기상청과 함께 콘테스트 진행
온습도로 결로 위험 산출 모델
내외부 모니터링 시스템 발굴
온습도로 결로 위험 산출 모델
내외부 모니터링 시스템 발굴
현대제철이 날씨 빅데이터를 활용해 얻은 다양한 아이디어를 하반기 철강제품 품질 향상에 적용시킨다고 27일 밝혔다.
현대제철은 기상청과 ‘2020 날씨 빅데이터 콘테스트’를 진행하고 △머신러닝 기법을 활용해 결로(結露) 위험 지수를 산출하는 개선 모델 △내외부 상황을 효율적으로 확인할 수 있는 모니터링 시스템 등 우수한 아이디어를 발굴했다. 새로 적용될 예보시스템은 공장 관측 데이터와 날씨 예보 데이터를 종합적으로 고려해 24~48시간 뒤의 코일 제품과 공장 내부의 온·습도를 예측한다. 이를 바탕으로 이슬점을 계산해 결로 예보를 통보한다.
현대제철은 다양한 결로 예측 모델을 개발하고, 추가적인 개선 작업을 거친 뒤 연내 적용하는 것을 검토 중이다. 또 작업자들이 현재 상황을 한눈에 알아보기 쉽게 시각화된 정보 화면과 스마트폰 앱을 개발, 활용할 예정이다.
현대제철은 이번 예보시스템 개발이 제품 품질 향상으로 이어질 수 있을 것으로 기대하고 있다. 일반적으로 결로는 철강재에 녹 또는 얼룩을 발생시켜 품질 불량으로 이어진다. 이 때문에 결로 발생 가능성을 사전에 예측·대응해 잠재적 품질손실 위험을 줄이는 것은 철강업계의 큰 과제로 꼽힌다.
현대제철 관계자는 “실무에 활용할 수 있는 수준 높은 데이터 분석 및 예측 모형을 확보할 수 있게 됐다”며 “제시된 다양한 모델을 기반으로 철강 산업에 특화된 빅데이터 분석 연구를 확대해 품질 향상에 기여할 것”이라고 설명했다.
한편 현대제철과 기상청이 함께 진행한 콘테스트에는 총 331팀이 참가해 10개 팀이 최종 본선에 올랐다. 현대제철은 ‘이슬 맺힘 발생 위험에 대한 예측모델’을 제시한 KKS팀 등 6개 팀에 상장과 상금을 수여했으며, 향후 입사 지원시 가산점도 부여하기로 했다.
현대제철은 기상청과 ‘2020 날씨 빅데이터 콘테스트’를 진행하고 △머신러닝 기법을 활용해 결로(結露) 위험 지수를 산출하는 개선 모델 △내외부 상황을 효율적으로 확인할 수 있는 모니터링 시스템 등 우수한 아이디어를 발굴했다. 새로 적용될 예보시스템은 공장 관측 데이터와 날씨 예보 데이터를 종합적으로 고려해 24~48시간 뒤의 코일 제품과 공장 내부의 온·습도를 예측한다. 이를 바탕으로 이슬점을 계산해 결로 예보를 통보한다.
현대제철은 다양한 결로 예측 모델을 개발하고, 추가적인 개선 작업을 거친 뒤 연내 적용하는 것을 검토 중이다. 또 작업자들이 현재 상황을 한눈에 알아보기 쉽게 시각화된 정보 화면과 스마트폰 앱을 개발, 활용할 예정이다.
현대제철은 이번 예보시스템 개발이 제품 품질 향상으로 이어질 수 있을 것으로 기대하고 있다. 일반적으로 결로는 철강재에 녹 또는 얼룩을 발생시켜 품질 불량으로 이어진다. 이 때문에 결로 발생 가능성을 사전에 예측·대응해 잠재적 품질손실 위험을 줄이는 것은 철강업계의 큰 과제로 꼽힌다.
현대제철 관계자는 “실무에 활용할 수 있는 수준 높은 데이터 분석 및 예측 모형을 확보할 수 있게 됐다”며 “제시된 다양한 모델을 기반으로 철강 산업에 특화된 빅데이터 분석 연구를 확대해 품질 향상에 기여할 것”이라고 설명했다.
한편 현대제철과 기상청이 함께 진행한 콘테스트에는 총 331팀이 참가해 10개 팀이 최종 본선에 올랐다. 현대제철은 ‘이슬 맺힘 발생 위험에 대한 예측모델’을 제시한 KKS팀 등 6개 팀에 상장과 상금을 수여했으며, 향후 입사 지원시 가산점도 부여하기로 했다.
저작권자 © 경북도민일보 무단전재 및 재배포 금지
<경북도민일보는 한국언론진흥재단의 디지털 뉴스콘텐츠 이용규칙에 따른 저작권을 행사합니다 >
▶ 디지털 뉴스콘텐츠 이용규칙 보기
▶ 디지털 뉴스콘텐츠 이용규칙 보기