인공지능 기계산업분석 - 인공지능 적용 방안3

➌ 인공지능 진화 알고리즘을 사용하여 센서 네트워크 최적화 설계

◯ 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm)으로 전역 최적화

- 어떤 문제에서 다양한 솔루션이 존재하고 주어진 목적함수를 극대화하는 최적 솔루션을 찾아야 할 경우, 진화 알고리즘을 이용한다면, 모든 경우의 수를 고려한 목적함수를 일일이 다 계산할 필요 없이 효율적으로 최적 솔루션을 찾을 수 있음
- 진화 알고리즘의 대표적인 예로 유전 알고리즘(Genetic Algorithm), 입자 군집 알고리즘(Particle Swarm Algorithm) 등이 있음

진화 알고리즘

유전 알고리즘

◯ 센서 네트워크 최적화를 위한 인공지능 진화 알고리즘 응용

- 공장 기계 설비의 센서 네트워크 최적화는 배관계의 파손 위치를 가능한 높은 탐지율로 찾아내는 것이 목표
- 센서 위치의 초기 설계안이 주어지면, 불확실성을 반영하여 탐지율을 계산
- 목표 탐지율을 만족하지 못할 경우, 인공지능 유전 알고리즘을 통해 계산

인공지능 유전 알고리즘을 이용한 센서 네트워크 최적 설계 흐름도

(시사점)

제조 설비의 데이터 수집 경쟁력은 센서를 많이 설치하는 데서 나오지 않고, 제한된 자원 안에서 센서를 어디에 배치하느냐에 달려 있다. 공장·배관·기계 설비는 구조가 복잡해 모든 위치를 계산하거나 모든 경우의 수를 검토하기 어렵기 때문에, 유전 알고리즘이나 입자 군집 알고리즘 같은 진화 알고리즘을 활용한 전역 최적화가 필요하다. 이는 최소한의 센서로 최대 탐지율을 확보하고, 파손 위치나 이상 징후를 더 효율적으로 찾아내기 위한 전략이다. 결국 스마트팩토리와 예지정비의 성패는 AI 모델 자체뿐 아니라 양질의 데이터를 확보하는 센서 네트워크 설계에 달려 있다. 따라서 기업은 설비 모니터링을 단순 장비 설치 사업이 아니라 데이터 품질, 비용, 탐지 성능을 함께 최적화하는 인공지능 기반 인프라 설계로 접근해야 한다.