KAI·기품원, 회전익항공기 결함 예측 AI 모델 공동 개발…발표회도 개최

항공 무기체계 품질관리 효율성 향상 공동 연구, 가동률 제고 기대
적용 영역을 넓혀 민·관 협력 품질관리 체계의 선순환 모델을 구축할것

한국항공우주산업(KAI)가 국방기술품질원이 4일 KAI 본사 회전익동에서 공동으로 '회전익항공기 결함 예측 AI 모델 개발 발표회'를 개최하고 AI 모델을 이용한 항공기 효율성과 가동률 연구 결과를 발표하고 기념사진을 찍고 있다. 장인기 기품원 항공센터장(첫번째줄 왼쪽에서 네번째), 김형수 KAI 품질보증실 상무 (첫번째줄 왼쪽에서 세번째). /KAI

한국항공우주산업(KAI)가 국방기술품질원과 공동으로 '회전익항공기 결함 예측 AI 모델 개발 발표회'를 성공적으로 개최했다고 5일 밝혔다. 발표회에서는 현장 품질 데이터를 AI 기술에 접목시켜 결함 예측 모델 개발을 소개하면서 이 AI모델을 이용해 심층적인 상호 검증 및 품질관리 효율성과 항공기 가동률을 높일 수 있다고 강조했다.

KAI는 본사 회전익동에서 전날(4일) 개최됐고, 발표회에는 장인기 기품원 항공센터장, 김형수 KAI 품질보증실장, 이정우 품질경영실장 및 관계자들이 참석했다고 전했다.

KAI와 기품원은 지난 6월부터 10월까지 약 5개월 간 연구해 항공기 생산품질 데이터를 기반으로 AI 결함 예측 모델을 개발하고 심층적인 상호 검증을 통해 정합성을 성공적으로 입증했다고 밝혔다.

KAI 관계자는 "이번 연구에서 현장 품질 데이터를 AI 기술에 접목하여 실질적인 활용 가능성이 확인했다"라고 평가했다. 기품원 관계자도 "AI 기술이 현장에서 점진적으로 적용될 수 있도록 관련 연구를 지속해 나가겠다"고 밝혔다.

이번 발표회는 AI기반 품질결함 예측 기술 개발의 성과를 공유하고, 향후 양산 항공기 적용과 이를 통해 얻어지는 품질 데이터를 관리하기 위한 절차를 논의하고 발전시키기 위한 자리였다. 공동 연구에서 KAI와 기품원은 항공분야 전 주기 품질 데이터를 순환하고 데이터 전처리, 분석 및 시각화 과정을 거쳐 품질 수준을 정량적으로 나타내는 지표를 성공적으로 도출했다.

특히, 이 AI 모델은 전수검사 형태로 수행되던 기존 품질관리의 한계를 극복하고 품질 데이터를 학습하여 결함 여부를 사전에 예측함으로써 품질관리 효율성과 항공기 가동률을 높일 것으로 기대된다.

또한, 서로 다른 연구개발 사업 간의 품질 수준 평가 방안을 수립하여 항공 무기체계별 품질 수준을 객관적으로 비교·분석 할 수 있다. KAI와 기품원은 AI 예측기술을 단계적으로 발전시킬 계획이며, 향후 다양한 무기체계와 품목으로 적용 영역을 넓혀 민·관 협력 품질관리 체계의 선순환 모델을 구축해 나갈 계획이다.