한국기계연구원과 한국PHM학회가 공동 주관한 'KSPHM-KIMM 기계데이터 챌린지'가 6월 24일 제주에서 열린 시상식을 끝으로 막을 내렸습니다.

이번 대회는 산업 현장에서 실제 수집된 베어링 진동, 고장 이력, 운전 조건 등의 기계데이터를 바탕으로 참가자들이 고장 예지 알고리즘을 개발해 정확도와 창의성을 겨루는 방식으로 진행됐습니다.

4월 22일부터 참가 신청을 받아 모두 61개 팀, 171명이 경쟁에 나섰고, 본선 심사를 거쳐 4개 팀이 수상의 영예를 안았습니다.

대상은 한국항공대학교 SSbearing 팀, 최우수상은 한국공학대학교 AML 팀, 우수상은 아주대학교 오토메카닉 팀, 장려상은 홍익대학교 NBD 팀이 각각 차지했습니다.

이번 챌린지는 'PHM Korea 2025 정기 학술대회'의 특별 세션으로 열렸으며, 기계데이터는 한국기계연구원이, 대회 운영은 아주대학교가 맡았습니다.

류석현 기계연 원장은 "AI 기반 고장 예측 기술의 핵심은 신뢰할 수 있는 데이터에 있다"며, "기계데이터 플랫폼을 통해 AI-PHM 기술이 실제 산업 현장에 널리 확산될 수 있도록 지원을 이어가겠다"고 밝혔습니다.

TJB 대전방송