이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP) ICT명품인재양성사업의 지원으로 수행되었으며, 제조 및 AI 분야의 세계적 권위지인 ‘Journal of Intelligent Manufacturing’에 1월 17일자로 게재되어 그 학술적 가치와 실용성을 동시에 인정받았다.