표준硏, 물리이론 학습 인공지능 개발…디지털 트윈 실용화 지원

포스텍과 함께 물리이론 학습하는 AI 음향 시뮬레이션 기술 개발

음향·소음·진동 실시간 감지…최적화된 의사결정 지원

[대전=뉴시스] 표준연-포스텍 공동연구팀이 AI 음향 시뮬레이션 기술을 이용한 실험 결과를 확인하고 있다. *재판매 및 DB 금지

[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 한국표준과학연구원(KRISS)은 포항공과대학교(포스텍)와 함께 음향 물리이론을 학습할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 국내 최초로 개발했다고 13일 밝혔다.

공동연구팀에 의해 개발된 AI 기반 음향 시뮬레이션 기술은 음향·소음·진동 등의 변화를 실시간으로 예측·분석하고 문제를 해결할 수 있는 기술로 건물, 다리 등의 구조물은 물론 '디지털 트윈(digital twin)'에 이르기까지 다양한 대상의 음향·진동 상태를 모니터링해 AI가 시뮬레이션을 통해 내린 분석결과를 의사결정에 즉시 활용할 수 있다.

현재 디지털 트윈의 음향 시뮬레이션에 활용할 수 있는 기술은 일반 AI 기술과 공학분석용 계산법 두 가지다.

일반 AI 기술은 학습한 데이터 범위 내의 계산은 빠르고 정확하지만 경험하지 않은 상황에 대한 응용력이 부족하다는 단점이 있다. 공학분석용 계산법은 정확도는 높지만 계산 소요시간이 길어 실시간 활용이 어렵다.

이번에 공동연구팀이 개발한 AI 음향 시뮬레이션 기술은 기존 기술들의 단점을 모두 극복한 신기술로, 일반 AI기술에 비해 월등한 정확도와 돌발변수 대응능력을 갖췄으며 공학분석용 계산법보다 계산 속도가 450배 빠르다.

높은 정확도와 초고속 해석능력, 변수에 대한 응용력을 모두 갖춰 디지털 트윈 실용화에 기여할 수 있다.

이번 기술의 핵심은 AI 신경망에 물리이론을 직접 학습시키는 딥러닝 알고리즘으로, 소리가 퍼지고 반사되는 환경에 돌발상황이나 변수가 발생하더라도 이론적 원리를 숙지하고 있기 때문에 실시간 정확한 분석 값을 계산할 수 있다.

표준연구원 이형진 선임연구원은 "언어를 배울 때 생활 속 경험뿐 아니라 문법책으로 원리를 익히면 더 빠르고 정확하게 배울 수 있는 것과 마찬가지"라면서 "AI 딥러닝의 패러다임을 바꾸는 성능을 보여줄 것으로 기대한다"고 말했다.

연구 결과는 기계공학 분야의 국제 학술지 'Engineering with Computers(IF: 7.963, JCR Top 2.63%)' 온라인판에 지난 4월 9일 게재됐다.(논문명:A Physics-informed and data-driven deep learning approach for wave propagation and its scattering characteristics)
   
포스텍 이승철 교수는 "표준연과 포스텍이 각각 음향진동 분야와 인공지능 분야에서 보유한 전문성을 합쳐 시너지를 냈다"며 "이번 성과를 디지털 트윈에 실제로 적용할 수 있도록 후속연구를 이어갈 계획"이라고 말했다.


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