투스카이, 소리·진동 기반 제조 AI 고도화…피지컬 AI·엣지 디바이스로 실시간 불량 선별 추진

AI SaaS 전문기업 ㈜투스카이(ToSky)가 제조 현장의 소리·진동 데이터를 활용한 AI 기반 불량 판별 시스템의 고도화에 나선다.

이번 사업은 헤딩 및 로링 공정에서 발생하는 음향·진동 데이터를 결합 분석해 제품 불량과 설비 이상을 탐지하는 제조 AI 기술을 개발하는 프로젝트다. 투스카이는 컨소시엄 참여기업으로서 클라우드 기반 AI 기술과 다양한 데이터 활용 경험을 바탕으로 제조 현장에 적용 가능한 AI 서비스 개발에 참여하고 있다.

1차년도에는 제조 설비에 지향성 마이크와 진동센서를 설치해 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 불량 탐지 AI 모델과 실시간 모니터링 대시보드를 구축했다. AI 모델은 3축 가속도 기반 진동 데이터와 음향 데이터를 동시에 분석하는 멀티모달 센서 융합 구조를 적용했으며, 딥러닝 기반 이상 탐지와 신호처리 기법을 결합해 다양한 유형의 이상 징후를 탐지하도록 설계됐다.

개발 모델은 테스트에서 F1-score 0.712, 추론속도 3.12초를 기록하며 목표 기준인 F1-score 0.65 이상, 추론속도 5초 이하를 달성했다. 또한 실시간 센서 데이터를 활용해 정상·불량 여부를 판별하고 이상 발생 시 즉시 알림을 제공하는 대시보드 환경을 구축했으며, 한국정보통신기술협회(TTA)를 통한 생산성 및 AI 신뢰성 검증도 수행했다.

단순 '탐지'에서 실제 '제어'하는 피지컬 AI로

2차년도에는 기존 AI 불량 탐지 기술을 넘어, AI의 판단 결과가 실제 제조설비의 물리적 동작으로 이어지는 피지컬 AI(Physical AI) 기술로 시스템을 확장한다.

AI가 불량을 판별하면 에어건 또는 게이트 제어 장치를 통해 불량품을 생산라인에서 즉시 분리하거나, 치명적인 이상 발생 시 설비를 정지시키는 방식이다. 이를 통해 기존의 사후 불량 확인 및 수동 선별 방식에서 벗어나 AI 판단 → 불량 판별 → 물리적 선별·제어까지 연결되는 자동화 품질관리 체계를 구축할 계획이다.

특히 초당 수십 개의 제품이 생산되는 고속 제조 환경에서 클라우드 통신 지연 문제를 해결하기 위해 엣지 디바이스 기반 AI 아키텍처도 도입한다.

AI 모델을 경량화해 제조 현장의 엣지 디바이스에서 직접 추론하도록 구성하고, ONNX·TensorRT·LiteRT 등의 기술을 활용해 네트워크 연결 없이도 실시간 불량 판별과 피지컬 제어가 가능하도록 고도화한다. 이를 통해 20T/S 이상의 처리 성능과 오프라인 환경에서도 안정적으로 동작하는 24시간 품질 모니터링 체계 구축을 목표로 한다.

현장 실증 넘어 제조 AI 솔루션 사업화 확대

2차년도 프로젝트에서는 AI 모델의 성능 향상과 함께 다른 제조 현장으로 기술을 확산하기 위한 교차 실증과 사업화도 본격적으로 추진한다.

각 제조기업의 설비 데이터로 독립적인 AI 불량검출 모델을 구축한 뒤 서로 다른 현장에서 교차 검증함으로써, 특정 설비나 환경에 종속되지 않는 범용성과 신뢰성을 확보한다는 계획이다.

투스카이는 이번 프로젝트를 통해 축적한 음향·진동 기반 제조 AI 기술을 자동차 부품을 비롯한 다양한 제조 공정으로 확대하고, 제조기업이 보다 쉽게 적용할 수 있는 AI 기반 품질관리 및 공정 자동화 서비스로 발전시켜 나갈 예정이다.

또한 국내외 산업 전시회와 관련 기관 및 제조기업과의 협력을 통해 기술 실증 사례를 지속적으로 확대하고, 제조 현장의 AX(AI Transformation)를 지원하는 AI 서비스 기업으로서 사업 경쟁력을 강화할 계획이다.