공장과 발전소 등 산업시설에서 가장 심각한 문제는 설비 이상이다. 발전소에서 전기를 일으키는 터빈이나 석유화학회사에서 제품을 만드는 대형 압축
기와 펌프 등이 고장 나면 전체 생산 공정이 멈추게 된다. 또 고장 및 오작동 등 설비 이상은 현장에서 일하는 직원들의 안전과 직결돼 2022년 중대재해처벌법이 시행되면서 더욱 중요한 문제로 떠오르고 있다.
TV 프로그램에서 영감을 얻은 그는 통계와 공학 지식을 섞어 산업 설비의 신뢰성을 예측하는 연구를 했다. 그는 연구 과정에서 수많은 기업의 설비 점검이 아날로그식으로 이뤄지는 것을 발견했다."2,000대의 주요 설비를 갖고 있는 모 기업의 경우 여러 명이 한 달에 한 번 점검하다 보니 하루에 수십 개밖에 점검하지 못해요." 향후에는 PDX 부문에 모터와 터보, 변압기 부문까지 합칠 생각이다."스마트폰에서 여러 소프트웨어를 사용하듯이 PDX에 모터, 터보, 변압기 부문까지 넣어 통합자산 관리가 가능하도록 하는 것이 목표죠." 말은 간단하지만 전문가들의 머릿속 지식을 디지털로 만드는 것은 결코 쉽지 않다. 데이터 사일로 때문이다. 데이터 사일로란 자료와 정보가 공유되지 않는 폐쇄적인 현상을 말한다."기업들이 산업 현장에서 나오는 자료를 절대 공유하지 않아요. 심지어 같은 기업에서도 공장끼리 자료 공유가 안 돼요. 한마디로 데이터 절벽이죠. 이를 전문가 채용과 협업을 통해 극복했어요."
가디원의 모터와 변압기 부문은 클라우드 서비스를 이용해 인터넷 구독형 서비스로 제공된다. 터보는 기업에 설치하는 방식으로 제공된다."터빈은 국가기밀시설이라 데이터를 공공망으로 가져올 수 없어요. 그래서 설치형으로 제공하죠. PDX는 구독형과 설치 방식이 섞여 있어요." 그는 AI 확산의 계기가 된 구글의 '알파고'가 나오기 전부터 일찌감치 딥러닝에 관심을 가졌다. 박사 학위도 딥러닝으로 받은 그는 2020년 스탠퍼드대학이 전 세계 690만 명의 학자를 대상으로 선정한 상위 2% 과학자에 뽑혔다."2004년 미국 국립과학재단에서 진행한 논문 심사에 평가위원으로 참여했다가 컴퓨터를 병렬로 연결해 연산 능력을 높이는 논문을 보고 흥미를 느꼈어요. 그때부터 딥러닝을 연구해 2014년 딥러닝으로 터빈 설비를 진단하는 박사 학위 논문을 썼죠. 이후 알파고가 유명해지면서 딥러닝 연구과제가 물밀듯 들어와 2016년 교원 창업을 했어요. 서울대의 경우 교원 창업을 하면 수익 일부를 학교에 주고 학교가 보유한 특허 기술을 활용할 수 있어요."
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