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Nikkei X-TECH_2020.12.4

AI가 낡은 미터기의 아날로그 수치 표시를 판독
여러 장의 사진을 통해 학습

NST글로벌리스트(GLOBALIST, 도쿄)는 야마나시(山梨)대학 공학부 컴퓨터이공학과의 치아키(茅暁) 교수 팀과 공동으로 인공지능(AI)를 활용해 회전식 아날로그 미터기의 수치를 판독하는 기술을 개발했다. 칸마다 0~9의 수치가 기입된 숫자판이 움직이며 수치가 바뀌는 회전식 아날로그 미터기는 자동 판독이 어려워 지금까지 점검 작업에 인력이 필요했지만 이번 기술을 통해 미터기를 교체하지 않고 자동화하는 ‘레트로핏(Retrofit, 기계 속에 원래 없던 부품 등을 새로 장착하는 것) IoT’ 실현을 지원한다.

신기술은 수치가 찍힌 사진을 통해서도 심층학습에 필요한 데이터를 자동 생성할 수 있다는 것이 특징이다. 최신 심층학습 모델과 결합하면 다양한 환경에 설치되어 있는 회전식 아날로그 미터기를 카메라로 촬영해 표시된 수치를 자동으로 판독할 수 있다. ‘0’에서 ‘1’로 바뀌기 직전, 예를 들어 ‘0’의 하반부와 ‘1’의 상반부가 보이는 중간 상태도 인식이 가능하다.

NST글로벌리스트는 지금까지 각종 미터기를 카메라로 촬영해 클라우드에 전송하는 서비스 ‘SR-METER’를 제공해왔다. 하지만 회전식 아날로그 미터기의 경우에는 설비의 가동 환경에 따라 카메라의 촬영 각도 및 조명 조건이 제한되어 있어 선명한 영상을 얻지 못하는 경우가 있다. 또한 수치가 바뀔 때의 중간 상황 판독이 화상인식으로는 어렵다는 문제점도 있어 서비스 대상에 포함되지 않았다. 저화질 영상을 통해 수치를 인식하기 위해서는 심층학습 기술이 유효하다고 알려져 있지만, 현장에 따라서는 회전식 아날로그 미터기의 앞자리 수가 바뀌기까지의 간격이 수 년이 걸리는 케이스도 있어 앞자리 수까지 포함된 학습 데이터 확보가 어렵다는 문제도 있었다.

이 때문에 공장 및 플랜트 설비 유지보수 점검에서는 지금까지 작업자가 현장에 나가 순찰하며 복수의 미터기를 확인∙기입∙집계해왔다. 이 경우, 인위적 오류가 발생할 가능성이 있을 수 있으며 최근에는 자연 재해와 코로나19 사태로 현장에 가는 것이 어려운 상황도 발생하고 있다. 더 나아가 작업자의 고령화와 인력부족, 경비의 노후화로 인한 정지 위험 증가와 유지 비용 증가 등의 문제도 있다.

NST글로벌리스트는 현장에서 이번 신기술의 실증을 추진, SR-METER 대상에 회전식 아날로그 미터기를 추가해 운용 범위를 확대할 예정이다.

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