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The
Second Asia Pacific Conference of the Prognostics and Health Management
Society (PHM Asia Pacific 2019) 참관기
한양대학교 산업공학과 임문원 (moonmunwon@psm.hanyang.ac.kr)
The Second Asia Pacific Conference of the
Prognostics and Health Management Society (PHM Asia Pacific 2019)는 CAICT 주관 하에 개최된 컨퍼런스로, 2017년 제주도에서 the First Asia Pacific Conference on the PHM Society가 성공리에
개최된 이후, 2년 만에 베이징에서 개최되었다. PHM Asia
Pacific 2019에는 다양한 국가로부터 300명 이상의 PHM 전문가들이 참석하여 활발한 교류가 이루어졌으며, 기기 및
설비 모니터링 및 예지 보전, 데이터 기반 예지보전, 신뢰성
공학, 딥러닝 및 인공지능 기반의 PHM 등의 주제로
총 90건의 구두 발표와 47건의 포스터 발표가 진행되었다. 금번 학술대회는 7월 22일부터
24일까지 3일 간의 프로그램으로 구성되었고, 첫 날에는 Short Course, 둘째 날부터는 본격적인 Conference가 이루어졌다.
첫째 날에는 Conference가 시작되기에 앞서, 최근 PHM 분야에서 활용되는 모니터링과 예측, 관리를 통한 설비관리
최적화 등을 주제로 Pre-Workshop이 진행되었으며,
Data Challenge에 대한 발표가 이루어졌다. 오전 강연에서는 먼저 설비 및
기기로부터 올바른 조건에서 데이터를 획득하여 분석하는 절차로 실험설계법, 데이터 분석, 분석 기법 검증에 대한 교육이 이루어졌으며, 이를 수행하기 위한
보조 수단 및 플랫폼에 대한 내용이 다루어졌다. 오후 강연에서는 이러한 PHM 관련 기법들이 실질적으로 기기와 설비의 건전성 모니터링과 고장 진단에 어떠한 방식으로 활용되는지에 대한
강연을 들을 수 있었다. 첫 날 이루어진 Short Course 참가를
통하여 PHM 기술이 어떠한 프로세스로 시스템의 이상감지 및 예지진단을 시행하고 고장시점을 사전에
예측할 수 있는지에 대한 이해와, 이를 수행하기 위한 방법론적인 지식을 습득할 수 있는 기회를 가졌다.
강연이 끝난 이후, 본 학술대회에서는 기존 학술대회와는 상이하게 Data Challenge라는
공모전 형식의 프로그램을 진행하였다. Data Challenge에서는 부품 및 설비 데이터를 제공한
뒤, 이를 대상으로 고장이 발생한 부품을 분류하고 고장 증상을 식별하는 주제로 진행되었으며, 참가자들이 데이터로부터 고장 진단을 시행하기 위하여 활용한 방법론들에 대한 발표와 토론이 이루어졌다. Data Challenge를 통하여 산업에서의 문제를 해결하기 위하여 적용될 수 있는 방안에 대한 다양성을
체감할 수 있었다.
Fig 1. 기조 강연
둘째 날에는 실험 설계
및 데이터 분석, 고장 진단 및 예측과 관련된 테마로 Keynote
Speech와 세션 발표가 이루어졌다. Keynote Speech는 오전 시간대에 총
4개의 주제로 진행되었으며, 첫째로 Eric Bechhoefer(GMSP)가 “System Engineering
Consideration for Light Helicopter Health and Usage Monitoring System”을, 둘째로 Ning Hu(National Natural Science
Foundation of China)가 “Research Progress of Nonlinear
Lamb Waves”를, 셋째로 Andrew
Kusiak 교수님(University of Iowa)이 “Intelligent Manufacturing: A Service Perspective”를, 마지막으로 Yupeng Li(Shenyang Jianzhu
University)가 “A Cost-effective Solution to Improving
the Electrical Performance of Metal Contacting Interfaces in IC System under
Temperature-Humidity Environment”를 발표하였다. 오후부터는
학회 참가자들의 구두발표가 이루어졌으며, 상태 기반 모니터링을 통한 진단 및 예지보전, 모델 기반의 예지보전 방법론, 베어링 및 기어 부품 대상 고장
진단, 데이터 기반의 고장 예측 방법론의 4개 주제로
세션이 진행되었다.
Fig 2. 세션발표
마지막 날에도 Keynote Speech와 함께 세션 발표가 이루어졌으며, 둘째 날과는 다르게 딥러닝과 클라우드 등 미래 기술과 관련된 테마로 컨퍼런스가 진행되었다. Keynote Speech로는 윤병동 교수님(서울대학교)이 Industrial Deep Learning for PHM, Xu
Wang 교수님(RMIT University)이 “Vibration
Control of Commercial Vehicle Seating System”, Jianmin Wang 교수님(Tsinghua University)이 “Apache IoTDB:
Connecting Edge to the Cloud”, Pengju Kang(GM)이 “Digital
Twin Driven PHM”을 주제로 강연을 진행해주셨다. 오후에도 둘째 날과 동일하게 4개 세션이 진행되었으며, 구조적 건전성 모니터링 기술, 머신 러닝 기반의 지능형 PHM 기술, Heavy Industry(항공, 에너지, 차량 등)에서의 PHM 응용, PHM 시스템 설계 및 신뢰성 공학을 주제로 한 발표가 이루어졌다.
3일 간의 PHM Asia
Pacific 2019를 통하여 산업계 뿐 아니라 학계에서 다양한 기기 및 설비, 시스템의
설비관리를 최적화하기 위하여 활발하게 연구되는 주제와 동향을 파악할 수 있는 시간이었다. 이와 더불어, PHM 기술의 기반부터 미래지향적인 PHM 기술까지, 학술대회에서 다루어진 스펙트럼을 폭 넓게 체험함으로써, PHM 기술을
발전시키고 부흥시키기 위한 전문가들의 노력을 간접적으로나마 느끼는 계기가 되었다. 4차 산업혁명
이후로 설비의 고도화, 자동화가 이루어지고 있는 현재, PHM 분야가
미래 산업에서 적극적으로 활용되고 활성화될 것이 기대되는 컨퍼런스였다.
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