한국기계연구원은 한국PHM학회와 함께 ‘2026 KSPHM-KIMM 기계데이터 챌린지’를 개최했다고 26일 밝혔다.
올해로 2회를 맞은 이번 챌린지는 기계연이 보유한 실제 기계 연구데이터를 기반으로 AI 기반 예측진단(PHM) 기술의 성능과 활용 가능성을 검증하는 데이터 경진대회다.
올해 대회에는 총 80개 팀 259명이 참가했다. 대학 소속 참가자가 64개 팀 205명으로 가장 큰 비중을 차지했으며, 산업계 7개 팀 21명, 연구기관 7개 팀 28명, 기타 2개 팀 5명이 함께 참여했다.
대회의 주제는 ‘베어링 열화 데이터를 이용한 잔여수명 예측’이다. 베어링은 회전기계의 핵심 부품으로, 이상이 발생할 경우 설비 정지와 안전 문제로 이어질 수 있다. 특히 산업 현장에서는 운전 조건이 일정치 않아 고장 예측이 어려워 가변 조건에서의 잔여수명 예측 기술은 자율 제조와 스마트 유지보수를 위한 핵심 기반 기술로 평가받고 있다.
참가자들은 가변 운전 조건에서 수집된 베어링 데이터를 활용해 잔여수명 예측 알고리즘을 개발했으며 물리 기반 지식과 인공지능 기법을 결합해 예측 성능과 신뢰성을 높이는 방식으로 경쟁했다.
대회는 지난 3월 23일 데이터 챌린지 웹페이지 및 1차 학습 데이터 공개를 시작으로, 4월 27일 팀 등록 마감, 5월 4일 2차 검증 데이터 공개, 6월 1일부터 8일까지 검증 결과 제출, 6월 9일 결과 발표 순으로 진행됐다. 지난 25일 한국PHM학회 학술대회 현장에서 본선 발표 평가와 시상식이 열렸으며 최종 심사를 통해 대상 한국전자통신연구원I(팀명 EHEI), 최우수상 동국대학교(팀명 BRIDGE), 우수상 한국항공대학교(팀명 한양최신베어링), 서울시립대학교(팀명 소원을말해봐), 장려상 한국뉴욕주립대학교(팀명 SUNYPOF), 아주대학교(팀명 아이사), 서울시립대학교(팀명 구수영) 총 7개 팀이 수상의 영예를 안았다.
김형중 기자 kimhj@ggilbo.com
