한국CDE학회(http://www.cde.or.kr)는 8월 17일~18일 동국대학교 서울캠퍼스에서 2017 하계학술대회를 진행했다. 이번 학술대회는 발표세션과 튜토리얼, 포스터 세션 등을 통해 설계 및 엔지니어링과 관련한 다양한 최신 기술 연구에 관한 내용을 선보였다.

■ 정수진 편집장 sjeong@cadgraphics.co.kr

한국CDE학회의 이번 하계학술대회는 3개의 발표 세션과 포스터 세션, 5개의 튜토리얼 세션으로 진행되었다. 발표 세션에서 소개된 논문들은 다음과 같다.

• 위치 정보를 활용한 증강현실 기반 오더피킹 방법 개발

• AR/MR 기술을 활용한 정비지원체계 개발방안 연구

• 부분의치환자를 위한 수면무호흡증 개선용 하악 전방 이동장치의

최적설계

• SLM 공정에서 멜팅풀에 의한 품질 제어 시스템 개발

• KIOSK를 이용한 조선해양 3D 모델 및 도면 조회 시스템

• MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)을 활용한 해양플랜트 장비 검

증 방법에 관한 연구

• 예지보전 솔루션을 활용한 해양플랜트 기자재 적용 사례

• 선박의 쾌속 침수 해석을 위한 메타 모델링 적용 방안 연구

• 조선 PLM을 위한 평가지표 수립 방법론

• 스마트플랜트 구축을 위한 플랜트의 지식화 방안 연구

• 플랜트 공정 설비의 이상 예측을 위한 빅데이터 분석 사례

• 건축 엘리먼트 기반 BIM 유지관리 문서정보연계 모델 개발

튜토리얼 세션은 ▲머신 러닝 - 딥 러닝 ▲머신 러닝 - 텐서플로 실무 ▲PHM(고장 예지 및 건전성 관리) - 피직스 기반의 딥 러닝 접근법 ▲스마트 팩토리 - NI와 함께 하는 스마트한 공장 만들기 ▲VTK(비주얼라이제이션 툴키트) 프로그래밍 ▲모델 기반 시스템 엔지니어링 기초 등의 주제로 진행되었다.

특히 최근 빅 데이터나 인공지능과 관련해 주목 받는 머신 러닝(Machine Learning : 기계학습)에 대한 내용을 폭 넓게 다룬 점이 눈에 띤다. 딥 러닝 튜토리얼에서는 머신 러닝의 기반이 되는 ‘신경망 모델’을 설명했다. 신경망 모델은 생물의 신경계와 비슷하게 여러 개의 인공 뉴런(Neuron)을 층으로 쌓아서 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 하는 기술이다. 특히, 기존에는 사람이 문제 해결에 적합하도록 입력 데이터를 가공하는‘ 피처 디자인’이 필요했는데, 딥러닝에서는 신경망 안에서 자체적으로 피처를 추출하고 문제를 해결하기 위해 어떤 피처를 추출할지를 신경망 스스로 학습한다.

이런 신경망 모델에 기반한 딥 러닝은 다양한 활용이 가능하다. 사진이나 동영상에서 여러 개의 객체를 분석하는 작업이 거의 실시간으로 이뤄지며, 주어진 이미지를 분석하는 것과 반대로 새로운 이미지를 만들어내는 GAN(Generative Adversarial Network)도 최근 주목받는 연구 내용 중 하나이다.

한국전자통신연구원의 이승익 박사는 “신경망 모델에서는 데이터를 입력하고 원하는 결과를 출력할 수 있도록 조정하는 학습 과정이 중요한데, 층이 많을 수록 학습시간이 기하급수적으로 늘어나게 된다. 컴퓨팅 기술의 발전에 따라 이러한 연산을 할 수 있는 하드웨어 성능을 얻게 된 것이 최근 들어 딥 러닝이 발전하게 된 배경 중 하나”라고 설명했다.

텐서플로(TensorFlow)는 구글이 머신 러닝을 위해 개발한 소프트웨어 라이브러리로, 2015년 오픈소스로 공개된 이후 머신 러닝 분야에서 관심이 늘고 있다. 텐서(Tensor)는 3차원(벡터) 이상의 데이터 어레이를 가리키며, 플로(Flow)는 그래프를 통한 연산의 흐름을 뜻한다. 수학적 계산과 데이터 흐름을 그래프의 형태로 표현하기 때문에 텐서플로라는 이름이 붙었다. 이번 학술대회에서는 텐서플로의 개념을 익히고 실제 구현 방법과 사례를 살펴보는 기회가 마련되었다.

한국CDE학회 회장인 명지대학교 기계공학과 박강 교수는 “이번 하계 학술대회는 동계학술대회와 차별화할 수 있도록 튜토리얼을 중심으로 구성했다. 많은 연구자와 학생들이 전공이 아닌 분야의 내용을 깊이 있게 알기가 쉽지 않은데, 이번 학술대회의 튜토리얼은 머신 러닝을 비롯해 다양한 내용을 다루어 최신 기술 트렌드를 배울 수 있는 좋은 기회가 되었다. 앞으로도 학회는 기업 현장에 필요한 실무 지식뿐 아니라 설계 및 엔지니어링 분야의 기초 기술을 연구하는 노력을 이어갈 것”이라고 전했다.