한국표준과학연구원은 포항공대 연구팀과 공동으로 음향 물리 이론을 학습할 수 있는 'AI 기반 음향 시뮬레이션 기술'을 개발했다고 13일 밝혔다.
AI는 경험적 데이터에 의존해 학습을 하기 때문에 좋은 성능을 내려면 다양한 환경변수에 반영한 방대한 양의 학습 데이터가 요구된다. 연구팀은 AI 신경망에 경험적 데이터뿐 아니라 물리적 이론을 직접 학습시키는 고유의 딥러닝 알고리즘을 적용해 더 빠르고 정확한 추론이 가능하도록 구현했다. 사람이 단순하게 생활 속 경험을 통해 언어를 배울 수도 있지만, 책으로 단어, 문법까지 익히도록 한 셈이다.
이 때문에 소리가 퍼지고 반사되는 환경에 돌발상황이나 변수가 발생하더라도 이미 이론적 원리를 파악하고 있어 실시간으로 정확한 분석값을 제공할 수 있다. 실제, 일반 AI 기술에 비해 월등한 정확도와 돌반변수 대응능력을 갖췄으며, 공학분석용 계산법보다 계산 속도가 450배 빠르다.
연구팀은 이 기술을 디지털 트윈에 적용하면 터빈 같은 하나의 구성단위 기기는 물론 빌딩, 발전소 등 수많은 부속구조 및 기기로 이뤄진 복합 시스템 등의 상태를 모니터링할 수 있다고 설명했다.
이형진 표준연 선임연구원은 "AI 딥러닝의 패러다임을 선도하는 연구결과로, 구조물의 음향과 진동학적 성능을 실시간 모니터링하고 최적화하는 데 활용될 것"이라고 말했다.
이 연구결과는 기계공학 분야 국제 학술지 '컴퓨터와 엔지니어링(4월 9일자)'에 실렸다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr
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